“迷ったら3クリックで最短購入” 百貨店の売場知識を24時間届ける接客チャット

背景・課題

ECやキャンペーンLPに流入する新規訪問者が、商品の選び方・在庫・受け取り方法で迷い離脱。電話・メールは営業時間や人員に左右され、回答待ちやたらい回しが発生。売場ごとに回答品質がばらつき、販売機会を逃していた。

AI活用ソリューション

遠鉄百貨店の事例をベースに、小売特有の“用途・予算・サイズ・色・在庫・受け取り方法（配送/店舗）”という検討軸に沿って質問が進む『接客シナリオ型チャット』をEC/LPに常設する。来訪者が離脱しそうな行動（スクロール末端・タブ移動）を検知して会話を開始し、ギフト/自分用→性別・年代→予算→サイズ/カラー→在庫・最短受け取りの順に数クリックで絞り込み、該当商品の一覧と購入・来店予約・問い合わせフォームの導線を即時提示。営業時間外はFAQとシナリオで自動応答、サイズ感やコーデ相談など人手が要る内容は有人チャットへワンクリックで引き継ぐ。会話ログは“商品カテゴリ×質問意図”で自動タグ付けし、よくある迷い（例：ギフト包装、店舗受取可否、サイズ交換）を可視化。週次でFAQ・シナリオを改善し、季節催事やクーポン施策とも連動して接客の精度を上げる。これにより、新規客の不安をその場で解消し、カート投入・来店予約までをチャットが伴走する。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

ECのカート遷移率・来店予約率の改善、営業時間外の自己解決率向上、新規顧客からの初回購入障壁の低減。会話ログの“迷いポイント”をMD/販促へ還元し、企画精度が向上。初期は限定カテゴリで開始でき、効果が確認でき次第スコープ拡大することで投資回収の見通しを立てやすい。

実事例

遠鉄百貨店はWeb接客チャット「sinclo」を導入し、用途・予算・サイズなど小売に特有の検討軸で質問を進めるシナリオ型応対を構築。在庫や受け取り方法の案内、離脱前ポップアップ、必要時の有人エスカレーションを組み合わせ、ECの購入・来店予約までスムーズに導く運用で、新規顧客の不安解消と機会損失の抑制に成功した事例。

https://chat.sinclo.jp/case/entetsu/

さらなる展開

・自社アプリ/LINE公式アカウントと連携し、会員属性に応じた質問分岐やクーポン提示を最適化。・店頭在庫やフロアガイド、イベント予約と統合し、O2O導線を強化。・会話ログを商品開発/仕入れに還元し、MDの仮説構築を高速化。・社内ヘルプデスク（売場スタッフ向けFAQ）へ横展開し、問い合わせの内製化と教育コスト削減。・音声入力対応で電話窓口の呼量をチャットへシフト（コールディフレクション）。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - ページ別離脱率、問い合わせ分類、時間帯ごとの呼量を把握。上位の“迷いポイント”（包装・サイズ・受取・在庫）を特定し、対象カテゴリとKPI（カート遷移率、自己解決率、平均応答時間）を設定。
2. 費用対効果の試算 - 一次応答の自動化率・チャット経由のカート遷移率改善のレンジを仮置きし、削減工数と増収効果をモデル化。小規模スコープ（1カテゴリ/1LP）での初期費用・月額を算定。
3. PoC検証 - 限定カテゴリでシナリオ型チャットを実装。離脱トリガーやFAQの言い換えをA/Bで最適化し、KPI達成可否と有人連携の運用負荷を評価。
4. 社内稟議 - PoCの定量・定性結果を整理し、情報セキュリティ（ログ保全、個人情報の扱い）、運用体制（FAQ更新責任者・週次レビュー）を明確化して承認取得。
5. 本番導入 - 対象カテゴリを段階拡大。季節施策と連動したシナリオ更新、在庫・受取案内の強化、有人エスカレーション基準の調整、会話ログのMD・販促への定期共有を運用化。