ビッグデータの活用によるＤＭ反応率の向上事例

DMの反応率を向上させるため、反応率が低いユーザーの消費者像を把握したいのですが、年齢×性別でしか分析できず困っています。

他方、社内ではPOSデータから得られる購買履歴や、アンケート調査から得られる広告接触経験・嗜好性などの情報を、複数のデータセットとして保有しています。しかし、これらはそれぞれ別のサンプル集団から取得した断片的なデータです。

消費者像を鮮明にした上でセグメンテーションやターゲティングを行い、DM反応率の改善に繋げたいです。そのために、これらの断片的なデータを活用することはできるでしょうか。

データ融合技術を利用して、消費者の購買履歴や広告接触といった生活行動情報や嗜好性情報を考慮したセグメンテーションに利用できる顧客データベースを構築することができました。顧客データベースの構築によってDM送付ターゲットの絞り込みが容易になり、ターゲットの特徴に合わせてDMの内容を変更したことでDMの反応率が向上しました。

DMの反応率のデータが得られているユーザーの性別や年齢など、各データセットで共通する情報を「のりしろ」として、データ融合技術を用いて
・商品購買情報
・広告接触の情報
・嗜好性の情報
を推定値として付与し、擬似的なデータを生成しました。

この擬似的なデータは、DM送付ユーザーに対して追加調査を行わずして生成することができる『疑似シングルソースデータ』であると言えます。疑似シングルソースデータは、同一のサンプル集団から取得された一元データです。

データ融合技術により生成疑似シングルソースデータを用いることで、ユーザーの年齢や性別といった属性だけでなく、購買履歴や広告接触といった生活行動情報や嗜好性情報を考慮したセグメンテーションが可能になりました。　

　　　

データ融合技術を用いてDM送付ユーザーに対して情報を付与する方法のイメージ

データ融合技術を用いることで、各データセットに共通して含まれる性別や年齢などの情報を「のりしろ」として、商品購買情報、広告接触情報、嗜好性情報を付与することができます。

データ融合技術による疑似シングルソース生成のイメージ

データ融合技術を用いれば、DM送付ユーザーに各種情報を付与したように、
・購買履歴が得られているユーザー
・広告接触が得られているユーザー
・嗜好性が得られているユーザー
に対して、各種情報を付与することができます。

仮に、今回のような大量ユーザー・大量項目のデータを追加で取得しようとすると膨大なコストと手間が掛かります。しかし、データ融合技術を用いれば、手元にあるデータを少ないコストで拡張することができます。データ融合技術により、社内に蓄積されたアンケートやPOSデータなどのビッグデータを有効活用することが可能です。

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