リテールデータプラットフォーム「Urumo（ウルモ）」でリテール産業を支える

フェズ社は、リテールデータプラットフォーム「Urumo（ウルモ）」を提供し、小売業とメーカーの収益向上を目指しています。同社は、約1億ID分のID-POSデータを活用し、購買データと生成AIを組み合わせたターゲティングから広告配信、店頭販促、棚実現までを一貫して提供することで、セールスリフトを実現しています。また、日本の小売業やメーカーのグローバル展開をサポートすることにも注力しています。

ID-POSデータの活用とは？

ID-POSデータを活用すると、以下のような情報を把握できます。

顧客属性と購買行動の把握

ID-POSデータは、性別や年代などの顧客属性と購買履歴が紐づいているため、誰がどの商品を購入したのかを詳細に分析できます。これにより、特定の商品の購買層や、顧客ごとの購買傾向を明確に把握できます。

購買頻度とリピート率の分析

顧客ごとの購買頻度やリピート率を分析することで、優良顧客の特定や、再購入促進のための施策立案が可能となります。例えば、RFM分析を用いて、最新の購入日、購入頻度、購入金額を基に顧客を分類し、効果的なマーケティング戦略を策定できます。

購買行動の変化の追跡

同じ顧客の購買履歴を時系列で追跡することで、購買行動の変化やトレンドを把握できます。これにより、新商品の導入効果やプロモーションの影響を評価し、マーケティング施策の改善に役立てることができます。

商品の併売傾向の分析

バスケット分析を通じて、顧客が同時に購入する商品の組み合わせを明らかにし、効果的な商品配置やクロスセルの機会を見出すことができます。例えば、特定の商品と一緒に購入されやすい商品を近くに配置することで、売上の向上を図ることが可能です。

これらの分析により、顧客の購買行動を深く理解し、効果的なマーケティング戦略や商品展開を行うことができます。

ID-POSデータと生成AIの組み合わせとターゲティング

ID-POSデータと生成AIを組み合わせたターゲティングにより、どのような世界が見えるのでしょうか？

パーソナライズされた購買体験の提供

ID-POSデータは、顧客の購買履歴や行動パターンを詳細に把握できます。これに生成AIを組み合わせることで、各顧客の嗜好やニーズに合わせた商品提案やプロモーションが可能となり、より個別化された購買体験を提供できます。

効果的なプロモーション戦略の構築

生成AIは、大量のID-POSデータを分析し、特定の顧客層に最適なプロモーション内容やタイミングを自動生成できます。これにより、従来の手動によるターゲティングよりも高い精度で顧客の購買意欲を刺激し、売上向上につなげることができます。

新規顧客の獲得とリピーターの育成

生成AIを活用して、ID-POSデータから新規顧客の購買傾向を予測し、適切な商品やサービスを提案することで、新規顧客の獲得が容易になります。また、既存顧客に対しては、購買履歴に基づくリコメンデーションやクーポンの提供を通じて、リピーターとしての定着を促進できます。

市場動向のリアルタイム分析と迅速な対応

生成AIは、ID-POSデータをリアルタイムで分析し、市場のトレンドや顧客の嗜好の変化を即座に捉えることができます。これにより、企業は迅速に商品ラインナップやマーケティング戦略を調整し、競争優位性を維持できます。

これらの組み合わせにより、顧客一人ひとりに最適化されたサービス提供が可能となり、企業の収益性向上と顧客満足度の向上が期待できます。

あなたは知らないうちに提案を受けている？

ID-POSデータと生成AIを組み合わせたターゲティングにより、消費者は以下のようなメリットを享受できます。

パーソナライズされた商品提案

ID-POSデータと生成AIの活用により、消費者の購買履歴や嗜好に基づいた商品提案が可能となります。これにより、消費者は自分の好みに合った商品やサービスを簡単に見つけられるようになります。

購買体験の向上

AIを活用したチャットボットや案内ロボットの導入により、店内での商品の検索や情報提供がスムーズになり、消費者の購買体験が向上します。例えば、カインズではAI搭載の案内ロボットが導入され、消費者が探している商品を効率的に見つけられるようサポートしています。

リアルタイムでの情報提供

生成AIは、消費者に関連性の高い情報をリアルタイムで提供することができます。これにより、消費者は購入前に広範な情報を収集し、より知識を持った意思決定が可能になります。

これらの技術の導入により、消費者はより便利で満足度の高い購買体験を得られると考えられます。

メリットだけではないということを認知しておくべき

ID-POSデータと生成AIを組み合わせたターゲティングには、以下のようなデメリットが考えられます。

プライバシーの侵害リスク

顧客の購買履歴や個人情報を詳細に分析することで、プライバシーの侵害やデータの不適切な利用が懸念されます。適切なデータ管理と顧客の同意が不可欠です。

誤情報の生成リスク

生成AIは膨大なデータを学習して新しい情報を生み出しますが、その内容が必ずしも正確とは限りません。誤情報の生成やデータの悪用リスクが挙げられます。

過度なパーソナライズによる不快感

顧客の購買履歴や行動パターンを詳細に分析しすぎると、顧客が監視されていると感じ、不快感を抱く可能性があります。適度なパーソナライズと顧客のプライバシー尊重のバランスが重要です。

データ解析の複雑さとコスト

ID-POSデータの収集や生成AIの導入には、専門的な知識や技術が必要であり、運用コストがかかります。また、取得した情報を解析するのが難しい場合もあります。

これらのデメリットを考慮し、適切なデータ管理や顧客への配慮を行うことが重要です。

まとめ

私たちの生活は今後も生成AIで豊かになっていくと考えられます。うまく活用してくれればよいですが、悪用される可能性があると不安も残ります。

このあたりはしっかりとメーカー側で対応してほしいですね。

参考：この記事はこちらを参考にMirisが解釈しています。