グローバル小売チェーン、AIの活用でク ーポン利用率を15%増加
課題
• 大量のPOSデータが分析と最適化を困難にしていた
• 買い物客の86%がクーポンが新商品を試すきっかけになると解答
• 毎月または毎週行う膨大な数のキャンペーンを実施できるように、モデル開発プロセスを可能な限り自動化すること
結果
• クーポン利用率が平均で約15%向上
• キャンペーン精度の向上
• キャンペーンの頻度を四半期ごとから月ごとに増やすことができた
小売店のクーポンを最適化
dotDataのクライアントである某食品小売企業は、小規模な商業地域を対象に10,000以上の店舗をグローバルに展開しています。同社は、人口動向に対応して、顧客ターゲットを若年男性層から女性層およびシニア層へと拡大してきました。
小売店で購入をする消費者は、日常的にクーポンの利用や日用消耗品の割引を利用しています。最近の調査によると、買い物客の86%がクーポンが新商品を試すきっかけになったと答え、84%がクーポンによって店の選択が左右されると答えています。
食品業界におけるマーチャンダイジングのトレンドの1つは、デジタルクーポンをスマホアプリなどで配することによって顧客の購入意欲を高め、リピート購入を促進することです。一方、主な課題は、大量のOS（pointofsale、販売時点管理）データを把握するための分析を行い、クーポンの対象となる理想的な顧客を特定し、共同キャンペーンを行う最適なパートナーとしての商品のサプライヤーを選択することです。非常に複雑なPOSに関連するデータから、マーケティングチームと顧客との関わりを最適化するにはどうすればよいのでしょうか？また、顧客の購買意欲に働きかけ、リピート購入を促進し、ブランドの認知度を高めることによって、顧客ロイヤリティを向上させるための最も効果的な方法は何でしょうか？
AIを取り入れることによって、マーケティング担当者はクーポンを顧客にマッチングさせ、リピート購入を増やし、最終的に売上を伸ばすことができます。つまり、AI・機械学習を活用することで、適切な顧客に適切なクーポンを提供し、数多くのキャンペーンを実施することができるようになります。
dotDataを選んだ理由
同社のマーケティングチームにとって、最新のトレンドを把握し、適切な顧客に適切なタイミングでクーポンを提供することは、きわめて困難なこととなっていました。そのため、機械学習ソリューションを活用して、ク ーポンの配布を効率化することに非常に関心を持っていました。
同小売業者のマーケティングチームがAI・機械学習システムを導入する際に必須としていた機能が3つありました。1つ目は、数千の商品と数千万人もの顧客の大量のID-POS（顧客ID付きPOS）データを処理できることです。2つ目は、毎月または毎週行う膨大な数のキャンペーンを実施できるように、モデル開発プロセスを可能な限り自動化できることです。そして3つ目は、顧客の購買行動パターンを明らかにし、より詳細な分析情報を提供して、マーケティングチームが迅速に改善サイクルを回すことができることです。
dotDataのAI自動化プラットフォームは、これらすべての要件を満たしています。dotDataのプラットフォームを利用することで、マーケティングチームはキャンペーンの頻度を四半期ごとから月ごとに増やし、より精度の高いキャンペーンを行うことができるようになりました。キャンペーン精度の向上によって、クーポン利用率が平均で約15%向上しました。
「機械学習を活用することで、クーポンの配布数やキャンペーンを行う頻度が増加したほか、お客様の店舗への訪問回数と客単価も増加し、売上を伸ばすことができました」と同社のマーケティングマネージャーは述べています。同社はまた、クーポンやキャンペーンをより幅広い製品カテゴリーに拡大することを見込んでおり、顧客エンゲージメントおよびパートナーであるサプライヤーとの関係を強化することができると考えています。
今後の展望
dotDataのAIを活用することで、より精度よくクーポンの配布やキャンペーンを実施できるようになりました。また、クーポン配信のプロセスの自動化が進み、マーケティングチームがターゲット顧客に対して、より頻繁にクーポンを配信できるようになりました。さらに、AIによる自動化で、商品を購入する顧客としない顧客の特徴を把握し、それをパートナーと共有することもできるようになりました。dotDataを活用したクーポン配信の取り組みが成功したことで、同社は他の分野でのAI活用にも目を向けており、顧客離れを防ぐためのプロジェクトなどを次のステップとして検討しています。
dotDataについて
あらゆる規模の組織にとって、ビジネスのロー・データを価値ある有意義なデータマートに変換し、機械学習（ML）、人工知能（AI）、および従来のデータ分析やアプリケーションに容易に実装できるようにすることは最大の課題ですが、dotDataはそれを解決します。当社は、予測分析を始めたばかりの企業から、より成熟したデータエンジニアリング・プロセスを持つ企業まで、各企業のニーズに応じてカスタマイズされたソリューションを提供しています。dotDataのコアテクノロジーにより、企業はデータウェアハウスやデータレイクから、数百もの列と数百万もの行からなる様々なデータテーブル間の関係を見出し、データをデータマートや特徴量テーブルに自動変換することができます。当社のグローバル顧客は、当社のAI自動化プラットフォームを利用することで、希少で費用のかかる専門家リソースに頼ることなくML、AI、および高度な分析の導入を加速し、迅速なROIを達成しています。
Forresterは、2019年にdotDataをMLとAIのリーダーとして認め、CRNはdotDataを4年連続で注目すべきベンダーリストに選出し、2020年のCB Insights Top 100 AI Startupsに選出されました。AI breakthrough awardでは、dotDataは2019年の「最高の機械学習プラットフォーム」として認められ、世界中のFortune 50のクライアントがdotDataを利用して、ML、AI、高度な分析のプロジェクトを加速しています。詳細については、https://jp.dotdata.com/をご覧いただき、TwitterやLinkedInをフォローしてください。
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dotData Inc.
dotData独自の技術である特徴量自動設計は、データサイエンスおよびAI開発工程の最も難しい部分である特徴量設計と事業適用化を自動化します。それにより、企業のAI・機械学習プロジェクトにかかる時間を短縮させ、より高いビジネス価値を生み出します。詳細はdotdata.com、Twitter、LinkedInからご確認いただけます。
