実施時期: 2023年03月|2026.06.02 最終更新
顧客の価値観をAIで分析し、ターゲティング広告の商品購入率を約12倍に向上
※イメージ画像です
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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
- 顧客の価値観や嗜好に合わせた効果的な販促を行いたい
- データ分析を内製化したいが、専門的なデジタル人材が不足している
- 膨大なデータを活用して、新たな収益の柱やビジネスモデルを構築したい
プロジェクト概要
背景・目的
ローソンは、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」の実現を目指していました。しかし、価値観の分類は複数の因子から構成されており、さまざまなデータソースから分析に必要な項目を精査し、データマートとして整備する必要がありました。
この作業は職人的に人の手で行われており、多大な工数がかかっていたため、最も重要な「価値観と購買の関係」の分析に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、コスト面でも課題があったため、デジタル人材不足を補う自動化の仕組みが求められていました。
アプローチと成果
アプローチ
NECは、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「dotData」の導入を支援しました。
導入にあたり、dotDataと外部の大手データ分析コンサル企業に同じ条件を与えて分析結果を比較するテストを実施し、一流のデータサイエンティストと遜色ない分析精度であることを確認しています。また、ローソンが全国約1万5000店舗から日々蓄積する膨大なデータの変化や追加に柔軟に対応できる点も評価されました。
さらに、独自のUIにdotDataを組み込むことで、データ分析の知識や経験がないマーケティング部門の担当者でも、必要な情報の入力やパラメータの選択だけで予測モデルを作成できる環境を構築しました。
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
データドリブン文化の定着
推進したこと
データ戦略・活用策定
内製化・自走体制の構築
dotDataを活用した「価値観に基づくターゲティング」は、ローソンが構築するBIツールに組み込まれ、販売促進や商品開発、メーカーとの連携に活用されています。
大手菓子メーカーとの取り組みでは、AIが分析した会員の価値観と商品の購買関係から、デザイナーが複数のレシート・クーポンのデザインを作成しました。予測スコアに基づいて各会員に最適化されたデザインの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倍となり、トータルで商品購入率が約12倍に向上するという大きな成果を上げています。
今後は、スマホアプリとの連携によるカスタマージャーニーの設計や、Cookieレス時代に向けた新しいデータマネジメントモデルとしての活用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
レコメンド機能
Web接客
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（数値データからの予測・推論）
統計モデル（数値データに基づく傾向分析）
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
連携したシステム・SaaS
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、高度なデータ分析を専門家だけでなく、現場のマーケティング担当者が自ら実行できる環境を構築した点にあります。この「分析の民主化」アプローチは、小売業に限らず、顧客データを保有するあらゆる業種において、パーソナライズされた販促や商品開発に応用できるでしょう。導入にあたっては、単に高機能なAIツールを導入するだけでなく、現場が使いやすいUIを設計し、業務プロセスに自然に組み込むことが重要です。自社に眠るデータを活用して新たな価値を創出したいとお考えの方は、ぜひ他のデータ活用事例も参考にしてみてください。
プロジェクト実施・導入企業
NEC
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株式会社ローソン
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