実施時期: 2025年01月|2026.06.02 最終更新
顧客データをAIペルソナ化して議論させ、DM購買率を3.0%向上
プロジェクト期間: 半年未満
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プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 顧客一人ひとりの潜在的なニーズを把握したい
- 自社の保有データを効果的なマーケティング施策に活かしたい
- 担当者の経験や勘に依存しない販促アプローチを見つけたい
プロジェクト概要
背景・目的
テクノロジーの進化や顧客接点の多様化に伴い、顧客一人ひとりの潜在的なニーズを喚起する最適なコミュニケーションが求められています。
株式会社ジャルカードは航空と金融の二面性を持ち、多様なデータを保有していますが、その強みを最大限に活用し、会員の期待に一層応えるための手段を模索していました。
そこで、ヒトの経験や知見のみに依存しないマーケティング施策の高度化を目指し、生成AIの活用に着目。先端技術の実績とサービスデザインの専門家チームを有する株式会社NTTデータと共同で、実証実験を開始することになりました。
アプローチと成果
アプローチ
株式会社NTTデータの生成AI「LITRON® Multi Agent Simulation（LITRON MAS）」を導入し、株式会社ジャルカードの顧客データを基にカードの利用傾向が似ているグループを作成しました。グループごとの特徴から、各クラスタの人物像（ペルソナ）となる「AIバーチャル顧客」を生成しています。
複数のAIバーチャル顧客同士に、販促対象商品に関心を示す顧客の特徴や、効果的なダイレクトメール（DM）のタイトルなどについて、LITRON MAS上で会話やグループディスカッションを行わせました。 AI同士の議論から、商品やサービスを訴求すべきターゲットやその特徴、効果的な訴求方法に関する示唆を抽出。得られた示唆に即して、実際のマーケティング施策を実施する仕組みを構築しています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
売上・収益の向上
データ分析・意思決定支援
推進したこと
プロトタイプ開発（PoC）
データ戦略・活用策定
株式会社ジャルカード特約店の特定商品について、AIバーチャル顧客同士の会話から導き出されたターゲットに対してダイレクトメールを送付しました。 その結果、従来のターゲット設定による施策と比較して、購買率が3.0％向上するという明確な効果が確認されました。
今後は、さらなる実証実験を繰り返し、マーケティング領域における生成AI活用の可能性を検証していく予定です。異業種事業者との提携における商品・サービス利用促進の本格展開に向けたビジネス検討も視野に入れています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
マーケティング
顧客行動分析
コピーライティング支援
メルマガ作成
生活関連サービス・その他
顧客属性・行動分析
パーソナライズ提案
活用したデータ
数値・Excel・ログ
顧客リスト・会員属性（CRM）
売上・受注・販売実績
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
AIエージェント（AIが自律的にツールを使いタスク実行）
活用・導入したAIモデル・ツール
AI構築プラットフォーム
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、単なるデータ分析にとどまらず、生成AIを用いて「AIバーチャル顧客」同士を議論させるという斬新なアプローチで、人間の思い込みを排除した新たなターゲット層を発見できた点にあります。この手法は、小売業の販促企画や不動産業の物件レコメンドなど、顧客データを持つあらゆる業種のマーケティング業務に応用可能です。導入にあたっては、AIが生成するペルソナの精度を担保するため、基となる顧客データの質と量の確保が重要になるでしょう。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社NTTデータ
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株式会社ジャルカード
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