情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

心理特性に基づいたメッセージ配信によるクーポン開封率向上の検討
三村 知洋 †1
株式会社 NTT ドコモ

酒井 亮勢 †2
株式会社 NTT ドコモ

鈴木 喬 †4株式会社 NTT ドコモ

1. はじめに小売業では，顧客の購買意欲を高め売り上げを拡大するた石黒 慎 †3
株式会社 NTT ドコモ

山田 曉 †5株式会社 NTT ドコモ

本稿では，人の心理特性に基づくメッセージ配信について述べる．事前に実施したアンケート結果から顧客の心理めに，クーポン配布が行われる．特に近年ではスマートフォ特性を推定する機械学習手法を構築した．

ン上のアプリケーションにクーポンを配布するオンライン

本論文の貢献は下記の 2 点である．

クーポンを用いた販促が行われている．オンラインクーポ• 心理特性に関するアンケートの取得ンを用いることで特定のユーザを対象にクーポン配信する• スマートフォンの決済履歴，デモグラフィック情報，アターゲティングや同じ内容のクーポンでも異なるメッセープリケーションの利用履歴データを用いた心理特性のジを配信するなどのパーソナライズが可能となる．

推定モデルの構築

オンラインクーポンの利用を促進するためには，顧客に配信内容への関心を持たせることで，広告クリックなどの行動を促す行動変容手段が必要である．オンラインクーポン

2. 行動変容技術の効果を高める手段として Push 通知がある．Push 通知と2.1. モバイル端末を活用した行動変容

は，スマートフォンのアプリケーションを介し情報を受動的

近年ではスマートフォンなどのモバイル端末の普及によに取得し，受信された情報をユーザーに通知するための機り，時間，場所を問わずユーザに通知を送信することが可能能である．スマートフォンの着信音やステータスバーの表になった．このためモバイル端末を介してユーザーに働き示などの例があり，モバイルマーケティングにおいて盛んかけることで行動を変化させるための技術の研究は盛んにに活用されている．Push 通知を利用することは，スマート行われるようになった [5, 6]．大橋らは，モバイル端末へのフォンユーザに関与する最も有効な戦略の一つであり [1]，通知のタイミングに関する研究を実施した [6]．彼らは，3様々なアプリケーションに採用されている．

週間にわたり 68 万人以上のユーザーを対象とした調査を実筆者らは，Push 通知によるオンラインクーポンの更なる施した．その結果，割り込み可能な瞬間を検知するまで通開封率向上を実現するための手段として行動経済学に基づ知を遅らせることにより，すぐに通知する場合と比較して，くナッジに着目した．ナッジとは，人の価値観や心理的な傾多くの場合において，ユーザーの反応時間が大幅に短縮さ向に基づき，個人や社会にとって望ましい意思決定を促すれることが示されている．

行動変容手法である [2, 3]．特にナッジを応用することで，ユーザに合わせたメッセージを配信する研究は様々な分野で実施されている．例えば，濱谷らによる健康促進のためにナッジを利用したメッセージ配信が挙げられる [4]．同研究
では，性格因子とメッセージ受容性の関係が示唆されている．彼らの先行研究からも心理特性に基づいてメッセージ内容をパーソナライズすることが重要であると考えられる．

2.2. メッセージによる行動変容
メール型広告において，メールのタイトルが開封（クリック，コンバージョン）に影響することが知られている．吉
井らは，メールの配信対象ユーザのデモグラフィック情報とメールのタイトル情報を説明変数とした機械学習によりユーザーによる広告開封の有無を予測する回帰モデルを作成し，フレーズごとの重みからタイトルのスコアを定義しConsideration of improving coupon open rates by delivering
messages based on psychographic characteristics
†1
†2
†3
†4
†5

Tomohiro Mimura, NTT DOCOMO, inc.
Akinari Sakai, NTT DOCOMO, inc.
Shin Ishiguro, NTT DOCOMO, inc.
Takashi Suzuki, NTT DOCOMO, inc.
Akira Yamada, NTT DOCOMO, inc.

