実店舗の購買履歴、ECの閲覧ログ、アプリの行動データ、さらにはSNSの嗜好性をAIが統合解析し、顧客一人ひとりに最適な商品・コンテンツを提示するシステムです。従来の属性(年齢・性別)によるセグメント分けを脱却し、その瞬間の「顧客の気分や文脈」を捉えた提案を行います。経営企画主導で散在する顧客データを統合するCDP(顧客データ基盤)を構築し、AIが最適なクーポン送付タイミングやおすすめ商品を自動算出。情報のノイズを減らし、顧客が「自分のことを分かってくれている」と感じる感動体験を提供することで、LTV(顧客生涯価値)を最大化させます。一律のバラマキ販促を廃止し、利益率の高い販促活動へと変革させる収益向上の核となる施策です。
職種 |
経営企画 | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
全業界 | 目的 |
LTV向上 売上向上 |
業界② |
対象 |
販売促進 | |
費用 |
500〜4000万円 | 180 |
主なToDo
- 店舗とECの会員ID・購買データの統合(名寄せ)基盤構築
- AI推論エンジン(機械学習)の導入とシナリオ設計
- 各接点(アプリ・EC・POS)へのリアルタイム連携開発
期待できる効果
再訪率を20%向上。無駄な販促費(一律バラマキ)の削減。顧客エンゲージメントの劇的改善。
躓くところ
データのクレンジング(重複や不備)の工数。プライバシー規制(Cookie制限等)への対応。

AIによるパーソナライズレコメンド基盤






