近年、ID-POSデータはマーケティング分野で広く活用されていますが、多くの場合、商品やカテゴリー起点での分析にとどまり、顧客理解は性別や年代別といった大まかな区分に限定されてきました。
一方、アンケート調査などの定性調査では、生活者が日常でどのような消費生活を送っているのかを全体として把握するのが難しいという課題がありました。
その結果、購買の最終段階であるボトムファネルにおいて、「なぜ買うのか」といった本質的な理由を十分に捉えきれていませんでした。
こうした課題に対し、株式会社電通プロモーションはリテールプロモーション領域で培ってきた売場・購買接点に関する知見を生かして、全国122店舗の食品スーパーにおける約60万件のID-POSデータと生活者の定性データをAI分析し、購買行動の特徴に基づく8つのショッパークラスターを特定しました。
これにより、価値観やライフスタイル、購買時の判断軸まで含めた生活者理解が可能となり、従来の属性ベースでは把握できなかった購買スタイルや意思決定の違いを明らかにすることで、ショッパー理解を高度化できるといいます。
また、この分析では深いショッパーインサイトを得られるだけではなく、個々の製品の購買実態を8つのクラスターにひも付けた分析も可能とのことです。
※個別製品の分析は、ID-POSデータに含まれ、JANコードが明らかな製品に限ります。
さらに、特定した8つのショッパークラスターを、電通が開発した対話型AIソリューション「AI For Growth Talk」上で「AIショッパーペルソナ」として活用。生活者へのインタビューを模した対話や、複数のペルソナによるグループインタビュー形式の検討を通じて、購買理由や迷いに関する仮説構築・検証を効率化できるとしています。
出典元：株式会社電通プロモーション
※詳細については出典元の企業にお問い合わせください。
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