レディースファッション通販の bflat を運営しています。2009 年の立ち上げ当初は海外から仕入れた商品を販売していましたが、品質などの観点から、今では国内メーカーだけを取り扱っています。現在は niana や etoll. など 4 つのブランドを展開しています。

はい。実店舗はなく、アパレルブランドというより "EC 会社" という意識が強いです。「商品ありき」でないマーケティングも大きな特徴で、多くのアパレルブランドとの違いです。一般的には、次に売れるものを予測し、事前に決めた量を生産して売り出します。対して、bflat ではまず少量を仕入れてリリースし、その反応を見ながら、追加の仕入れなどの戦略を決めています。いきなり大量に仕入れないことで、トレンドの予測が外れて過剰な在庫を抱えてしまうリスクを回避できます。

「国内で生産されている在庫を、どう流通にのせていくか」という想いで事業を行っています。

本来の"ブランド"とは少し異なる、カテゴリ的な位置づけです。

bflat は「いかにして多くの商品をリリースし、それらを販売していくか」が根底にあります。社内では新商品リリースへの熱量が非常に高く、自社サイトの New Arrival の更新頻度が高いのもここからきています。

とはいえ商品をそのまま販売するとお客様にわかりづらくなるので、ブランドで区分けしているという構造です。

ゆくゆくは実現したいですが、現在の事業戦略では、一般的なアパレル EC に比べてブランドのファンになっていただくまで時間がかかります。

まずは、例えば結婚式の参加が決まって「ドレス」で検索し、広告で当社の商品を見つける、というきっかけでサイトを訪れるお客様を増やしていきたいと考えています。

管理画面の UI が優れていて、すぐにサイトを作れたことです。当時はリソースがかけられず、まずは画像をはめ込むだけで構築しました。あとから Liqiud をいじれば好きに作ることができるし、API が充実しているので、のちのち大規模に改修する場合も Shopify ならできると感じたことも大きいです。

他のカートシステムを利用していた頃は、自社サイトも ZOZOTOWN などと同じモールの 1 つとしての位置づけでした。自社開発した管理ツールのボタンひとつで、各モールとあわせて自社サイトにも出品しているだけでした。販促をしていなかったので、当時の自社サイトの売上は全体の 1% 程度でした。

自社サイトに注力するにあたり、1 年半ほど前に Shopify へリプレイスしました。

自社サイトであれば販売手数料がかからないのと、モールは競争が激しいのでそこから独立していきたいというのが理由です。

また、これまでモールに蓄積されていた情報を自社にためていきたいという狙いもあります。例えば、LINE公式アカウントの友だちのような "資産" を増やしていきたいですね。

現在、自社サイトの売上は全体の 10% ほどですが、今後さらに伸ばしていきたいと考えています。

ZOZOTOWN で品切れの際に Web で検索されたり、ドレス関連のキーワードでSEO 対策をした結果、オーガニック流入は増えていますが、現状 Web 広告が中心です。

Meta Advantage+ キャンペーン（以下 Meta 広告）と Google ショッピング広告です。5:1 の比率で広告予算を使っています。当社が注力している SNS が Instagram なので、最初の一歩として Meta 広告を選びました。

Shopify は「Facebook & Instagram」というアプリで Meta コマースマネージャに商品情報を連携できるのですが、このアプリでは対応できない項目があり、dfplus.io を導入しました。（※dfplus.io でデータフィードを作成し、Meta コマースマネージャへ補足フィードとして登録）

特に「商品公開日時」「商品更新日時」の 2 つを広告配信で利用したかったのが大きな理由です。

広告配信の ON/OFF や強弱の調整に利用しています。

「商品公開日時」については、当社の需要予測を広告配信に活かすために利用しています。例えば、新商品は初速の価値が大きいので、ROAS が多少落ちても、この期間のデータを集めるために広告配信を続けたい場合があります。他にも、用意できる在庫数に限りがあり、60 日後の在庫予測がマイナスになった場合は、利益を担保するために広告配信を止めています。「商品公開日時」を連携してフラグにすることで、広告配信を強めたり、止めたりすることが手軽にできるようになりました。

「商品更新日時」は、改善をした商品を判別するのに利用しています。当社は売れ行きが思わしくない商品は、商品画像を差し替えるなどの改善をすることがあります。「商品更新日時」を連携しておけば、改善後の商品のみ広告配信を行うことができます。

Meta 広告に限らず Google ショッピング広告でも、同様の運用をしています。

以下を dfplus.io のルール機能で行っています。

• 「Facebook & Instagram」アプリでは自動連携されない項目（サイズやカラーなど）の連携
  
• 商品名の最適化
  
• 製品番号（mpn）の追加

dfplus.io を導入したことで、データを最適化したり、自動連携できない項目を入れたりといったことができるようになりました。

Meta 広告・Google ショッピング広告の広告費を、それぞれ 6 倍に引き上げましたが 400% のROAS を維持できています。

もともと、データの最適化ができたら、広告の出稿を増やそうと考えていました。データが整う前に出稿を増やさなかったのは、効果が出なかったときに何が要因かわかりにくくなるためです。

dfplus.io でデータを最適化できたことは、予算を大幅に増やしても ROAS を維持できていることに繋がっていると思います。

「なんでもできるツールだな」という印象です。(笑) 当初できないだろうと思っていたことも、dfplus.io の CS の方にサポートしてもらい実現できました。

使うほど、あれもこれもできそうだなと感じます。特に、機能やルールを上手く組み合わせるとグンとできることが広がるところが素晴らしいです。感激してしまうレベルに何でもできるので、わからないことは聞きつつ、もっと活用していきたいです！

本当の意味でのブランド、つまり指名買いやファンがつくような存在にしていきたいです。ブランドドリブンではなく、商品ドリブンで多くの商品を仕入れて、お客様に届けている今のスタイルと両立させるのは難しい部分もありますが、試行錯誤しながら bflat のブランド化を目指しています。

その過程で、広告戦略を強化したり、データを最適化したりする必要が出てくると思います。dfplus.io は 1 つの管理画面上で各媒体のデータフィードを調整できるので、広告でブランド化を後押しできるよう、もっともっと活用していきたいです。