富士通は2015年12月21日、消費者のライフスタイルや嗜好を捉えてマーケティングの高度化を図れる「消費者嗜好分析レポーティング」の提供を開始したと発表した。同社が独自に開発した「商品属性付与モデル」や「嗜好推定モデル」を活用して精度の向上を図っている。
「消費者嗜好分析レポーティング」は、商品の特長や訴求ポイントとなる商品属性をタグとして商品情報に付与し、購入した消費者の情報などと組み合わせて分析・可視化した分析レポーティングを提供するサービス。ユーザーが所有するデータに加え、SNSや気象情報などの外部データを組み合わせた分析も可能だ。購入要因となる消費者のライフスタイルや嗜好について、より実態に沿ったきめ細かい情報が取得できるとともに、分析レポーティングを活用することで、ターゲットのニーズに合わせた効果的なマーケティング活動や新商品の企画、開発などが可能になる。
製品には、富士通が開発した「商品属性付与モデル」（特許出願中）を活用している。テキストマイニングの技術を応用して、商品説明文などから有効な情報だけを抽出する。統計学的な手法を応用した同社のビッグデータ解析手法を組み合わせて、例えば食品では「手料理」「健康志向」といった、商品に関する属性をタグとして自動的に付与する。手作業で行っていた商品へのタグの付与を自動化でき、業務負荷や作業コストの軽減、導入までの期間短縮につなげる。
専門知識を持つ同社のデータサイエンティストがビッグデータ解析手法を活用し、商品の情報や購入した消費者の情報など、利用目的に合わせて必要な情報を組み合わせ、分析結果を可視化して提供する。例えば、あるターゲット層に対するキャンペーンを実施する際、ターゲット層の嗜好やニーズについてほかの層と比較し、その層に特有の嗜好を抽出することで、ターゲット層に訴求する内容や手段の検討に活用できるレポートを提供する。
同社が開発した消費者ごとの「嗜好推定モデル」（特許出願中）も活用する。商品属性やこれまでに実施したアンケート結果、購買履歴などを組み合わせて分析することで、過去に購買履歴のある消費者の嗜好を推定する。その消費者が過去に参加しなかったアンケート調査での想定回答を作成できるため、実施済みのアンケート調査について、追加で実施しなくてもデータの拡充が可能になる。
PDCAサイクルを継続的に実行するため、マーケティング施策の結果やそのほかのデータを基に継続的に分析を行い、ユーザーの分析用データベースを拡充させていく。これにより、過去の結果に基づく最適な分析結果を提供し、ユーザーのマーケティング施策の効果を向上させ、マーケティングの高度化を支援する。
消費者嗜好分析レポーティングの価格は、個別見積になる。
