TOPPANの「AIマーケティング」大量の顧客データから答えを導き出す！
TOPPANの「AIマーケティング」
ビジネスやマーケティングの現場では、AIを活用した効果向上やコスト削減、業務効率化が今まで以上に求められています。顧客理解や将来の洞察のために、AIによるデータ分析は欠かせませんが、工数や労力、環境などのリソース面での負担や、技術的なハードルが存在します。
このような状況に対して、TOPPANは、膨大な顧客データとAIを駆使した「AIマーケティング」により、各企業の抱える様々なビジネス課題やマーケティング課題の解決に向けたアプローチを通して、企業のビジネス成長を伴走支援します。
TOPPANの「AIマーケティング」大量の顧客データから答えを導き出す！
TOPPANの「AIマーケティング」
ビジネスやマーケティングの現場では、AIを活用した効果向上やコスト削減、業務効率化が今まで以上に求められています。顧客理解や将来の洞察のために、AIによるデータ分析は欠かせませんが、工数や労力、環境などのリソース面での負担や、技術的なハードルが存在します。
このような状況に対して、TOPPANは、膨大な顧客データとAIを駆使した「AIマーケティング」により、各企業の抱える様々なビジネス課題やマーケティング課題の解決に向けたアプローチを通して、企業のビジネス成長を伴走支援します。
マーケティング部門のご担当者様へ
このようなお困りごとはございませんか？
TOPPANの「AIマーケティング」が貴社の課題を解決します
新規顧客がなかなか定着せず、リピーターが増えない・・・
顧客のニーズをつかみきれず、サービス改善のヒントが見つからない・・・
顧客をもっとファン化させたいが、育成戦略や商品戦略がうまく立てられない・・・
増えていく顧客の休眠や離反を、なんとかして食い止めたい・・・
施策コストに対する効果が最適なのかわからず、施策のPDCAサイクルが回せていない・・・
仕入れコスト最適化に向けて需給予測を行いたいが、なかなか手をつけられていない・・・
TOPPANの「AIマーケティング」
貴社の抱える様々なマーケティング課題を、大量の顧客データとAIを駆使して解決します。
顧客のステータスに応じて、最適なAI分析や施策を実行し、マーケティング成果の最大化を実現します。
AIを活用した顧客理解と新規顧客定着化
「新規顧客を定着させたい」、「F2転換率をアップさせたい」、「顧客中心でサービス改善したい」といった課題に対して、
まずは、顧客を深く理解し、顧客に合わせた初期アプローチやサービス設計を行うことが重要です。
そのためには、AIを活用して、データが少ない中で新規顧客を捉え、顧客ごとに説得話法を柔軟に変えたり、
顧客の声を定量的に可視化し、ニーズを明確化させたりすることが効果的です。
顧客タイプに合わせたコミュニケーションでF2転換を図る
新規顧客タイプ予測
活用手法： 教師なし学習・クラスタリング、教師あり学習・クラス分類など
既存顧客を分析し、自社ビジネスにおいてどのような顧客タイプが存在するかを確認します。その上で、新規顧客が将来的にどのタイプに分類されるかを予測します。また、新規顧客の将来の顧客タイプに応じて、初期コミュニケーションにおける説得話法を柔軟に可変させることで、顧客のアクション（F2転換）を促進します。
自然言語を解析して顧客の声を可視化する
顧客の声（VOC）分析
活用手法： 自然言語処理（Natural Language Processing）、生成AIなど
お問い合わせ履歴やアンケートのフリーアンサーなど、自然言語データを解析することで、顧客の声（VOC）を定量的に可視化します。また、顧客の声のデータに加えて、行動履歴データも重ねて分析することで、よりリアルな顧客像を把握することが可能です。顧客の要望やニーズを抽出することで、サービスの改善に繋げることができます。
AIを活用した顧客優良化シナリオ設計
「顧客の育成戦略を立てたい」、「顧客育成のための商品戦略を立てたい」といった課題に対しては、AIを活用した多角的な顧客分析が
有効です。自社顧客における顧客構造やペルソナを明らかにすることで、顧客ごとのニーズや成長段階に応じたマーケティングシナリオを
設計することができ、優良顧客への育成を促進させるマーケティング施策を展開することが可能となります。
顧客中心のシナリオマーケティングを実現する
顧客クラスター分析
活用手法： 教師なし学習・非階層クラスタリングなど
