オンラインショッピングで「気に入ったけれどサイズがない」「欲しいカラーが欠品している」。そんながっかりした経験をしたことがある人は多いのではないでしょうか。欠品はユーザーにとって“諦める瞬間”であり、各ブランド事業者にとっては“売上の機会損失”です。

自分で「似合う」を探す時代は終わり
パーソナライズでECサイトを変えよう

これが「aunn Personalization」の目指す世界です。ユーザーが「今買える自分に合うアイテム」に自然に出会えることで、購入を“諦める瞬間”を“新しい出会い”の始まりに変える。メイキップはデータとテクノロジーの力で、ファッションECにおける“欠品対策の新潮流”の確立に挑戦しています。
メイキップが展開する「aunn Personalization」は、ユーザーの体型や嗜好データをもとに、ECサイト上で“最適な体験”を提供するパーソナライズサービスとして下記2つを展開しています。

• aunn コーディネート：ユーザーの体型に近いスタッフコーデを優先表示するパーソナライズサービス 
• aunn 在庫・類似アイテム：欠品時に「今買える自分に合うアイテム」を提示するパーソナライズサービス

今回は「aunn 在庫・類似アイテム」に焦点を当て、その開発背景と今後の展望を、プロダクト責任者・山崎に聞きました。

欠品が引き起こす“見えない機会損失”

調査によると、ユーザーの69%は欲しい商品が在庫切れだった瞬間に購入を離脱し、そのまま競合サイトへ移動します。さらにECサイト全体の売上損失の40%が欠品に起因するともいわれており、これらを総合すると、欠品がEC事業に大きな機会損失を生み出していることが明らかになる調査結果となっています。（opensend調べ）
※本データはアパレルに限定されない、ECサイト全体を対象とした調査結果です。

欠品は単なる在庫不足の問題ではなく、「ユーザーが購入を諦める瞬間」です。その“諦めの瞬間“を”新しい出会い”の始まりに変えたい、という想いこそ「aunn 在庫・類似アイテム」開発の原点です。
出典：opensend「7 Out-of-Stock Rate Statistics for eCommerce Stores」（2025年）
https://www.opensend.com/post/out-of-stock-rate-statistics-ecommerce

“欠品対策”は次のステージへ

従来のレコメンドサービスは、“好みに合いそうなアイテム”の表示が中心で、 「体型に合う在庫があるか」「欲しいカラーがあるか」までは十分に考慮されていませんでした。そのため、ユーザーが商品ページに遷移しても欲しいアイテムの在庫がなく、購入に至らない“見えない機会損失”が生まれていました。
「aunn 在庫・類似アイテム」は、この構造を変え、欠品による離脱を防ぎ、販売機会を最大化するために生まれたサービスです。

店舗のように寄り添えるECをつくりたい 
「aunn 在庫・類似アイテム」開発に込めた想い

Q. 開発の出発点となった課題は？
A. お店で商品を購入する際、もし欲しい商品が欠品していたら、店員の方からカラーやサイズが似た別の商品を推めていただいたことがあると思います。しかし、ECではユーザーが欲しいと思っているカラーやサイズの特定が難しい背景もあり、なかなか店舗と同じサービスが受けられない状況にあると感じていました。
欠品はユーザーにとって最もストレスの大きい瞬間だと思います。多くの商品からせっかく好きなデザイン、好きな色を選び抜いたのに、あと一歩のところで購入できない。
商品の在庫には限りがあるため、これまでは多くのECサイトでは“仕方のない離脱”として扱われてきましたが、私たちはそこにこそ改善の余地があると感じていました。どうすればそのストレスを解消し、次の提案につなげられるかと考え、そこから開発が始まりました。

Q. そのユーザー視点が「aunn 在庫・類似アイテム」の開発につながった？
A. はい、そうです。弊社では「unisize」を展開することで、購入検討のシーンであらかじめユーザーの体型が把握できる状況を生み出せます。
サイズ在庫と体型データを掛け合わせることで欠品を把握し、「今買える自分に合うアイテム」を識別して提示することができると考えました。ユーザーが購入を諦めて離脱する前に、次の選択肢に出会えるようなサービスがあれば、店舗と同じような接客が受けられると思ったのです。
このサービスは単なる“レコメンドの延長”ではなく、“ユーザーの趣向に寄り添う仕組み”です。ユーザーの、買いたいのに買えないというストレスをポジティブな経験に変えたい、その強い思いが開発の原動力でした。

データで見る“損失抑制効果”

「aunn 在庫・類似アイテム」を導入したクライアントサイトでは、欠品時のユーザー行動に明確な変化が見られています。
すべてのサイズ・カラーが揃っているアイテムと、1つでも欠けているアイテムを比較すると、購入率（CVR）には約2倍の差が確認されました。わずかな欠品でも、「自分に合う商品がない」と感じたユーザーの離脱につながることが分かります。
一方で、欠品時に「aunn 在庫・類似アイテム」で在庫のある類似アイテムを提示したケースでは、購入率（CVR）が平均で約1.3倍に向上しました。
“購入を諦める瞬間”に次の選択肢を提示することで、機会損失を抑制する効果が実証されています。
詳しくは以下の記事で紹介しています。
🔗 欠品離脱を購買に変えるパーソナライズソリューション「aunn在庫・類似アイテム」導入で購入率が1.3倍へ向上

自社サービスの優位性

Q. 自社サービスの優位性はどこにあると考えていますか？
A. 最大の優位性は、サイズレコメンドエンジン「unisize」で蓄積してきた「体型データというフィジカルデータを自社で保有・運用している」点です。
多くのレコメンドサービスが閲覧履歴や購買履歴などの行動データのみに基づいていますが、私たちのサービスは体型という数値的なデータに基づき、最も似合う商品を提案できます。この“体型データから似合うを導く”という視点があるからこそ、「在庫 × サイズ × 好み」を掛け合わせた商品を提示できる。ここに、メイキップの優位性があると考えています。

欠品を“販売の終わり”ではなく、“新しい出会いの始まり”に

ECサイトにおいて、欠品は避けられない課題です。しかし、メイキップはそれを“売れなかった”で終わらせず、次の“新しい出会い”へと繋げることができると考えています。
「ユーザーの視点に立てば、その瞬間こそポジティブな経験に変えていかなければならない。パーソナライズによって、ECサイトそのものを“ユーザーに寄り添う場所”へ変えていけると思っています。」と山崎は語ります。
メイキップは、クライアント様と共にユーザーの体験価値を高め、機会損失を最小化することで、持続的な売上成長を支えるパーソナライズサービスを磨き上げていきます。