AIプロファイルサービスD-Profile


消費者のライフログデータを用いた
プロファイリングサービス
分析者の仮説を超えた、新たな視点の発見が可能!

D-Profileの特長

D-Profileとは、マクロミルの保有する生活者の大量のライフログデータ(性・年代等の属性情報や、購買履歴、Webへのアクセスログなど)から、ターゲットに有効な特徴を自動抽出するサービスです。

これまではターゲット像を明らかにする際、分析者の仮説に基づいてデータを分析するしかありませんでしたが、本サービスを用いると、生活者起点のデータに基づいてターゲットを可視化することが可能となります。予め仮説を設定しなくてもターゲットの特徴が分かるようになるため、分析者の主観に寄らない新たな視点を見出すことができます。

D-Profileでの特徴量の自動抽出は、AI分析ツール「dotData」で実施しています。

dotDataの詳細はこちら>>

dotData, Inc.のWebサイトはこちら>>

分析者の主観に寄らない特徴量の抽出

ターゲットの特徴を自動で抽出します。これまでのターゲットプロファイルは、分析者の仮説から有効だと思われる特徴を検証するに留まりました。しかし、D-Profileを活用することで、事前の仮説立てがなくても、ターゲットの特徴を抽出することができ、さらに分析者が思いもつかなかったような新たな特徴の発見も可能です。

ライフログデータを網羅的に分析

AIを用いて分析するため、購買データやWebサイトのアクセスログデータといった大量のライフログデータに対して、網羅的な分析ができます。D-Profileにより消費者の日常行動を元にした新たな消費者像の発見につながります。

活用シーン1 商品新開発・リニューアル時のペルソナ作成

既存品のリニューアルや新商品開発時に、ターゲット像を明確化することで、開発に一貫性を持たせます。特に自社カテゴリ/業界外の購買情報やWeb回遊行動等の大量データを補足することで、周辺領域を踏まえたよりリアルなペルソナ作成が行えます。

新市場参入のような過去に知見の蓄積が少ないケースでも、仮説なしで有効なターゲット像の抽出が可能です。

活用シーン2 広告プランニング時のターゲット作成

広告プランニング時は仮説を元にターゲットを設定することが一般的ですが、仮説のない分析により、これまでとは全く違う新たな価値訴求の切り口を発見することが可能です。

活用シーン3 商品コンセプト検討時のアイデア出し

商品コンセプトを検討する際、仮説を立てずに分析することで、過去の知見に囚われない新たな視点の発見が可能となり、ワークショップでディスカッションの材料にも活用頂けます。

活用事例

食品・日雑品メーカー様 小売チェーン別ユーザー特性把握

分析背景

食品・日雑品メーカーが小売店に対して、自社商品の提案を実施する際に各チェーン特性にマッチしたマーケティングプランを提案したい。

分析課題

  • 大手小売チェーンごとに利用者のデモグラフィック属性(性・年代・居住地等)に極端な差はないが、購買結果には差が見られ、 チェーン特性が働いている可能性が高い。
  • 一方、各チェーン別に意識・購買データを網羅的・効率的に分析することは困難。

分析目的

これまでの仮説は考えずに、各チェーンメインユーザーの特性を理解する。

分析結果

  • ある大手チェーンでは、「ブライダルサイトの閲覧」が特徴として強く表れた。
  • また、22時台の購買金額や、酒・珍味・ハム・ソーセージの購入が特徴として抽出され、結婚を考え始めた忙しい20代後半~30代前半の「家飲み」がターゲットキーワードとして抽出。

分析後アクション

  • 20代後半から30代前半をターゲットに、深夜帯でおつまみとお酒、惣菜のセット販売を提案
  • ブライダル系企業とのコラボ商品企画を検討

分析資料

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