実施時期: 2025年01月|2026.05.19 最終更新
膨大な購買データの分析をAIで自動化し、顧客獲得コストを50%削減
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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
- 自社データだけでは顧客の深いニーズや人物像を把握しきれず、効果的なアプローチができないことに悩んでいる
- 膨大なデータを保有しているものの、分析のノウハウや知見がなく、ビジネスへの活用が進まないことに課題を感じている
- データ分析にかかる時間と工数を削減し、高精度なターゲティングや新規施策をスピーディーに実行したい
プロジェクト概要
背景・目的
セブン銀行は、金融犯罪の防止やオペレーションの高度化、パーソナライズによる顧客体験向上を目的に、これまでもAIやデータ活用を推進してきました。特に近年は、セブン＆アイグループが保有する購買データを活用し、カードローンのマーケティングや与信審査の高度化を図ることに挑戦しています。
資産状況や取引履歴といった金融データに比べ、購買データは顧客の生活スタイルや価値観が表れやすく、より深い顧客理解につながると考えたためです。しかし、金融業である同社にはリテール分野の購買データに関する「土地勘」がなく、膨大なデータから仮説を立てて検証する従来のアプローチでは、膨大な時間と工数がかかるという課題を抱えていました。
アプローチと成果
アプローチ
この課題を解決するため、NECが提供するAIデータ分析プラットフォーム「dotData」を導入し、カードローンのマーケティング施策に活用しました。
具体的には、セブン銀行が保有するカードローンデータと、グループ共通の会員IDに紐づく購買データを連携させてdotDataに投入しています。dotData独自のAIが、数十万から数百万ものパターンを自動かつ網羅的に分析し、カードローンのニーズと関連性の高い購買傾向や商品の組み合わせといった有用な特徴をスコア化して提示する仕組みを構築しました。
導き出された洞察の中から、ターゲティングに有効と考えられる要素をデータサイエンティストが選定して分析モデルを仕上げ、その精度を再びdotDataで検証するというサイクルを回しています。さらに、データサイエンスの知見だけでなく、現場担当者が持つビジネスの実務経験を掛け合わせることで、最適なマーケティング施策の設計を実現しています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
コスト削減
データ分析・意思決定支援
データドリブン文化の定着
推進したこと
AI×新規事業開発
AI活用の社内展開・定着
購買データを活用したターゲティング広告を配信した結果、顧客獲得単価（CPA）を従来の2分の1に削減することに成功しました。特定の商品の購入実績や頻度、組み合わせがカードローンの申し込み割合に影響を与えるという、非常に興味深い特徴を可視化できるようになっています。
今後は、高度なデータ分析スキルがなくても利用できるdotDataの特長を活かし、現場主導のAI・データ活用を促進していく方針です。また、「金融」と「リテール」のデータを掛け合わせたノウハウを基に、顧客のニーズに柔軟に対応できる新たな金融ビジネスの創出も目指しています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
自社活用（自社開発・活用推進）
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
広告運用・投稿管理
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新規事業開発・アイデア創出
金融・保険
与信審査・ローン審査
活用したデータ
数値・Excel・ログ
顧客リスト・会員属性（CRM）
外部・Web・SNSデータ
EC・購買データ（外部）
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)
機械学習・統計モデル（数値データからの予測・分析）
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、自社には知見のない異業種の膨大なデータ分析において、AIによる自動探索ツールを活用し、仮説検証のプロセスを大幅にショートカットした点にあります。このアプローチは、グループ企業間のデータ連携だけでなく、外部のオープンデータや提携先データを活用した新規事業開発やクロスセル施策など、幅広い業種に応用できるでしょう。導入にあたっては、AIが導き出した相関関係を鵜呑みにするのではなく、現場のドメイン知識を持つ担当者がビジネス上の有効性を判断し、施策に落とし込む体制づくりが重要となります。同様のデータ活用やマーケティング高度化を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧いただき、自社に合ったツール探しにご活用ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社セブン銀行
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