AIプロファイルサービスD-Profile


最新AI技術×豊富なデータをセットにした
AI活用スタートパッケージ

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、分析対象者群の特徴を自動抽出するサービスです。最先端のAI技術にマクロミルの消費者パネルデータがセットされており、すぐにでもAIを活用した顧客理解に取り組むことが可能です。

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>>

  • データと最新AI技術がセットになった「手軽さ」
    • ビッグデータと最新の分析技術がセットになっているため、工数のかかるデータ準備や調整は不要です。
    • 膨大なデータを蓄積させたり、スキルある人材を雇ったり、ツール導入などをする必要がありません。
  • 分析者の主観に頼らない「客観性」
    • 分析プロセス自動化により、分析者の先入観・主観を可能な限り排除して分析することが可能です。
    • 分析者の長年の経験など属人化しがちな部分をdotDataが担うことで、分析者のリテラシーに依存しない分析を実現します。
  • 分析工数が大幅に自動化された「スピード」
    • 特徴量設計を自動化することで、前処理にかかる時間を大幅に圧縮しました。
    • 今まで数カ月かかっていた分析を2~3週間ほどに短縮することが可能です。

活用シーン例

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。

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。

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

分析資料

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標準的なスケジュール

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