#データ分析 #リテールAI #ユニファイドデータ

リテールAI協会のユニファイドデータプロジェクト

一般社団法人リテールAI協会は、業態の異なる小売企業のデータを統合し、分析する画期的な実証実験「ユニファイドデータプロジェクト」を実施しています。このプロジェクトの目的は、企業が持つ自社データに加え、他社のデータとの比較分析を行うことによって、消費者の理解を深め、より効果的なマーケティング施策を導き出すことです。

実験の背景と目的

　本プロジェクトでは、2社の異なる業態を持つ小売企業から協力を得て、店舗のID-POSデータや属性データを25ヶ月分にわたって収集しました。参加企業としては、データ分析を手がける株式会社アドインテ、同じく株式会社ブレインパッド、そして技術支援を行う日本マイクロソフトが名を連ねました。実験の核心は、セキュアな環境でのデータ統合と、リテール業界全体での顧客分析の実施です。

プロジェクトの運営

　本プロジェクトでは、各社用に構築されたAzure Databricks環境を用いて、Databricks Clean Roomsの機能を駆使してデータを合理的に整理しています。各社のPOSデータには広告識別子や共通のカテゴリーが付与され、リテール横断のデータセットが形成されました。アドインテがデータクリーンルームの構築を担当し、分析作業では買上点数向上をアドインテが、買上単価向上をブレインパッドが主導して進めています。

分析結果と新たな知見

　実験の結果、共通利用客のデータを基に消費者の購買目的や傾向に応じて8つの顧客グループ（クラスタ）を特定しました。この調査により、顧客は各社の店舗を用途別に使い分けていることが浮き彫りになりました。また、各クラスタにおける併売リフト値を解析し、「ついで買い」を促進する製品カテゴリーを特定しました。

さらに、ヘビーユーザーは多様な商品を一店舗で購入する傾向があり、それに対してライトユーザーは食品などの価格弾力性が高い商品を好むことが明らかになりました。これは、ライトユーザーの来店頻度を高めるためには競争力のある価格設定が有効であることを示唆しています。

今後の展開

　今後は、さらなるデータ分析を進めたり、新たな流通企業や製造業者の参加を呼びかけたりする予定です。また、実際の販促施策をこの分析結果に基づいて検討することも目指しています。リテールAI協会は、実験の成果を業界全体で共有し、業界全体の知見を標準化するための取り組みを継続して支援する意向を示しています。

参加企業からのコメント

　リテールAI協会の代表理事林拓人氏は、「実証実験におけるこの取り組みは、業界全体の知見を積み重ねる重要な架け橋となる」と語ります。アドインテの藤 惠厚氏は、データクリーンルームを越えた協働分析の価値と、新たな消費者理解に向けた挑戦を強調しました。また、ブレインパッドの鹿野 龍太朗副リードは、データ活用がもたらす意思決定の重要性に触れ、流通業界全体のデータドリブン経営への貢献を約束しています。日本マイクロソフトの浅野智氏は、業界の先端的な取り組みであるこの実証実験によって、日本の流通業界が世界をリードしていけると確信しています。

このように、ユニファイドデータプロジェクトは、データ分析の新たなフロンティアを切り開き、消費者の深い理解へとつながる大きな一歩となっています。今後、このプロジェクトから得られる知見がどのように流通業界に活かされるのか、期待が高まります。

関連リンク

サードペディア百科事典: データ分析 リテールAI ユニファイドデータ

Wiki3: データ分析 リテールAI ユニファイドデータ