マーケティング施策を考える際に考えられる課題
- 明確で具体的なターゲットセグメントを設定できず、コンバージョン率が低い。
- 顧客分析を実施するための時間やケイパビリティが限られている。
⇨顧客セグメントに応じたマーケティング施策の導出を生成AIで効率化したい
アプローチ
1. データプリパレーションの一部効率化
社内外を問わない複数のデータソース（店舗POSデータ、アンケートデータ、天気・イベントなどの公知データ）の統合
- カテゴリ分類：商品カテゴリーや顧客属性を基にした分類作業を迅速化。
- 可視化：データのプロットにより購買傾向の概要をグラフ化
2. 顧客行動の深掘り分析
- セグメンテーションの精度向上
顧客を購買履歴、Web行動、地域別属性で分類する際、生成AIが最適なクラスタリング手法を選定し、顧客セグメントを作成- 高価商品を好むハイバリュー顧客
- キャンペーン依存型の顧客
- 期間限定商品に関心を示す顧客
- …
- 購買行動予測
AIモデルを活用し、顧客ごとの次回購入予測や潜在価値を分析 - トレンドと季節性の特定
時系列データから商品の需要ピークを把握し、特定の商品カテゴリが季節やプロモーションにどの程度影響されるかを可視化 - キャンペーン効果の推定
キャンペーンを行わなかった場合の売上を予測し、実際の売上との差分を取ることで、キャンペーン効果を推定
3. マーケティング施策の具体化
- ターゲットキャンペーンの設計
各顧客セグメントに適したプロモーション内容やメッセージを生成し、カスタマイズされた施策プランを提案。例えば、ハイバリュー顧客には早期アクセスオファー、価格に敏感な顧客には割引クーポンを配信、など - 効果シミュレーション
各施策の実施により期待される売上増加やリテンション率の改善をAIで予測することにより、施策の優先順位の決定を支援
成果
- データ分析プロセスの短縮
データの準備、分析、結果報告までのプロセスが従来の半分以下の時間で完了。これにより、新たな施策立案やその他の業務に割ける時間が大幅に増加しました。 - リソースの効率活用
データ分析業務の手作業負担が軽減され、戦略的な分析や施策立案に集中できる体制が整いました。