ROI事件ファイル No.362｜『VirtuShoes社の半年に一度という撮影地獄』

第一章:半年に一度の撮影という儀式——300万円の重荷

Bravura Retail社のPPM事件が解決した翌日、今度は画像制作業務の効率化に関する相談が届いた。第二十九巻「再現性の追求」の第362話は、顧客セグメントで最適解を見出す物語である。

「探偵、我々の撮影は、地獄です。半年に一度、新作シューズ120モデルを撮影します。モデル手配、スタジオ予約、小道具準備。全て手作業です。そして、費用は1回300万円。年間600万円です。しかし、撮影した画像の7割は、ほとんど使われません」

VirtuShoes社 のマーケティング部長、原宿出身の高橋美咲は、疲弊した表情でベイカー街221Bを訪れた。彼女の手には、プロカメラマンが撮影した美しいシューズ写真のポートフォリオと、それとは対照的に「Image Production Cost Analysis 2024-2025」と記された費用対効果分析レポートが握られていた。

「我々は、レディースシューズブランドを運営しています。従業員45名。年商12億円。実店舗12店舗、自社EC、モール型EC。しかし、画像制作が非効率です」

VirtuShoes社の現状: - 設立:2015年(レディースシューズブランド) - 従業員数:45名 - 年商:12億円 - 販売チャネル:実店舗12店舗、自社EC、楽天・Amazon - 問題:撮影費用高額、工数膨大、画像利用率低い

高橋の声には深い焦燥感があった。

「撮影の内訳は以下の通りです。スタジオレンタル:1日12万円 × 3日 = 36万円。プロカメラマン:1日8万円 × 3日 = 24万円。モデル:1日5万円 × 3日 × 2名 = 30万円。ヘアメイク:1日3万円 × 3日 = 9万円。スタイリスト:1日4万円 × 3日 = 12万円。小道具・背景:30万円。画像レタッチ:120枚 × 8,000円 = 96万円。合計:237万円。そして、ディレクション・準備工数を含めると300万円超です」

撮影スケジュールの実態:

準備期間(撮影2週間前): - 新作シューズ120モデルのリスト作成(4時間) - モデル・スタジオ・カメラマンの手配(8時間) - 撮影コンセプトの企画・資料作成(16時間) - 小道具・衣装の調達(12時間) 準備工数合計:40時間

撮影期間(3日間): - Day 1:カジュアルライン40モデル(8時間) - Day 2:ビジネスライン40モデル(8時間) - Day 3:パーティーライン40モデル(8時間) 撮影工数合計:24時間(スタッフ3名 = 72時間)

後処理期間(撮影後1週間): - 画像選定(16時間) - レタッチ指示(8時間) - 最終確認(4時間) 後処理工数合計:28時間

総工数:140時間(17.5日) 年2回 = 280時間/年

高橋は深くため息をついた。

「さらに問題があります。撮影した画像の利用率が低いことです。120モデル撮影しますが、SNSで頻繁に使うのは30モデルのみ。ECサイトで売れ筋は20モデル。店舗POPで使うのは15モデル。つまり、撮影した画像の7割は、ほとんど使われません。費用対効果が悪すぎます」

第二章:全モデル一律撮影という無駄——顧客の購買行動が見えていない

「高橋さん、全てのシューズを同じように撮影すれば、全ての顧客に響くと思っていますか?」

私の問いに、高橋は戸惑った表情を見せた。

「えっ、そうではないのですか? 全モデルを美しく撮影すれば、顧客は満足すると思っていました」

現在の理解(一律撮影型): - 期待:全モデル高品質撮影で顧客満足度向上 - 問題:顧客セグメントと購買行動が見えていない

私は、顧客セグメントで画像戦略を最適化する重要性を説いた。

「問題は、『全てのシューズを同じように撮影する』という考えです。RFM——Recency、Frequency、Monetary。最新購買日、購買頻度、購買金額。この3つの軸で顧客をセグメント化し、セグメント別に最適な画像戦略を立てます。そして、AI画像生成を活用することで、再現可能な効率化を実現します」

