ローソン 様

dotData の特徴量で消費者の価値観を理解
ターゲティング広告の商品購入率が 12 倍に約1万5000店舗のコンビニエンスストアを展開するローソンは、購買者に合わせた商品の販促システムを構築するためにdotDataを導入。Cookieレス時代に向け、ID-POS（購買者IDに紐づくPoint-of-Sales）データおよび購買者の価値観分類から特徴量を抽出。広告デザインを購買者の価値観に合わせて最適化することで、購入率が12倍も向上しました。dotData
により抽出された特徴量は、購買会員のLTV向上による店舗の売上改善など自社で利用されるほか、取引先メーカー向けのマーケティング活動や商品開発などにも活用されており、ローソンだけにとどまらないメリットを生み出しています。

課題効果・ 性年代や過去購買実績など画一的な顧客セグ
メントでは、ローソンで扱う商品の魅力を伝え

・ ID-POS からおよび購買者の価値観分類から特徴量を抽出し、価値観別に購買者を細かくきれない・ 約 1 万 5000 店舗から得られるデータと購買者の嗜好の変化への対応

・ Cookie レス時代に備えた ID-POS による新しい購買者の理解

分類・ dotData の特 徴 量（ 価 値 観 ）に 基 づ い た 広 告
デザインで、商品購入率が 12 倍も向上

・ Cookie レス時代に向けた新しいデータマネ
ジメントモデルとして収益化

User profile

株式会社ローソン

https://www.lawson.co.jp/
所 在 地 〒141-8643
東京都品川区大崎1-11-2
ゲートシティ大崎イーストタワー
従 業 員 数 10,362名 ※連結
創 業 日 1975 年 4 月15 日

事業内容「マチのほっとステーション」を合言葉に、
コ ン ビ ニ エ ン ス ス ト ア「 ロ ー ソ ン 」をフ ラ ン チ ャ イ ズ チ ェ ー ン で 展 開。 社 会の課題や多様に変化する価値観をいち早くキャッチし、イノベーションや商品サービスの強化に取り組み続けている。
国内での総店舗数は、2022 年 2 月末現在
で 14,656 店に上る。

時を振り返ります。

「価値観」に基づいて「価値観に基づいたターゲティング」と優れた商品を適切な顧客へ

は、膨大なデータから購入者の価値観をコンビニエンスストア「ローソン」を全抽出した購買販売モデルにより、購買者国で展開し、多彩な顧客ニーズにも柔軟の価値観と、商品の購買の関係を学習すかつ迅速に応えるローソン。購買履歴とることで、クーポンのデザインや配信、販会員別の価値観情報をベースとした「価促、商品開発強化につなげる仕組みです。

値観に基づいたターゲティング」の実現

具体的には、ローソングループが持つに向けて、AIや予測分析を駆使したさま膨大な購買履歴および商品情報などのざまな取り組みを進めています。ローソ

データから、購入者の行動や特徴を抽出

ンの小林敏郎氏は「データから購買者のし、クラスター分析によって、購入者の価値観を高い精度で把握することで、個価値観を抽出分類します。同じ年代・性人の価値観に合わせた商品の推薦や、店別でも求めるものがさまざまな要素で変舗の改善、小売店だからこそ得られる購

わるため価値観で分けることが重要にな買者のデータを活用してメーカーの商品るのです。例えば「ご褒美女子型」と名付開発や販促活動の支援にも役立てていまけた価値観では、「若年層の女性が中心す」と説明します。

で、自分自身に関心が強く、自分へのごこの施策は、2015 年頃からスタート褒美を重視している」といった特徴があります。

しました。
「小売業において、商品の評価は主に販売数で判断されます。時間をか価値観は、複数の因子から構成されてけて優れた新商品を開発しても、上手くいます。これまでの課題はID-POSや商売れないと評価されず、購買者に認知さ品マスタ群、価値観分類を含む会員マスれる前に終売になってしまい、非常に悔タ群などさまざまなデータソースから、しい思いをしていました」と小林氏は当分析に必要な項目を精査しデータマート

ローソンが構築したシステムの概要❶ データ

ID-POS
価値観セグメント

価値観セグメントのベースとなったより粒度の細かい因子情報もインプット❷ 購買者特徴分析
対象者リスト生成❸ デザイン作成
リスト分割

AI対象者
リスト

❺ 検証

❹ 配信デザイン
A

デザイン
B

デザイン
C

対象者
リスト
A

対象者
リスト
B

対象者
リスト
C

特徴量から炙り出される消費者の価値観によって、商品の魅力を最大限に伝えることができるようになり、店舗の売上向上につながっています

株式会社ローソン
マーケティング戦略本部 デジタルマーケティング部 シニアマネジャー
小林 敏郎氏株式会社ローソン
マーケティング戦略本部
デジタルマーケティング部
シニアマネジャー

小林 敏郎氏として整備することでした。データマーするテストを実施しました。その結果、トの整備は基本的に人の手で職人的に行

dotData は一流のデータサイエンティう必要がありました。この作業に大きなストとそん色ない分析結果を得ることが工数がかかり、価値観と購買の関係といできました。さらに、dotDataを利用すう最も重要な分析になかなか手が回せなるにあたり、人手でのデータ加工をほとい状況に陥ってしまったのです。
「データんど必要としなかったため、これしかなマートは、データの変化や、新しいデーいという結論に至りました」（小林氏）

