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公開：2024-11-13

mitorizがPoint of Buy-αにTarget Finder連携機能を追加、AIクラスタリングで顧客分析の精度向上へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• Point of Buy-αがTarget Finder連携機能を追加
• AIクラスタリングによる高精度な顧客分析が可能に
• 2024年11月20日より新機能の提供開始

マーケティングダッシュボードサービスPoint of Buy-αの機能強化

株式会社mitorizは株式会社東急エージェンシーと協働し、マーケティングダッシュボードサービスPoint of Buy-αにTarget Finderによるクラスター情報を付加した新たな分析メニューを2024年11月20日より提供開始する。本機能の追加により、レシートデータに基づく生活者の購買実態から自社や競合ブランドの売上比較や時系列推移をスピーディに把握することが可能になるだろう。^[1]

Point of Buy-αは月間1,000万枚のレシートデータを活用し、チャネルやカテゴリーを横断した買い物行動クラスターを付与することで、より解像度の高い顧客像を把握することを実現している。この機能によってブランドの支持理由や利用シーンの推察が容易になり、潜在的見込み顧客層の特定が可能になったのだ。

マーケティングダッシュボードサービスPoint of Buy-αは使いやすさにも重点を置いており、ブラウザ上で利用可能なBIツールをベースにした設計となっている。シンプルなメニュー・デザインによりインターフェイスが初心者でも使いやすく、直観的なデータ把握を実現することで効率的な分析を支援するだろう。

Point of Buy-αの主な機能まとめ

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AIクラスタリングについて

AIクラスタリングとは、人工知能技術を活用してデータを類似した特徴を持つグループに自動的に分類する手法のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 大量のデータから自動的にパターンを発見
• 複雑な購買行動の分析が可能
• 高精度な顧客セグメンテーションを実現

Target Finderは産業技術総合研究所が開発したAPOSTOOLを基に東急エージェンシーが開発した購買・行動分析ツールである。小売業やサービス業などのビッグデータを保有している企業向けに、顧客の購買や行動を基にした効率的なマーケティング施策を支援することが可能だ。

Point of Buy-αのTarget Finder連携に関する考察

Point of Buy-αとTarget Finderの連携により、レシートデータとAIクラスタリング技術を組み合わせた高度な顧客分析が実現可能になった。消費者の購買行動を多角的に分析できる環境が整備されたことで、より効果的なマーケティング戦略の立案や実行が期待できるだろう。

一方で、大量の個人データを扱うことによるプライバシーの保護や情報セキュリティの確保が重要な課題となる可能性がある。データの匿名化や暗号化などの技術的対策に加え、法規制への対応や透明性の確保など、包括的な取り組みが必要になってくるだろう。

今後はAI技術の進化により、より精緻な消費者行動の予測や個別化されたマーケティング施策の提案機能の追加が期待される。消費者の行動変化をリアルタイムで把握し、迅速な対応を可能にする機能の実装によって、マーケティング活動の効率化が更に進むことが予想されるのだ。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「マーケティングダッシュボードサービス『Point of Buy-α』の機能をアップデート | 株式会社mitorizのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000062.000106780.html, (参照 24-11-13).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

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