顧客のLTV向上を目的として、購買履歴データなどをもとに、顧客をクラスタリングします。分類された各クラスタについて詳細に分析を行い、それぞれの特徴に合わせた顧客育成シナリオを立案します。これらの結果をもとに、顧客コミュニケーションのマスタープランを設計し、顧客中心のシナリオマーケティングを支援します。
優良顧客への成長ストーリーを商品視点で紐解く
商品アソシエーション分析
活用手法： 教師なし学習・アソシエーション分析など
優良顧客を過去（優良顧客になる前）に遡りながらアソシエーション分析を行うことで、購買の成長プロセスを解明します。これにより、顧客優良化における各商品の位置付けを明確にし、顧客の現在のステータスに応じたキー商品のレコメンドが可能となります。また、新規獲得顧客を優良顧客へと育成するための戦略設計にも活用することができます。
AIを活用した顧客行動予測による施策成果向上
「施策の反応率をアップさせたい」、「施策の費用対効果を高めたい」、「顧客の離反を防止したい・休眠復活させたい」といった課題には、AIによる顧客行動予測が効果的です。AIが顧客ごとに、施策への反応や購買、離反、休眠復活の可能性を予測します。
見込み度が高い顧客には積極的に販促予算を投入し、施策成果向上を図ります。一方で、見込み度が低い顧客には、
アプローチを抑えることで、販促予算の最適化と施策のROIを向上させ、効率的なマーケティング施策を実現させます。
高見込み度顧客にのみアプローチをして施策のROIを上げる
施策反応顧客ターゲティング
活用手法： 教師あり学習・二値分類など
過去の施策反応結果を学習することで、どのような特徴を持つ顧客が施策に反応しやすいか、あるいは、反応しにくいかをモデル化します。作成したモデルを活用し、次回の施策対象者一人ひとりに対して施策反応見込み度スコアを付与し、ターゲティングリストを生成します。販促予算を見込み度の高い顧客に回すことで、施策ROIの向上を実現します。
高客単価顧客にアプローチをして施策の収益性を高める
高客単価顧客ターゲティング
活用手法： 教師あり学習・二値分類など
チラシやDM、パンフレット、カタログなどの販促ツールを活用したマーケティング施策において、1部あたりの収益性最大化を目指した分析を行います。過去施策における高客単価顧客に学び、次回施策において、高客単価が見込まれる顧客を予測します。これにより、販促ツールの費用対効果を高めることができます。
顧客の離反を予知して先回りで防止策を打つ
離反顧客ターゲティング
活用手法： 教師あり学習・二値分類など
既に離反してしまった顧客や休眠復活した顧客の特徴をAIが学び、これから離反してしまう顧客や休眠復活する顧客を予測します。その見込み度が高い顧客に対して、先回りをしてマーケティング施策を実施することで、効果的かつ効率的に顧客の離反防止や休眠復活を促進することが可能となります。
AIを活用したマーケティングコスト最適化
「施策の効果を精緻に検証したい」、「施策の種類数を最適化させたい」、「仕入れコストを最適化させたい」といった課題に
対しては、AIを活用して、要因と結果の関係性をモデリングし、施策評価や将来の動向予測を行うことが有効です。
分析結果をもとに意思決定や最適化を進めることで、マーケティングコストの最適化につなげることができます。
施策実施とKPI変動との因果関係を可視化する
Causal Impact（コーザルインパクト）
活用手法： 統計的因果推論、反実仮想機械学習（CFML）など
事業のPDCAには、マーケティング施策の効果を可視化することが必須ですが、様々なバイアスが存在するため、精緻な検証は容易ではありません。こうした課題に対して、AIを活用することで、施策を実施しなかった場合の結果を仮想し、施策効果を推定します。これにより、その施策が来客数や売上高にどれだけ貢献したのかを可視化することができます。
各マーケティング施策の効果を横串で評価する
施策-結果モデリング
活用手法： 教師あり学習・二値分類／回帰など
AIを活用することで、増加し続けるマーケティングシナリオや販売促進ツールを整理します。成果につながる施策だけを残すことで、顧客コミュニケーションの最適化を目指します。LTV向上に寄与するツールや新規契約に貢献するツール、離脱防止に役立つツールなど、最適化のテーマは自由に設定することが可能です。
必要準備数を明らかにしてムダと機会損失を減らす
需要予測／時系列予測
活用手法： 教師あり学習・回帰、時系列分析など
