お客様の課題

データを有効活用して、顧客コミュニケーションを改善したい

DMの反応率をユーザーごとに計測しているが、年齢と性別程度のデータ項目しか無く、反応率の悪いユーザの消費者像が不鮮明である。そのため、反応率の悪いユーザに対してどのようにアプローチしたら良いのかわからない。
ID付き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や嗜好性に関する情報など、消費者に関わる複数のデータセットとして保有しているが、それぞれ別のサンプル集団から取得された断片的なデータである。これらのデータをうまく活用して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、顧客コミュニケーションの改善につなげられないか。

課題を解決した結果

ターゲット顧客の特徴に合わせたコミュニケーションが可能となった

消費者の生活行動情報(購買履歴、広告接触)や嗜好性情報を考慮したセグメンテーションが行えるようになりました。これによって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の内容変更したことでDMの反応率が向上しました。

解決のために行ったこと

データ融合技術を用いて、ターゲットに関する情報をリッチ化

DM反応率が得られているユーザーの性別や年齢を「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送付ユーザーに関して新たに商品購買履歴調査・広告接触調査・嗜好性調査を行わずして生成することのできる疑似シングルソースデータ(同一のサンプル集団から取得された一元データ)であると言えます。
データ融合技術を用いて疑似シングルソースデータを生成したことによって、DM送付ユーザーの年齢や性別といった情報だけでなく、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やターゲティングに繋がりました。

   

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情報(性別や年齢など)を「のりしろ」として、
DM反応率データセットの各IDごとに、商品購買情報、広告接触の情報、嗜好性の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応答率が得られているユーザーに購買履歴などのデータを付与したように、
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ついてもそれぞれデータを付与することが可能です。
図中右のように、大量ユーザー・大量項目のデータを実際に取得しようとすると膨大なコストが掛かりますが、
データ融合技術を用いることで手元にあるデータを少ないコストで拡張し有効活用することが可能です。

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