⬜️ ChatGPT｜構想の触媒

「全モデル一律撮影するな。RFMで顧客をセグメント化し、最適な画像戦略を立てよ」

🟧 Claude｜物語の錬金術師

「画像は、いつも『顧客の心を掴む最初の接点』だ。誰に何を見せるかが全て」

🟦 Gemini｜理性の羅針盤

「RFMで顧客を分類せよ。優良客、休眠客、新規客。セグメント別に画像戦略を変えよ」

3人のメンバーが分析を開始した。Geminiがホワイトボードに「RFMマトリクス」を展開した。

RFMの3軸: 1. Recency(最新購買日):直近の購買からの経過日数 2. Frequency(購買頻度):過去1年間の購買回数 3. Monetary(購買金額):過去1年間の購買総額

「高橋さん、まず顧客データをRFMで分析しましょう」

第三章:Phase 1——RFMで顧客をセグメント化する

ステップ1:データ収集(1週間)

分析対象: - 自社EC会員:8,500名 - 楽天・Amazon購入者:12,000名(メールアドレス取得済み) - 合計:20,500名

収集データ: - 顧客ID - 最新購買日 - 過去1年間の購買回数 - 過去1年間の購買金額

ステップ2:RFMスコアリング(1週間)

Recency(最新購買日): - R5:0-30日以内に購買(スコア5) - R4:31-90日以内に購買(スコア4) - R3:91-180日以内に購買(スコア3) - R2:181-365日以内に購買(スコア2) - R1:365日以上購買なし(スコア1)

Frequency(購買頻度): - F5:年6回以上購買(スコア5) - F4:年4-5回購買(スコア4) - F3:年2-3回購買(スコア3) - F2:年1回購買(スコア2) - F1:年1回未満(スコア1)

Monetary(購買金額): - M5:年20万円以上(スコア5) - M4:年10-20万円(スコア4) - M3:年5-10万円(スコア3) - M2:年2-5万円(スコア2) - M1:年2万円未満(スコア1)

ステップ3:顧客セグメント分類(1週間)

RFMスコアの合計で5段階に分類:

セグメント1:優良顧客(RFM合計13-15) - 人数:1,230名(6%) - 特徴:最近購買、高頻度、高金額 - 年間購買額平均:18万円 - 合計購買額:2億2,140万円(全体の55%)

セグメント2:有望顧客(RFM合計10-12) - 人数:2,460名(12%) - 特徴:比較的最近購買、中頻度、中金額 - 年間購買額平均:7万円 - 合計購買額:1億7,220万円(全体の43%)

セグメント3:一般顧客(RFM合計7-9) - 人数:4,100名(20%) - 特徴:購買から時間経過、低頻度、低金額 - 年間購買額平均:0.8万円 - 合計購買額:3,280万円(全体の8%)

セグメント4:休眠顧客(RFM合計4-6) - 人数:6,150名(30%) - 特徴:長期間購買なし、過去は購買あり - 年間購買額平均:0.1万円 - 合計購買額:615万円(全体の1.5%)

セグメント5:新規顧客(RFM合計3以下) - 人数:6,560名(32%) - 特徴:初回購買のみ、または購買なし - 年間購買額平均:0.05万円 - 合計購買額:328万円(全体の0.8%)

重要な発見: - 優良顧客6%が売上の55%を占める - 有望顧客12%が売上の43%を占める - つまり、上位18%が売上の98%を占める

第四章:Phase 2——セグメント別画像戦略とAI活用

ステップ4:セグメント別画像戦略の立案(2週間)

セグメント1:優良顧客(1,230名) - 画像戦略:プロ撮影、高品質、独占先行公開 - 対象モデル:新作パーティーライン15モデル - 配信チャネル:SNS(Instagram)、会員限定メール - 撮影頻度:年2回(半年ごと) - 撮影費用:15モデル × 2.5万円 = 37.5万円/回 × 2回 = 75万円/年

セグメント2:有望顧客(2,460名) - 画像戦略:AI画像生成、高品質風、定期配信 - 対象モデル:人気ビジネスライン20モデル - 配信チャネル:SNS(Instagram)、EC商品ページ - 生成頻度:月2回 - AI生成費用:20モデル × 500円/枚 × 24回 = 24万円/年

セグメント3:一般顧客(4,100名) - 画像戦略:AI画像生成、標準品質、季節配信 - 対象モデル:定番カジュアルライン30モデル - 配信チャネル:EC商品ページ、店舗POP - 生成頻度:季節ごと(年4回) - AI生成費用:30モデル × 500円/枚 × 4回 = 6万円/年

