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DNP、店頭マーケティングの効果を予測するAI機能を拡充　ユニリーバ・ジャパンと実証実験を実施

2022/03/31 15:00

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　大日本印刷（以下、DNP）は、メーカーに対し、発売前の商品の売上予測シミュレーションや小売店舗でのテストマーケティングなどを支援する「DNPテストマーケティング支援サービス」を2021年1月から提供している。

　今回、ユニリーバ・ジャパン・カスタマーマーケティング（以下、ユニリーバ・ジャパン）と共同で実証実験を実施し、同サービスの機能の1つである、店頭のマーケティング施策の効果を事前シミュレーションする「AI売上予測システム」の精度向上と機能拡充を図った。

　AI売上予測システムにおける新機能のポイントは2つある。

　1つ目は、店頭でのマーケティング施策効果の事前シミュレーションが可能となったこと。同システム導入先企業の自社商品や競合他社の商品に対し、店頭での販売価格や棚割り、店頭設置の販促物などによる売上の変化を、AIに学習させた多次元予測モデルを用いてシミュレーションする。発売前の商品の適切な価格やパッケージ、他社商品との競合状況、効果的な販促ツールなど、トータルの施策の効果に関し、生活者が商品を支持する度合いを測る指針の1つである「PI値」で予測する。

　2つ目がPOPのデザインも視野に入れた売上予測が可能となったこと。POPのデザインプランの有無に加え、POPに使用する背景色やフォントのサイズ・太さといったデザイン要素が、どのように販売動向が変わるか予測を行う機能を追加した。

　ユニリーバ・ジャパンとの実証実験では、シャンプーやコンディショナーなど、ヘアケア商品（合計34商品）を対象に、複数タイプのPOP（スイング式、棚のレール用のカード、バックボードなど）のデザインや設置個所などによる効果の違いについて、POSデータに基づいて分析。結果、PI値の上昇に寄与する以下の要因を発見した。

1．メインコピーのフォントの大きさ
2．メインコピーのフォントの太さ（1よりも売上動向への関与度は低い傾向がある）
3．特にプライスカードの全体サイズ
4．プライスカードの背景色