Shopifyアプリ解説30:LINE連携で顧客接点とリピートを強化する「CRM PLUS on LINE」 2025年12月26日今回は、LINE公式アカウントと連携し、顧客接点の強化や高いエンゲージメントを実現できるアプリ「CRM PLUS on LINE」をご紹介します。 LINEは日本国内で圧倒的な利用率を誇るコミュニケーションプラットフォームであり、メールより高い開封率や接触率を誇ります。Shopifyストアと組み合わせることで、LINEのメリットを活かしたCRM施策を展開することが可能です。
Shopifyアプリ解説 29:定型業務を自動化し、運用効率を大幅アップできる「Mechanic」 2025年11月5日今回は、Shopifyの定型業務を自動化できるアプリ「Mechanic」をご紹介します。 テンプレートで手早く導入でき、Liquidで高度なロジックも実装可能。外部サービス連携やスケジュール実行など、現場運用で「本当に使う」自動化を幅広くカバーします。
Shopifyアプリ解説28:「SEO Manager」で簡単スタート!ShopifyサイトのSEO対策入門 2025年9月25日今回は、ShopifyサイトのSEO対策を手軽に実施できるアプリ「SEO Manager」をご紹介します。直感的な操作画面で初心者の方にも使いやすく、多機能ながらシンプルにSEO診断と改善提案を行える設計になっています。
オンラインでプロ仕様のAI肌診断ができる「skinsense」【メイクショップツール紹介】 2025年12月17日今回は、美容部員の知見を学習したプロ仕様のAI肌診断ツール「skinsense(スキンセンス)」をご紹介します。スキンケア・コスメ領域のECでは、「自分の肌に合うか不安」「どう選べばいいか分からない」といった購入前の迷いが発生しやすく、離脱要因になりがちです。「skinsense」は、オンライン上で肌診断を行い、診断結果に応じた提案導線を作ることで、ユーザーの不安を解消しながら納得感のある購買体験を支援するツールです。本記事では、サービスの概要や主な機能、導入メリット、料金を分かりやすく解説します。
複数チャネルの受注〜出荷・顧客情報の一元管理ができるfun order for makeshop【メイクショップツール紹介】 2025年11月27日今回は、複数ネットショップや電話注文を「受注〜出荷」まで一元管理できるサービス「fun order for makeshop(ファンオーダー フォー メイクショップ)」をご紹介します。自社ECに加えてモールや電話・カタログ通販など複数チャネルで販売している場合、受注・顧客・発送情報が分散してしまい、運用負荷やミスの増加につながりがちです。「fun order for makeshop」は、そうした複数チャネルの販売情報をまとめて管理し、顧客情報の名寄せや分析・販促まで一元的に行えるサービスです。本記事では、サービスの概要や主な機能、導入メリットを分かりやすく解説します。
「バーチャル試着」体験が実現できるwearcoord【メイクショップツール紹介】 2025年10月31日今回は、オンラインショップで服をバーチャル試着できる「wearcoord(ウェアコーデ)」をご紹介します。オンラインでの洋服購入において多い課題は「試着ができないこと」。「自分に似合うかわからない」「サイズ感が不安」「届いたらイメージと違った」など、購入前の不安が購買を妨げがちです。「wearcoord」は、その購入前の不安を解消できるサービスです。本記事では、サービスの概要・主な機能などを分かりやすく解説します。
2025年の画像生成AIニュースまとめ:主要モデルの進化からEC活用のヒントまで 2025年12月16日2025年に進化した画像生成AIを総まとめ。OpenAI「4o Image Generation」「gpt-image-1」、Google「Imagen 4」「Nano Banana Pro」など主要モデルの特徴と、EC運営・商品画像・バナー制作への具体的な活用ポイントをわかりやすく解説します。
5大生成AIを実際に使ってレビュー!vol.1 2025年4月1日私たちの生活に身近になっているAIチャットサービス。多くの選択肢が存在していますが、今回は5つのサービスを実際に使って比較してみました。
プロンプトの概要とコツ 2024年6月28日 この記事では、大規模言語モデル(LLM)に最適な応答を引き出すための「プロンプト」という概念について詳しく解説しています。プロンプトの定義からその役割、重要性、そして効果的なプロンプトの書き方に至るまで、具体的な例を交えながら説明しています。これにより、ユーザーが求める情報を正確に抽出するための技術的なアプローチを学ぶことができます。最終的には、プロンプトがLLMの性能にどのように影響を与えるかを理解し、実際のアプリケーションでの使用を促進することを目指しています。参考文献には、プロンプトエンジニアリングに関するOpenAIのガイドやベストプラクティスが含まれています。