消費者属性拡張

概要

消費者属性拡張技術は、自社の顧客データだけでは得られない顧客の趣味嗜好や行動傾向を推測し、高精度なパーソナライズドマーケティングを実現する技術です。

消費者属性拡張技術では、顧客の情報を十分に持たない場合でも、ウェブ上のオープンな文書データや他社データから学習された顧客の行動特性に基づき、自社の顧客データからだけでは観測できなかった趣味嗜好や行動傾向などの消費者属性を推定します。属性拡張により生まれ変わった自社データから業種横断的な知見を得られるため、マーケティング上の顧客分析などの新たなビジネスチャンスに繋げられます。

特長

  • 少量のデータで消費者属性の獲得が可能
    自己教師あり学習と呼ばれるアルゴリズムを活用することで、人間が一切の知識を教え込むことなくAIが勝手に学習を進めることが可能です。これにより、情報源となる他社の顧客データが無い、あるいはプライバシー上の観点で他社の顧客データを顧客単位でデータ連携できないような場合でも消費者属性の獲得が可能です。一方で、他社の顧客データが利用可能な場合は、それを学習に追加することで、AIが持つ人々の行動傾向の知識を補強することもできます。
  • 段階的な推論による、消費者の幅広い属性情報の高精度な推定
    「顧客1はAを買った」という自社の顧客データから、「Aを買ったのだからBという観点を気にするはずだ」「Bという観点を持つのだからCも好きなはずだ」というように、段階的な消費者属性の推論が可能です。また、推定した属性が後段のタスク(例: 機械学習による広告クリック率の推定)に寄与するかどうかを判断することで、推論を適切なタイミングで打ち切ることや、推論過程で得られた属性の取捨選別をおこなうことも可能です。これにより、多様な顧客の特性を、高い精度で推定することが可能となります。
  • プライバシーの懸念や法規制に対処し、安心・安全なデータ利活用を推進
    他社の顧客データを情報源として活用する際には、氏名やIDなどの個人情報を必要としないため、意図しない自社外の顧客データとの紐付けは行われません。安心安全なデータ利活用を可能にするには匿名加工処理が重要になりますが、この処理を強化するとデータ利活用の幅が狭まります。消費者属性拡張技術では、匿名化された情報からでも自社顧客に有益な情報を獲得することができるため、プライバシーに対処しつつデータ利活用を加速することが可能となります。

期待できる効果

顧客理解の精緻化

自社データでは得られない顧客の趣味嗜好や行動傾向を推測し、顧客の社外での行動を予測可能

潜在顧客の発見

新規事業に参入する際に、異業種の商材を購入する確率の高い消費者属性を発見できるため、自社顧客に新しい切り口でのダイレクトマーケティングが可能

プライバシーに配慮したデータ活用

個人を特定することなく消費者属性の知見のみを抽出するため、プライバシー保護に対処したデータ利活用ビジネスを加速

ユースケース

<Case1>マーケティング支援

自社顧客にマーケティング施策を打つ際には、自社顧客の特性・購買傾向に合わせることが重要です。従来は、自社データを活用して顧客特性の分析をしていましたが、判明する情報は自社に閉じていました。今後ますます重要になっていくのは自社外での顧客特性です。消費者属性拡張技術では、顧客の自社外での趣味嗜好や行動傾向を明らかにすることで、効果的なマーケティング施策立案に貢献します。

<Case2>広告配信最適化

自社商品を宣伝する際には、広告媒体に入力するキーワードや配信タグの設定が重要になります。消費者属性拡張技術では、その商品を購入するユーザ像をこれまでとは違った切り口で分析することで、効果的な広告配信に貢献する商品のキーワードやタグ選定ができるようになります。また、本技術は個人を特定するユーザ連携を必要としないため、近年のCookie規制のような法規制に適合します。

<Case3>データ販売ビジネスの拡大

データ利活用の文脈では、自社データを加工して他社に販売・流通する動きが活発です。このとき、個人情報は厳重に管理する必要があります。匿名加工処理によりユーザデータの流通が可能になりますが、加工しすぎると買い手にとって価値のあるデータではなくなってしまいます。消費者属性拡張技術では、匿名加工したデータから買い手にとって必要な知見を個人情報に配慮して抽出するため、プライバシー保護に対処しつつデータの価値を向上させることが可能です。

<Case4>インフルエンサーマーケティングの支援

自社商品を宣伝したいときに、SNS等で認知度の高いインフルエンサーに商品の紹介を依頼することがあります。このとき、自社商品に興味を示してくれるフォロワーをたくさん持つインフルエンサーを見つけ出すことが重要です。消費者属性拡張技術では、インフルエンサーやそのフォロワーの興味関心を分析することで、効果の高いインフルエンサーを適切に見つけ出すことが可能です。

<Case5>ユーザマッチングの精緻化

ヒトとヒト(法人含む)のマッチングは様々な場面で必要となっています。このとき、各ユーザが重視している観点で似たユーザをマッチングさせることが重要ですが、各サイトに登録されたユーザ情報は断片的でマッチングに必要な情報が不足していることがあります。消費者属性拡張技術では、各ユーザの属性を増やすことで、様々な観点で似たユーザを提示することが可能です。

想定される適用範囲

  • マーケティング支援
    • ダイレクトマーケティング
    • 広告配信
    • インフルエンサーマーケティング
  • データ販売ビジネスの拡大
  • マッチングビジネスの拡大

研究成果

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