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NEC、顧客データ不足でもオープンデータから消費者の興味・関心を推定するソリューションを開発

 NECは、企業がマーケティング施策を立案する際などに必要な顧客の興味や関心などの特性(属性)を、AIを活用して推定する「消費者属性拡張」技術を開発したと発表した。

 本技術により、顧客の情報を十分にもっていない場合でも、Web上のオープンな文書データや他社データから学習した「顧客に似た人」の行動傾向にもとづいてその顧客の特性を推定、マーケティング活動を支援することが可能になるとしている。

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 企業がマーケティング活動を行う場合、顧客の特性を理解し、その特性に合わせて最適な情報を最適なタイミングで発信することが重要だとされている。

 しかし、企業が持っている顧客の情報は自社製品の購買履歴などに基づくものが多く、他分野での嗜好など多様な顧客特性を理解するためには不十分だったという。

 そのため、自社の顧客データに自社外の顧客データを紐づけるCookie-Syncなどの手段も活用されてきたものの、把握できる顧客の特性がオンライン上の行動に限られてしまう点や、プライバシーの懸念などの課題があったとのこと。

 今回開発した技術は、様々な分野での消費者の一般的な行動傾向の知識を、Web上のオープンな文書データや他社データなどから学習。その上で、自社顧客のデモグラフィック情報やサイコグラフィック情報をこの行動傾向モデルに当てはめ、「顧客に似た人」の特性を観測することにより、顧客の多様な特性を推定する。

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 顧客に関する他社のデータがない場合、あるいはプライバシー上の観点で他社の顧客データを顧客単位でデータ連携できないような場合でも、高い精度で顧客の特性を推定することができるとのこと。

 NECは今後、本技術について様々な分野での検証と技術改良を実施し、2022年度中の事業化を目指すとしている。

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