た [7]．新しく定義されたスコアと開封率の実測値との相関から，メールタイトルの開封率への影響を定量的に評価した．結果からメールタイトルが開封に影響を与えることが明らかにされた．我々は，同研究から示唆された結果より，Push 通知においても同様に，メッセージ内容とクリック，

1

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

コンバージョンには互いに関係があると考えた．

表1

心理特性に基づくアンケート内容

Table 12.3. データによるユーザの心理特性の推定

Questionnaire content based on psychometriccharacteristics

心理特性を表す有名な指標の 1 つとしてビッグ 5 がある

心理特性[8]．ビッグ 5 とは開放性，誠実性，外向性，協調性，神経症

限定選好

傾向の 5 つと定義される．製薬会社の従業員に対してビッグ 5 を用いて性格と職務遂行能力との関係の分析を行なっ割引選好
同調志向

た様々な現象が表現されるという仮説に基づき，音声情報

A. 周りに同調して A 案に挙手
B. 自分が良いと思う B 案に挙手

時間選好

また，声のデータからビッグ 5 を推定した研究事例が報告されている [9]．同研究では，人の音声には心理に関連しA. 20% クーポンのある料理点
B. -実性，開放性、協調性の 3 つの性格特性によって，参加者の管理パフォーマンスの分散の 28% が説明された．

A. 先着 10 名の限定メニュー
B. -た．実験の結果，開放性，誠実性，外向性，神経症傾向が課題遂行能力と創造性に関連することが示された．また，誠アンケート内容

A. 今日 30, 000 円もらえる
B. 1 週間後に 33, 000 万円もらえる

リスク選好

A. 100 人に 1 人、3, 000 円が当たる
B. 1000 人に 1 人、30, 000 円が当たるを用いた機械学習による心理特性の推定が行なわれた．同研究により，人の心理特性は直接，心理状態に関する情報を保有しているとは見られない多種多様なデータからも推定できる可能性が示唆されている．
濱谷らは，スマートフォンのデータから認知能力を推定する機械学習モデルを提案した [10]．彼らは，Go-NoGo タス
クを使用した認知能力の測定結果に対して，スマートフォンの各種センサー等から計測される情報を用いた機械学習手法を提案した． 実験結果は，推定精度が最大 74% 向上することを示しており，スマートフォンのデータを用いることで人の認知能力を推定できることが示唆された．
これらの先行研究から示唆された情報に基づき，我々は，スマートフォンを用いたユーザの行動変容は効果的であり，ユーザのスマートフォンに配信されるメッセージの内容がオンラインクーポンの認知に影響を与えると考えた．また，ユーザの心理特性はスマートフォンから計測されるデータを用いることで推定できると考えた．
本研究では，スマートフォンより得られるデータである決済ログ，デモグラフィック情報，アプリケーションの利用履歴を用いて人の心理特性を推定する機械学習モデルの構築を実施する．

• 利得選好とは得をすることを好む傾向があることを示す．

• 限定選好とは限定感のあるものを好む傾向があることを示す。

• 同調選好とは人と同じ行動を取りやすい傾向があることを示す．

• 時間選好とは現在に近い時間（利益）を好む傾向があることを示す．

• リスク選好とはハイリスク・ハイリターンな行動を好む傾向があることを示す．
アンケート参加者は表 1 のアンケートに対して段階的に評価した．限定選好，割引選好に対してアンケートの A 選
択肢を 1. 魅力に感じる，2. やや魅力に感じる，3. あまり魅力に感じない，4. 魅力に感じないの４段階で評価した．同調志向に対して 1. 周りに同調して，皆と一緒に A 案で挙手してしまう，2. 自分が良いと思う B 案で挙手するが，気まずさを感じる，3. 自分が良いと思う B 案で挙手し，気まずさは感じないの 3 段階で評価した．時間選好，リスク選好に対してアンケートの A 選択肢，B 選択肢を 1.A の方が魅力的，2. どちらかといえば A の方が魅力的，3. どちらとも

