NTTドコモとロッテは、仮想的な消費者を用いたマーケティングの実証でクーポン効果の向上を確認したと発表しました。ロッテの板チョコ未購入者を想定し、大規模言語モデルが1240人の仮想顧客を生成しています。質問を通じて動機を把握し、「価格」「好み」「商品の知名度」を重視する三つの層に分類しました。各層に近い属性を持つ約200万人の顧客と、無作為抽出の一般顧客に「d払い」アプリなどでクーポンを配信し、表示率と購入率を比較しています。未購入者の反応を事前に推定し、販促精度を高める狙いが示されました。
結果は動機による差が明確でした。価格重視層は一般顧客比で表示率が1.66倍、購入率が1.76倍に上昇しました。好み重視層は表示率が0.74倍、購入率が0.6倍にとどまり、クーポンへの反応が低い傾向です。知名度重視層は表示率が1.27倍、購入率は一般顧客と同程度でした。単一のクーポン施策でも動機に応じて効果が変動することが確認され、配信設計の適合が成果を左右することがわかります。
今回の実証では、仮想顧客で行動を予測するNTTドコモの技術と、dアカウントにひも付く約1億会員の属性・購買データを組み合わせています。従来の出荷データやアンケートでは捉えにくかった未購入者の特徴や反応を事前に把握できることが示されました。NTTドコモとロッテは、この知見をもとに同技術を活用したマーケティング支援サービスの開発・提供を進めるとしています。
