三越伊勢丹のギフトEC、AIレコメンド売上3.2倍とIT未経験チームの内製運用

基盤選定の軸を「作り切る速さ」ではなく「あとから作り直せること」に置いた判断が、この取り組みの土台になっています。従来のウォーターフォール型ではなく、アジャイル型で迅速に開発でき、自社の要件に合わせて手を入れられる点が評価されて採用に至りました。1年という納期だけを見れば、仕様を固めて一気に仕上げる進め方のほうが管理はしやすいはずです。それでも変更を前提とする型を選んだことが、ローンチ後も自分たちで調整を続けられる余地を残しました。

ベンダーの関わり方を、納品ではなくコーチングとして設計した役割分担も見逃せません。セールスフォース・ジャパンの担当者が伴走し、IT未経験のメンバーが自力でシステムを操作できる状態まで手厚く引き上げています。ここで受け渡されたのは完成したシステムではなく、それを動かす技能そのもの。内製化を「外注をやめること」ではなく「使いこなす力を受け取ること」として組み立てた点に、この体制の要があります。

接客の判断をデータ側へ寄せた設計は、少人数の運用と相性がよい選択でした。Einsteinによるレコメンドと、訪問者ごとに商品一覧の並び順を変えるPredictive Sortは、誰に何を薦めるかという売り場の勘所を閲覧・購買の履歴に委ねる仕組みです。誕生日月やカート落ちといった条件で動くJourney Builderのシナリオも同じ発想で、人が都度判断していた部分を条件と履歴に置き換えています。人数を増やさずに一人ひとりへの提案を成り立たせる、力の配分の設計と言えます。