ブレインパッド、JTのマーケティング効果をAI、機械学習の活用により20％改善
－ ブランド遷移率や嗜好性を予測するモデル構築と運用の自動化を実現 －

　株式会社ブレインパッドは、日本たばこ産業株式会社（以下、JT）のOne to Oneマーケティングにおける施策立案から効果検証までの一連のプロセスに機械学習（*1）を用いたデータ分析支援を行い、JTブランドに対する顧客ロイヤルティの向上に貢献したことを発表いたします。

　ブレインパッドは、JTが保有する会員データから顧客が求める価値を見出し、顧客が近い将来利用する銘柄（ブランド）を高い精度で予測する機械学習モデルの構築を実現しました。さらに、予測モデルの構築に加え、定期的に実施される一連の予測プロセスをすべて自動化することにより、マーケティング担当者が継続的に利用できるデータ活用の仕組みを提供しました。

■個人の嗜好性を予測するモデルにより、銘柄転移数1.2倍増、費用対効果を20％改善
　ブレインパッドは、「お客様にどのような価値を提供するか」というJTの課題に応えるべく、JTに保有されているオウンドメディアの会員データやアンケートデータをマーケティングに活用するプロジェクトを開始しました。
　まず、会員データやWebサイトの閲覧履歴などの行動データ、マーケティングキャンペーンによる会員との接触履歴データなどが会員の嗜好性を表し、その嗜好性が銘柄選択行動に関連していると考えました。そして、選択銘柄を予測する機械学習モデルを構築し、顧客の嗜好性を各銘柄の選択確率として数値で表しました。次に、他社銘柄を利用中の会員に対しJT銘柄をおすすめするマーケティングキャンペーンにおいて、機械学習モデルが予測した銘柄をすすめたところ、担当者が経験に基づいて銘柄をすすめる場合と比較し、推薦銘柄への転移数が約1.2倍に増加しました。また、これを金額に換算すると施策１回につき20％程度の費用対効果の改善が見られることがわかりました。

■PoCでは終わらせずに、データ分析の実業務への適用と継続的に利用できる仕組みを提供
　昨今のAIブームにより、多くの企業がデータ分析のPoC（Proof of Concept：概念検証、*2）を実施する一方で、現場の実用的なレベルにまでは浸透させられていないという課題を抱えています。このような中でブレインパッドは実際の業務に適用できるデータ活用を重視しており、そのためには、数値に基づく合理的な説明が求められる一方で、企業の担当者自身が分析結果を理解し信頼できるようにすることも重要であると考えています。
　ブレインパッドのデータサイエンティストは、顧客企業のマーケティング担当者と密なコミュニケーションをとりながら、豊富な経験から得られたドメイン知識と分析力を活かしてプロジェクトを推進しています。JTのプロジェクトにおいても、業務要件を正しく把握して予測モデルに落とし込む一方で、得られた分析結果をマーケティング担当者が理解しやすい形で的確にアウトプットすることにより、納得感のある予測モデルの構築を実現しました。

　さらにその運用を実務に根付かせるべく、定期的に実施される機械学習モデルの更新・予測・予測結果の確認・データベースへの格納までの一連のプロセスをすべて自動化・システム化することにより、予測精度を保ちながらマーケティング担当者が継続的に利用できる仕組みを提供しました。

■マーケティング戦略の立案にもデータ分析を活かし、さらなる顧客エンゲージメント向上を支援
　機械学習モデルはマーケティング戦略を定めた後にその実現手段として活用されるものですが、ブレインパッドは、その前段の戦略を策定する過程においても、データ分析による支援を行っています。
　JTのプロジェクトでは、クラスター分析などを用いた顧客ニーズと商品が持つ価値の分類、および市場動向の可視化に取り組んでいます。まだ顕在化していない顧客にとっての商品価値をデータから抽出し、パーソナライズされたメッセージを伝えることにより、顧客エンゲージメントを高め、態度変容を起こすことができると考えています。これらの分析は、購入者が増えている加熱式たばこ「Ploom TECH（プルーム・テック）」のプロモーション活動やWebマーケティングにも活用できると期待されており、今後はさらにデータを活用したOne to Oneマーケティングの推進を支援していく予定です。

　ビジネスにおける永遠の課題である「どのお客様にどのような価値を提供すべきか」の問いを明らかにするため、ブレインパッドは機械学習モデルや顧客・銘柄価値の把握の精度をさらに高め、JTブランドに対する顧客ロイヤルティの向上に貢献してまいります。

■より詳細なJTの事例インタビューは、Webサイト「+AI」に掲載されています。ぜひご覧ください。
　URL: https://ai.brainpad.co.jp/people/story3/

（*1）機械学習とは、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のこと。機械学習アルゴリズムを用いることでデータからコンピュータが反復的に学習し、そこに潜んでいる規則やルール、パターンを見つけ出すことができる。人工知能を実現するための要素技術の一つでもある。
（*2）PoC（Proof of Concept：概念検証）とは、新しい概念や理論、原理などが実現可能であることを示すための簡易な試行のこと。

■ご参考情報
●株式会社ブレインパッドについて　http://www.brainpad.co.jp/
（東京証券取引所 市場第一部：証券コード 3655）
本社所在地：東京都港区白金台3-2-10 白金台ビル
設立：2004年3月
代表者：代表取締役社長 佐藤 清之輔
資本金：332百万円（2018年9月30日現在）
従業員数：267名（連結、2018年9月30日現在）
事業内容：企業の経営改善を支援するビッグデータ活用サービス、デジタルマーケティングサービス

＊本ニュースリリースに記載されている会社名・商品名は、それぞれ各社の商標または登録商標です。
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以上