タの追加、新しい商品のトレンドなど、dotData を導入した最大の理由とし一度作成したら終わりではなく、継続的て小林氏が挙げたのは、データの変化やにメンテナンスをする必要があります。

追加に柔軟に対応できることです。ローターゲティングをより多くの商品へと拡ソンには、全国に展開する約1万5000店

大していく必要がある一方で、外部のデー舗のデータが日々蓄積していきます。こタサイエンティストへ委託すると、柔軟れを細かく分析するために必要な特徴量な対応が難しく、またコスト面も課題での抽出とデータマート作成が大きな課題した」（小林氏）

であり、これを解決するツールとしてそこで小林氏は、これらの課題を解決

dotDataが最適解だったのです。

するための打開策を模索。その解決の糸

また、導入の際、人的リソースを増や口となったのが、データマートを自動生さず既に部門にいる人材でも使えるツー

成し独自のAIによって特徴量抽出を自動ルにするべく使いやすさにこだわった独化する「dotData」
です。

自の UI に dotData を 組 み 込 み ました。

一流のデータサイエンティストと同等だったdotDataの分析精度

これにより、データ分析の知識や経験がないマーケティング部門の担当者でも、いくつかの必要な情報の入力やパラメーリソースが不足しているうえに、データの選択を行うだけで、予測モデルの作タマート修正への柔軟な対応や外部委託成などが可能になりました。誰にでも簡が難しいという現実を踏まえれば、「自動単に扱える「使い勝手の良さ」にまで気を化が必要不可欠でした」と小林氏は説明配ることで、「難しいから使わない」
や「分します。ただし、自動化を実現できるとからないから分かる人にやってもらう」

しても、dotData の抽出する特徴量やといった弊害をなくしている点も、デー分析精度の品質が低くては意味がありま

タ活用を進めるための重要なポイントでせん。

す。専門家でなくても、分析結果を必要「導入の検討にあたり、dotDataと外としている人が結果をみられるようになっ部の大手データ分析コンサル企業に同じたことで、データの価値も上がり、活用条件を与え、その分析結果を比較・検討範囲が広がっています。

Cookieレス時代の広告デザインの最適化で商品購入率が約12倍に新たな購買者理解に向けてdotDataを活用した「価値観に基づくローソンは今後、「価値観に基づくターターゲティング」は、ローソンが構築すゲティング」をさまざまな形で展開してる BI（ Business Intelligence ）ツールいく予定です。会員一人ひとりのデータに組み込まれており、販売促進、商品開発、を用意し、スマホアプリとの連携によるパートナーであるメーカーとの連携など最適化したターゲティングやカスタマーに活用されています。

ジャーニーの設計、店舗運営、新店舗出例えば、2021 年に実施された大手菓店なども視野に入れています。小林氏は子メーカーのロッテとの取り組みでは、「近い将来に取得が難しくなるCookieのまず、dotDataによって分析したローソ代わりに、小売店舗における購買が、購ン会員の価値観と「トッポ」（ロッテの菓買者を理解するための重要なデータとな子製品）の購買との関係から、デザイナーると考えています」と、次のステップにがさまざまな購入者の価値観に対応する目を向けています。

複数のレシート・クーポンのデザインをまた、前出の事例により「Cookie作成。さらに、dotData の出力する予レス時代に向けた新しいデータ マネジメ

測スコアに基づいて、約20万人の会員をントモデルとしての活用を検討していま対象に、各会員の価値観に最適化されたす。商品を繰り返し購入してくれる可能デザインに基づいた、「トッポ」の新商品性が高い方に、メーカーは直接アプローのレシート・クーポンを配信。その結果、チできませんので購入者の接点となる小予測スコアによるターゲティング精度の売の強みをより活かすことができるはず向上によって4 倍、価値観によるデザイです」と小林氏は言います。自社のデーンの最適化によって3 倍、トータルで購タを活用し、メーカーの商品開発や販促入率が12倍まで大きく向上し、dotData活動を促進することで新たな収益の柱をを活用した価値観に基づくターゲティン作ることができます。

グの高い有用性が示されました。

最後に小林氏は、「データを多く保有さ「性年代別という大枠ではなく、個々れている企業ほど、データ価値を最大限人の嗜好に合わせてアプローチできれば、に引き出すために dotData が力を発揮ローソンの商品の魅力を適切な購買者にします。データ分析が企業の競争力とな伝え、販売数を伸ばすことができるといる中で、分析のスピードや柔軟性を最大う仮説をもとに、価値観に基づくターゲ化するために、外部への委託ではなく、ティングの開発をスタートさせました。

分析の内製化を進めたいと考えている方

この事例で、それが間違いではなかったには、dotDataを最適なソリューションと証明することができました」（小林氏）としておすすめします」と語りました。

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dotData, Inc.

合同会社 dotData Japan

お問い合わせ先 : contact-j@dotdata.com

https://jp.dotdata.com