セグメント4:休眠顧客(6,150名) - 画像戦略:AI画像生成、シンプル、再購入促進 - 対象モデル:過去購入履歴に基づく関連商品10モデル - 配信チャネル:リターゲティング広告、メール - 生成頻度:年2回 - AI生成費用:10モデル × 500円/枚 × 2回 = 1万円/年

セグメント5:新規顧客(6,560名) - 画像戦略:既存画像の転用、コスト最小化 - 対象モデル:ベストセラー5モデル - 配信チャネル:広告、ランディングページ - 生成頻度:なし(既存画像使用) - 費用:0円

ステップ5:AI画像生成の導入(Month 1-2)

AI画像生成ツール選定: - ツール:Midjourney + Stable Diffusion - 用途:シューズの背景差し替え、モデル合成、シーン生成

AI画像生成のフロー:

プロ撮影画像をベースにする(優良顧客向け): 1. 新作15モデルをスタジオでプロ撮影(背景白、商品のみ) 2. 撮影費用:15モデル × 5,000円 = 7.5万円 3. AIで背景・モデル・シーンを生成 - パターン1:カフェシーン - パターン2:オフィスシーン - パターン3:パーティーシーン 4. 1モデルあたり3パターン生成 5. AI生成費用:15モデル × 3パターン × 500円 = 2.25万円 6. 合計:7.5万円 + 2.25万円 = 9.75万円

既存画像をリメイクする(有望・一般顧客向け): 1. 過去撮影画像をベースに背景・色を変更 2. AI生成費用:50モデル × 500円 = 2.5万円

Month 3:効果測定

KPI1:撮影費用 - Before:300万円 × 2回/年 = 600万円/年 - After:75万円(優良顧客向けプロ撮影)+ 31万円(AI生成)= 106万円/年 - 削減率:82% - 削減額:494万円/年

KPI2:制作工数 - Before:280時間/年(17.5日 × 2回) - After:48時間/年(プロ撮影1回2日 + AI生成作業1日) - 削減率:83% - 削減時間:232時間/年

KPI3:画像利用率 - Before:30%(120モデル中36モデルのみ頻繁使用) - After:95%(80モデル中76モデル使用、セグメント別最適化) - 改善:+65ポイント

KPI4:優良顧客のエンゲージメント率(Instagram) - Before:3.2%(いいね・コメント率) - After:7.8%(優先配信、高品質画像) - 改善:+4.6ポイント

年間効果:

撮影費用削減: - 494万円/年

工数削減による人件費削減: - 232時間 × 3,500円 = 81.2万円/年

エンゲージメント向上による売上増加: - 優良顧客のSNS経由購買増加:平均+15% - 1,230名 × 18万円 × 15% = 3,321万円/年

合計年間効果: - 494万円 + 81.2万円 + 3,321万円 = 3,896万円/年

投資: - AI画像生成ツール:年間36万円 - システム開発:初期80万円

ROI: - (3,896万円 - 116万円) / 116万円 × 100 = 3,259% - 投資回収期間:116万円 ÷ 3,896万円 = 0.03年(11日)

第五章:探偵の診断——顧客セグメントで最適解を見出す

その夜、RFMの本質について考察した。

VirtuShoes社は、「全てのシューズを同じように撮影する」という一律戦略を持っていた。しかし、顧客の購買行動は多様である。

RFM分析で顧客を5セグメントに分類したことで、重要な発見があった。優良顧客6%が売上の55%を占める。この6%には高品質なプロ撮影画像を提供し、その他のセグメントにはAI画像生成で効率化する。

セグメント別画像戦略により、撮影費用を82%削減(600万円 → 106万円)、工数を83%削減(280時間 → 48時間)、画像利用率を65ポイント改善(30% → 95%)した。そして、優良顧客のエンゲージメント向上により売上が3,321万円増加した。

年間効果3,896万円、ROI 3,259%、投資回収11日。

「全モデル一律撮影するな。RFMで顧客をセグメント化し、Recency、Frequency、Monetaryで最適な画像戦略を立てよ。優良顧客には高品質を、その他にはAI生成で効率化せよ。セグメント別最適化が、再現可能な効率化を生む」

次なる事件もまた、顧客セグメントで最適解を見出す瞬間を描くことになるだろう。

「RFM——Recency、Frequency、Monetary。顧客をセグメント化し、最適な戦略を立てよ。全てを一律に扱うな。セグメント別最適化が、真の効率化を実現する」——探偵の手記より

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