今回の主役は、ワイと美術大学時代の友人・ミナ。彼女はアーティストとして独立したばかりで、オンラインギャラリーの立ち上げに挑戦してたんや。
「感性と数字は共存できる」──アートビジネスをデータで支えた話
ワイは30代のデータサイエンティスト。普段は企業のデータ基盤を整備したり、マーケティング分析をしたり、まあ数字と向き合う毎日を送っとる。
けど、実は大学時代は美術学部で、油絵を描いてた時期もあった。今は筆を置いて、キーボードを叩いとるけどな。
そんなワイに、ある日ミナから連絡が来た。
「オンラインギャラリーを立ち上げたんやけど、作品は見られても売れへん。どうしたらええか、わからへん」
ミナは感性の塊みたいな人間で、作品は素晴らしい。でも、ビジネスやマーケティングには疎い。
ワイは「ええよ、数字で支えるわ」と言うて、彼女のプロジェクトに参画した。
アクセス解析とユーザー行動の可視化
まずは、彼女のオンラインギャラリーのアクセスログをGoogle Analyticsから取得。
PythonでAPI連携して、pandasで整形。Tableauでダッシュボードを作成して、以下の傾向を可視化した。
月間PVは約8,000、SNS経由が6割
作品ページの滞在時間は平均18秒と短い
カート投入率は0.5%、購入完了率は0.1%
ワイは「作品は見られてるけど、買うまでに至ってへん。何かが足りてへん」と分析した。
作品説明の最適化と感情分析
ミナの作品は抽象画が中心で、説明文が「感覚的すぎる」傾向があった。
例えば「内なる混沌と静寂の対話」みたいな文言は、アート好きには刺さるけど、一般ユーザーには伝わりにくい。
そこでワイは、過去の購入者レビューやSNSコメントを自然言語処理で分析。
BERTで感情分類して、ポジティブなキーワードを抽出。「癒し」「空間に馴染む」「色彩が柔らかい」などの言葉が浮かび上がった。
ワイは「説明文に、感性と具体性を両立させよう」と提案。例えば
「この作品は、柔らかな色彩で空間に穏やかなリズムをもたらします。リビングや寝室に飾ることで、心を落ち着ける効果が期待できます」
これで滞在時間が平均18秒→65秒に伸び、カート投入率も1.2%に上昇した。
価格帯と購買傾向の分析
次に、価格設定の問題に着手。ミナは「この作品は自分の魂を削って描いたから10万円」と言うてたけど、マーケットは感情だけでは動かへん。
ワイは過去2年分のオンラインアート販売データをスクレイピングして、価格帯と売上の関係を分析。使用技術は以下の通りや。
Seleniumでデータ取得
seabornで価格帯別のヒートマップ作成
XGBoostで価格と購入率の関係を回帰分析
結果、5万円以下の作品が最も購入率が高く、特に「サイズが小さく、説明が具体的」な作品が売れやすい傾向が判明。
ワイは「高価格帯は展示用にして、販売用は5万円以下で構成しよう」と提案。
ミナは「それなら、ミニキャンバスシリーズを作ってみる」と言うて、実際に新作を投入した。
レコメンドとパーソナライズ
さらに、ユーザーが一つの作品を見て離脱する傾向があった。ワイは協調フィルタリングを使って、レコメンド機能を実装。
使用技術：LightFMでユーザー×作品行列を学習
特徴量：閲覧履歴、色彩傾向、サイズ、価格帯
結果：「この作品を見た人は、こんな作品も見ています」機能で回遊率が2倍に
また、ユーザーの閲覧履歴から「青系の抽象画を好む人」などの傾向を抽出し、パーソナライズされたメール配信も開始。CTR（クリック率）は平均3.2%→8.5%に上昇したんやで。
成果とその後
この一連の施策で、月間売上は約12万円→48万円に増加。ミナは「数字って、感性を殺すもんやと思ってた。
でも、むしろ作品を届けるための翼やったんやな」と言うてくれた。
今では、彼女のオンラインギャラリーは国内外から注文が入るようになり、海外発送にも対応するようになった。
ワイは月1回のデータレビューと、キャンペーン設計を担当しとる。
アートとアルゴリズムの融合
この経験で思ったんは、アートとデータは対立せえへん。
むしろ、感性を現実に届けるためには、数字の力が必要なんや。
ワイのスキルが、誰かの表現を世界に広げる手助けになったこと。それが、ワイにとっての最高の報酬や。
スポンサーリンク