3. 心理特性推定モデル
3.1. 心理特性に関するアンケート収集
ユーザの心理特性を推定する機械学習モデルを構築するために，心理特性に関するアンケートを実施した．アンケー
トは，NTT ドコモが提供する d ポイントクラブアンケート*1 を通じて，利用同意を得たユーザ 3136 人に対してデータ収集が実施された．今回取得したアンケートを表 1 に示す．ここで，各心理特性について説明する．
*1

いえない，4. どちらかといえば B の方が魅力的，5.B の方が魅力的の 5 段階で評価した．
アンケート結果を図 1 に示す．図 1 の各グラフは各心理特性に関するものであり，横軸に段階，縦軸に各段階のアンケート回答数，青色の軸が男性・オレンジ色の軸が女性を意味している．アンケート結果が示す通り，男女間に心理特性に関する大きな差がないことが分かる．図 2 に各心理特性ごとの相互情報量を示す．図 2 より情報量として大きな値がないことから各心理特性に対して大きな相関がないことが分かった．

https://dpoint.docomo.ne.jp/enq/guide/about.html

2

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図1

Figure 1

各心理特性に関するアンケート結果

Questionnaire results on each psychological characteristic
表2

Table 2

推定精度

accuracy

心理特性推定精度（AUC)

限定選好0.53

割引選好0.78

同調志向0.76

時間選好0.66

リスク選好0.64

本研究では，決済およびアプリケーションの利用履歴に対して，TF-IDF を算出することで説明変数の重要度を計算
図2

各心理特性ごとの相互情報量

Figure 2

Mutual information for each psychologicalcharacteristic

し，重要度の高い説明変数を選定した．

3.3. 実験
アンケートから収集されたデータの 8 割を学習データ，2 割をテストデータとしてランダムに分割した．推定精3.2. 心理特性を推定する機械学習手法

度の計算においてクロスバリデーションを用いた．心理本研究ではスマートフォンの決済ログ，デモグラフィッ特性の推定モデルの学習には LightGBM を用いた [12]．

ク情報，アプリケーションの利用履歴を用いて人の心理特LightGBM とは勾配ブースティングの手法の一つであり，性を推定する機械学習モデルの構築を実施する．

様々な機械学習問題において高い精度を示すことが知られ今回は心理特性の強度ではなく有無を推定するために目ている．表 2 に推定精度を示す．

的変数を 2 値化する．2 値化するにあたってユーザ群が同実験結果より割引選好，同調志向において他と比較して等になるように閾値を設定する．限定選好・割引選好は閾高い推定精度が示された．一方，限定選好においては，他と値を 1.5，同調志向は閾値を 2.5，5 択である時間選好・リス比べて低い推定精度が示されている．これは，過去のキャク選好に対しては閾値を 3.5 とする．

ンペーンに関する説明変数を入れなかったことが原因と考

スマートフォンの決済，アプリケーションの利用履歴を機えられる．

械学習の説明変数として利用する場合，目的変数の次元数が大きくなりすぎることが問題となる．落合らはスマートフォンのアプリケーションの利用履歴の重要度を TF-IDFを用いて計算することで精度向上を行なった [11]．そこで

3

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表3

配信メッセージ

Table 3
心理特性

Message

配信メッセージ

プレーン

メッセージ BOX にクーポンが届いています

限定選好

おトクなクーポンが届いています

割引選好

あなただけに限定クーポンが届いています

同調志向

みんな使ってる！？ おトクなクーポン届いています

時間選好

今だけ！おトクなクーポンが届いています

リスク選好

おトクなクーポンが届いているかも！？

4. 今後の展望
我々は将来，本研究の成果を用いることでスマートフォンから推定された個々のユーザの 5 つの心理特性に合わせて，オンラインクーポンの Push 通知の際に表示されるメッセージの内容を変化させ，メッセージのクリック，コンバージョンの割合を向上させる研究を行うことを検討している．
本実験で配信するメッセージを表 3 に示す．

