一時的な販促効果にとどまらず、効率的かつ持続的に顧客獲得を実現する クーポン配信最適化の取り組みを開始
~サイバーエージェントの経済学知見と、ドコモの金融・決済データならびに流通小売の購買データを活用~
株式会社Prism Partner(※1)は、株式会社サイバーエージェントの有する最新の経済学の知見と、株式会社NTTドコモが保有する3兆4300億円規模の決済データ(※2)と流通小売が保有するID-POSデータを活用して、一時的な販促効果にとどまらず、効率的に顧客獲得を行い持続的な売上リフトが望めるクーポン配信最適化の取り組みを開始したことをお知らせします。
※1 株式会社Prism Partnerは、1億以上の会員基盤を保有するドコモと、 国内屈指のデジタル広告の実績を持つサイバーエージェントによる、デジタル広告とデジタル販促を提供するマーケティング支援会社です。両社のノウハウとアセットを活かした新たな広告商品を提供し、広告主のマーケティング活動に貢献いたします。
※2 2023年12月末時点
取り組みの背景
従来のクーポンによる販促施策をさらに充実させるため、以下の課題に注目しました。
●施策実施の有無にかかわらず来店・購買が見込めるユーザーへのクーポン配信を減らすことができないか
●クーポン配信による一時的な来店・購買にとどまらず、その後の持続的な定着に繋げられないか
また昨今、GoogleやAmazonをはじめとする企業を含め世界的に「施策実施がユーザーの購買行動に真に寄与したかどうか」を特定できる「経済学」のアプローチが注目されています。
サイバーエージェントでは、2016年より研究開発組織「AI Lab」において、経済学の研究を行っており、国内最多となる20名以上の経済分析者・研究者が実ビジネスへの応用に積極的に取り組んでいます。
そこでPrism Partnerは、上記のような販促課題に対応するため、ドコモが保有する決済データと流通小売が保有するID-POSデータに加えて、サイバーエージェントの経済学の知見を融合し、効率的・継続的な顧客獲得を可能とするクーポン配信最適化への取り組みを開始しました。
本取り組みの概要
本取り組みでは、以下のような特徴を持つメニューを開発しています。
ターゲティング
決済データと独自のデータ科学・経済学の知見による反実仮想分析をもとに、より効果的だと考えられるユーザーに重点的に配信します。
例:ユーザー直近の来店頻度や過去のクーポン施策の反応度に応じて、クーポン配信のターゲティングを行う
行動データを活用し、店舗の商圏内ユーザーに限定した配信を実施効果検証
経済学の知見を活用しデータドリブンで適切な比較群を選定し分析することで、詳細な効果検証が可能です。
●クーポン配信があったからこそ生じた来店・購買
●クーポン利用を契機とした定着効果
●クーポン利用を契機とした商品の買い替えなどの二次的効果継続的な改善
上記1.ターゲティングおよび2.効果検証を繰り返しながら配信内容をアップデートし、業態・商材に合わせた最適なクーポン配信を行います。
本取り組みは、すでに一部の流通小売様にご協力いただき効果が得られています。
今後の展望
Prism Partnerは、メーカー・流通業界が抱える様々な課題に対して、ターゲティング・効果検証のさらなる精緻化など、より質の高く最適なソリューションの提供に取り組み、企業のマーケティングをアップデートしていきます。