過去の傾向から将来の需要量を予測することで、過剰な準備によるムダや、準備不足による機会損失を防ぐことのできる「最適な準備数」を明らかにします。商品の発注数（製造数）、販売促進ツールやビジネスフォームの在庫数、コールセンターの座席数（オペレーターの待機人数）などの数量最適化を行うことが可能です。
「AIマーケティング」のご支援事例
全国の各店舗にて顧客アンケート調査を実施し、接客やサービスに関する顧客の声（VOC）を取得しました。取得したフリーアンサー（自由記述回答）に対して、AIを活用してタグ付け分類やキーワード要約、ポジネガ判定を行い、サービス改善に向けた定量的な示唆を抽出しました。
優良顧客の過去を遡って分析し、購買の成長プロセスを解明しました。顧客を育成する上での各商品の役割を明確にし、顧客のステータスに合わせた最適なレコメンド商品を特定しました。これらを踏まえ、新規顧客を優良顧客へと育成するための商品戦略を設計しました。
従来の顧客セグメント抽出による施策反応率が頭打ちになっていましたが、AIを活用した顧客ターゲティングを行ったことにより、施策反応率を大きく向上させることができました。AI施策を継続化するにあたりAI自動化基盤を構築したことで、業務効率化も実現しました。
パンフレットや契約書類などの将来の出荷量（需要）をAIで予測することで、適正在庫数を導き出しました。この予測により、生産数や在庫率の大幅削減が可能となることが明らかになりました。
ご支援の流れ
貴社の状況に合わせたプラン・支援内容・体制をご提供いたします。
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STEP 1
現状ヒアリング
これまでの経緯や目的、現状の取り組み状況、課題をヒアリングさせていただきます。
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STEP 2
ご提案
貴社の課題やテーマに合わせた、最適な支援プランをご提案します。
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STEP 3
データ準備
ヒアリング結果を踏まえ、貴社にて必要なデータをご準備いただきます。
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STEP 4
データ受領・基礎分析
受領データを確認した後、基礎分析を行い、データの分布や傾向を把握します。
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STEP 5
本分析
基礎分析結果を踏まえ、マーケティングテーマに沿った本分析を行います。
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STEP 6
効果検証・運用
分析結果の活用と効果検証の上、継続的なPDCAサイクル運用に繋げます。
関連サービス
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AIソリューション「KAIDEL® 顧客行動予測」
プロモーション反応予測、優良化予測、離反予測など、顧客の様々な将来の見込み度を予測することで、施策のROIを高めるデータ分析サービスです。
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AIソリューション「KAIDEL® 需要予測」
TOPPANのAIソリューション「KAIDEL® 需要予測」は、製品の注文数や売上、出荷・在庫数、来客数、コールセンター入電数など、将来の需要量を予測するデータ分析サービスです。「高精度な需要予測」＋「AI運用サイクルの自動化」によって、サプライチェーンにおけるコスト削減、業務高度化・効率化をご支援します。
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BIダッシュボード構築・運用サポートサービス
データの可視化やレポート作成を自動化。業務負荷軽減や意思決定の迅速化をサポート。
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クチコミ分析サービス「Social Media Live!!」
クチコミ分析ツールと分析サービスの両方を用いて、SNSマーケティングをサポートします。