一時的な販促効果にとどまらず、効率的かつ持続的に顧客獲得を実現するクーポン配信最適化の取り組みを開始

サイバーエージェントの経済学知見と、ドコモの金融・決済データならびに流通小売の購買データを活用

株式会社Prism Partner（※1）は、株式会社サイバーエージェントの有する最新の経済学の知見と、株式会社NTTドコモが保有する3兆4300億円規模の決済データ（※2）と流通小売が保有するID-POSデータを活用して、一時的な販促効果にとどまらず、効率的に顧客獲得を行い持続的な売上リフトが望めるクーポン配信最適化の取り組みを開始したことをお知らせします。

※1 株式会社Prism Partnerは、1億以上の会員基盤を保有するドコモと、 国内屈指のデジタル広告の実績を持つサイバーエージェントによる、デジタル広告とデジタル販促を提供するマーケティング支援会社です。両社のノウハウとアセットを活かした新たな広告商品を提供し、広告主のマーケティング活動に貢献いたします。
※2 2023年12月末時点

取り組みの背景

従来のクーポンによる販促施策をさらに充実させるため、以下の課題に注目しました。

• 施策実施の有無にかかわらず来店・購買が見込めるユーザーへのクーポン配信を減らすことができないか
• クーポン配信による一時的な来店・購買にとどまらず、その後の持続的な定着に繋げられないか

また昨今、GoogleやAmazonをはじめとする企業を含め世界的に「施策実施がユーザーの購買行動に真に寄与したかどうか」を特定できる「経済学」のアプローチが注目されています。

サイバーエージェントでは、2016年より研究開発組織「AI Lab」において、経済学の研究を行っており、国内最多となる20名以上の経済分析者・研究者が実ビジネスへの応用に積極的に取り組んでいます。

そこでPrism Partnerは、上記のような販促課題に対応するため、ドコモが保有する決済データと流通小売が保有するID-POSデータに加えて、サイバーエージェントの経済学の知見を融合し、効率的・継続的な顧客獲得を可能とするクーポン配信最適化への取り組みを開始しました。

本取り組みの概要

本取り組みでは、以下のような特徴を持つメニューを開発しています。

1.ターゲティング
決済データと独自のデータ科学・経済学の知見による反実仮想分析をもとに、より効果的だと考えられるユーザーに重点的に配信します。

例：ユーザー直近の来店頻度や過去のクーポン施策の反応度に応じて、クーポン配信のターゲティングを行う
行動データを活用し、店舗の商圏内ユーザーに限定した配信を実施

2.効果検証
経済学の知見を活用しデータドリブンで適切な比較群を選定し分析することで、詳細な効果検証が可能です。

• クーポン配信があったからこそ生じた来店・購買
• クーポン利用を契機とした定着効果
• クーポン利用を契機とした商品の買い替えなどの二次的効果

3.継続的な改善

上記１.ターゲティングおよび2.効果検証を繰り返しながら配信内容をアップデートし、業態・商材に合わせた最適なクーポン配信を行います。

本取り組みは、すでに一部の流通小売様にご協力いただき効果が得られています。

今後の展望

Prism Partnerは、メーカー・流通業界が抱える様々な課題に対して、ターゲティング・効果検証のさらなる精緻化など、より質の高く最適なソリューションの提供に取り組み、企業のマーケティングをアップデートしていきます。