実施時期: 2023年03月|2026.05.19 最終更新
顧客分析の手作業をAIで自動化し、商品購入率が約12倍に向上
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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
- データ分析を内製化したいが、専門人材が不足している
- 顧客の価値観や嗜好に合わせた精度の高いマーケティングを行いたい
- データ抽出や加工の手作業に追われ、本来の分析業務に手が回らない
プロジェクト概要
背景・目的
ローソンでは、購買履歴と会員別の価値観情報をベースとした「価値観に基づいたターゲティング」の実現に向けて、AIや予測分析を駆使した取り組みを進めていました。しかし、価値観の分類には複数の因子が絡み合い、ID-POSや商品マスタなど多様なデータから必要な項目を精査してデータマートを整備する必要がありました。
このデータマートの整備は、職人的な手作業に依存しており、膨大な工数がかかるため最も重要な分析業務になかなか手が回らないという課題を抱えていました。 さらに、外部のデータサイエンティストに委託すると柔軟な対応が難しく、コスト面でも大きな壁となっおり、データマートの自動生成と特徴量抽出の自動化を実現する解決策の導入が急務となっていました。
アプローチと成果
アプローチ
課題解決の切り札として、データマートを自動生成し、独自のAIによって特徴量抽出を自動化するプラットフォーム「dotData」を導入しました。導入では、外部の大手データ分析コンサルティング企業と同条件でテストを実施し、一流のデータサイエンティストと遜色のない高い分析精度と、手作業によるデータ加工がほぼ不要になる点を高く評価しています。
さらに、現場への定着化を図るため、独自のUIにdotDataを組み込む工夫を施し、データ分析の専門知識や経験がないマーケティング部門の担当者でも、必要な情報の入力とパラメータの選択を行うだけで、容易に予測モデルを作成できる環境を構築しました。専門家でなくても直感的に扱える使い勝手の良さを追求することで、「難しいから使わない」といった現場のハードルを取り除き、分析の内製化とデータ活用の裾野を広げています。
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
業務の自動化
属人化解消
データドリブン文化の定着
データ分析・意思決定支援
推進したこと
内製化・自走体制の構築
AI活用の社内展開・定着
dotDataを活用した予測スコアに基づいて、約20万人の会員に最適化されたクーポンを配信した結果、ターゲティング精度の向上で4倍、デザインの最適化で3倍の効果を生み、トータルで商品購入率が約12倍に向上するという劇的な成果を達成しました。
今後は、Cookieレス時代を見据えた新たなデータマネジメントモデルとして、メーカー向けの商品開発や販促支援など、新たな収益の柱としての展開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
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
小売・流通・EC
パーソナライズ・商品レコメンド
活用したデータ
数値・Excel・ログ
売上・受注・販売実績
顧客リスト・会員属性（CRM）
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
連携ツール
その他のツール
BIツール
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の最大の成功要因は、高度なAIツールを導入するだけでなく、独自のUIを構築して現場の非エンジニアでも直感的に操作できる環境を整え、データ分析の属人化を解消した点にあります。この「専門知識がなくても使える仕組みづくり」は、小売業に限らず、顧客データを保有する金融や不動産、サービス業など、あらゆる業種のマーケティング部門に応用できるアプローチです。導入にあたっては、ツールの選定だけでなく、現場のITリテラシーに合わせたインターフェースの最適化や、継続的にデータをメンテナンスする運用体制の構築が重要になります。同様のデータ活用やマーケティングの高度化を検討されている方は、ぜひ他のAI導入事例も参考に、自社に最適なソリューションを探してみてください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社ローソン
約1万5000店舗のコンビニエンスストアを展開
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