5. まとめ本研究ではオンラインクーポンの開封率と心理特性の関係に着目した．Push 配信のコンバージョンを増加させるた
めには，心理特性に応じたメッセージ配信をすることが重要と仮定し，ユーザの心理特性を推定する機械学習モデルの構築を実施した．
アンケートを用いて収集したユーザの心理特性の教師データに対して，スマートフォンの決済履歴，デモグラフィック情報，アプリケーションの利用履歴から心理特性を推定する機械学習モデルを構築した．
今後の展望として，推定された心理特性を用いてユーザに合わせて Push 配信のメッセージを変化させることで，ユーザのクリック，コンバージョンの割合が変化するか検証することを検討している．

参考文献[1] Gavilan, D. and Avello, M.: Enabling smartphone push
notiﬁcations: the eﬀect of a framed opt-in request, International Journal of Mobile Communications, Vol. 21,
No. 1, pp. 1–18 (2023).
[2] Leonard, T. C.: Richard H. Thaler, Cass R. Sunstein,
Nudge: Improving decisions about health, wealth, andhappiness: Yale University Press, New Haven, CT, 2008,
293 pp, $26.00 (2008).
[3] Sugden, R.: On nudging: A review of nudge: Improving
decisions about health, wealth and happiness by Richard

H. Thaler and Cass R. Sunstein (2009).
[4] 濱谷尚志， 山田渉，落合桂一，山本直樹， 檜山聡ほか健康に関する行動変容のための社会的メッセージ提示方法の検討，
研究報告マルチメディア通信と分散処理 (DPS)， Vol. 2021,

No. 5, pp. 1–6 (2021).
[5] Choi, W., Park, S., Kim, D., Lim, Y.-k. and Lee,U.: Multi-stage receptivity model for mobile just-in-time
health intervention, Proceedings of the ACM on interactive, mobile, wearable and ubiquitous technologies, Vol. 3,
No. 2, pp. 1–26 (2019).
[6] Okoshi, T., Tsubouchi, K., Taji, M., Ichikawa, T. andTokuda, H.: Attention and engagement-awareness in thewild: A large-scale study with adaptive notiﬁcations,2017 ieee international conference on pervasive computing and communications (percom), IEEE, pp. 100–110(2017).
[7] 吉井健敏，城田晃希， 市川匠，佐野雄一，持橋大地ほかメー
ル型広告におけるタイトルが開封に与える影響，研究報告
情報基礎とアクセス技術 (IFAT)， Vol. 2022, No. 44, pp.

1–11 (2022).
[8] Barrick, M. R. and Mount, M. K.: The big ﬁve personality dimensions and job performance: a meta-analysis,Personnel psychology, Vol. 44, No. 1, pp. 1–26 (1991).
[9] Nguyen, B. M., Tran, T., Nguyen, T. and Nguyen, G.:
An Improved Sea Lion Optimization for Workload Elasticity Prediction with Neural Networks, International
Journal of Computational Intelligence Systems, Vol. 15,No. 1, p. 90 (2022).
[10] Hamatani, T., Ochiai, K., Inagaki, A., Yamamoto, N.,Fukazawa, Y., Kimoto, M., Kiriu, K., Kaminishi, K.,
Ota, J., Terasawa, Y. et al.: Automated inference of cognitive performance by fusing multimodal information acquired by smartphone, Adjunct Proceedings of the 2019
ACM International Joint Conference on Pervasive andUbiquitous Computing and Proceedings of the 2019 ACM
International Symposium on Wearable Computers, pp.
921–928 (2019).
[11] Ochiai, K., Senkawa, K., Yamamoto, N., Tanaka, Y. andFukazawa, Y.: Real-time on-device troubleshooting recommendation for smartphones, Proceedings of the 25th
ACM SIGKDD International Conference on Knowledge
Discovery & Data Mining, pp. 2783–2791 (2019).
[12] Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma,W., Ye, Q. and Liu, T.-Y.: Lightgbm: A highly eﬃcient
gradient boosting decision tree, Advances in neural information processing systems, Vol. 30 (2017).

4