事例2：送客とともに深い分析が可能なCustella Promotion

　続いて、Custella Promotionを活用した事例を紹介。新規顧客獲得へ向けてプロモーションを実施したいというクライアントの要望を受け、AIによるターゲティングDMを実施し、効果の最大化と反応者の可視化を提案したものだ。Custella Promotionでは、属性データや購買データからターゲティングする「セグメントDM」とAIによるターゲティングの2種類が行える。

　この事例では、クライアントが三井住友カードで購買実績のある自社会員の購買データを有していたため、それを“正解データ”としてAIによるターゲティングでDMを実施。非常に親和性の高い顧客像を抽出し、アプローチにつなげた。

　キャッシュレスデータをAIによる予測の手がかりとすることで、予測範囲が大きく広がる。たとえばキャッシュレスデータから、顧客が就職や転職、結婚、子供進学、引っ越しなどのライフイベントを予測できる。さらに、引っ越しを機に在宅勤務やカーライフ、ペットライフといったライフスタイルの予測や、車の購入や保険加入、あるいはペット購入や家具購入といった商品・サービスまで予測することができる。

　なお、同社のAIによるターゲティングには「アンサンブル学習」と「決定木分析」の2種類がある。前者は分析力や効果が高いものの、特徴が端的でターゲット像の具体化は難しい。一方後者は、ターゲット像の具体化が得意であるものの、精度に関してはアンサンブル学習より劣る。こうしたメリット・デメリットを踏まえた上で、クライアントのニーズに合わせて、提案している。

　また、Custella Promotionは効果検証レポートの評価も高いという。

　「Web広告やDM、送客サービスなどを実施した際、インプレッションやクリック率、コンバージョン率などの数字結果の共有だけで、考察がないため改善アクションにつなげるのが難しいという企業も少なくありません。これに対し、Custella Promotionの効果検証レポートは、購入者の属性、クリック者の利用業種などの分析結果から得られた考察と、ネクストアクション案まで作成しています」（荒木氏）

　先の事例においても、実際に配信したコンテンツへの属性は、高齢の既婚者で子どもありの男性が多いということが見えてきた。さらにコンテンツへのクリック者を業種別に見ていくと、衣食住には必要以上にお金をかけず、そのぶん趣味にお金をかける中高年の男性というペルソナ像を導くことができた。

　「比較的高年齢層の男性の関心を得られたというファクトから、さらなるプロモーションの効率化を目指して、セグメンテーションの精緻化やクリエイティブの改善、プロモーション方法の改善まで、具体的なアクション案を提言しています。このように、送客サービスでありながら、深い分析ができることが、Custella Promotionの最大の魅力です」（荒木氏）

データと配信面の拡充で、さらに強力なサービスに進化中

　最後に荒木氏は、Custellaの今後の展望について2点言及した。1つはデータ量の拡充だ。

　「今後は意識データや検索データ 、SNSデータ、位置データ、 POSデータ、クチコミデータなどさまざまなデータを連携することにより、データの解像度の向上と、消費データのフルファネル化を目指していきます。既にネットリサーチ会社であるマクロミルとの取り組みを介し、意識データの取得が可能となっています」（荒木氏）

　2つ目は、配信面の拡充だ。現在送客サービスはメールと紙媒体で行っているが、同社が提供するVpassアプリや公式LINEアカウントへの配信拡大も目指している。

　「会員様個々に合ったタッチポイントで適切な情報を伝えることで、会員様と弊社、さらには加盟店様のエンゲージメントを高めていくことを目指しています。自社の顧客データだけを分析していればマーケティングがこと足りるという時代は既に終わっています。しっかりと自社顧客以外のターゲット層も把握することによって、新たなマーケティング活動が実施できるのではないかと考えています」（荒木氏）