ドコモが保有する1億規模の会員データなどをセグメント化したプロファイリングデータを提供開始

ドコモ独自の顧客理解AIエンジン「docomo Sense」を活用してマーケティングのさまざまなニーズに合わせて利用できる7分類・約2,000群にセグメント化株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）は、マーケティングにおいてより細やかなターゲティングを実現するため、ドコモが保有する1億規模の会員基盤データ（以下、ドコモデータ）や、株式会社インテージ（以下、インテージ）が保有するアンケートデータなどを、ドコモ独自の顧客理解AIエンジン「docomo Sense(R)」などを活用してマーケティング利用しやすいさまざまな顧客セグメントに分類したデータ群（以下、本プロファイリングデータ）を、2025年1月20日（月）から広告主・広告代理店さま向けに順次提供開始いたします。本プロファイリングデータは、「ドコモ データクリーンルーム」※1と連携してクライアントさまが保有する1stパーティーデータ※2との統合分析に活用することもできるほか、ドコモグループ※3が持つ各種マーケティングソリューションでご活用いただくことも可能です。なお、本プロファイリングデータには、個人を特定する情報は含まれておりません※4。[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/118641/365/118641-365-2f82377f6a3375471cf2ca08218786ed-539x390.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]これまでは、マーケティング施策におけるデータ活用においては、まずはどのようなセグメントが与件に適しているかを見定め、そのセグメントを抽出するためのデータソースや抽出ロジックの検討に一定レベルの専門知識が必要でした。とりわけ1億規模の会員データ一人ひとりに紐づく多種多様なドコモデータにおいては、適切なターゲット抽出のためには大規模なデータを分析するためのツールの活用やより高度なスキルが求められます。本プロファイリングデータは、「docomo Sense」などを用いて、ドコモデータ（回線契約者プロフィール、位置情報、各種サービスデータなど）やdポイント/d払い(R)加盟店の持つID-POSデータなどオンライン/オフラインの豊富なデータを、「基本属性」「価値観」「イベント変化」「興味関心」「購買意欲」「行動実績」「行動傾向」の7分類にセグメント化したものです。これにより、専門知識を要することなく、適切なセグメントを容易に利用できるようになりました。広告主・広告代理店さまは、マーケティングの目的に合わせてセグメントを選択し、消費者のライフスタイルを簡単かつ精度高く捕捉することで、効率的な分析や施策検討などが可能となります。たとえば、引っ越しを予定している人に家電や家具のおトクな情報を届けたいといった目的であれば、セグメント作成のスキルがなくても、引っ越し予兆セグメントを選択して簡単に的確な広告配信のターゲティングができるようになります。現在、約2,000セグメントが提供可能で、今後、インテージの持つ購買データ・メディア接触データ・意識データや、株式会社D2Cの持つ広告ログなど、ドコモグループの保有するさまざまなデータも合わせて整備し、2025年度中に新たなセグメントを追加して4,000セグメント規模まで拡大予定です。さらに、「docomo Sense」を活用し、どのセグメントが適しているかをレコメンドする機能の搭載も予定しています。[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/118641/365/118641-365-63bf477ede16c2fe4f25214134259349-580x331.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]【アウディ ジャパン × 株式会社電通デジタルの活用事例】アウディ ジャパンさまにおいて、EV（電気自動車）シフトの加速による潜在顧客層へのアプローチ、および正規ディーラーへの新規来店率向上に課題感を持たれておりました。その解決策として、１IDと紐づいた位置情報やアプリログといったEV車関心層につながるさまざまなデータを持ち、かつ1億規模という豊富な会員データを持つドコモデータから作成したセグメントを活用することで、従来よりも大規模で高精度なEV車関心層セグメントを作成可能な本プロファイリングデータの活用に至りました。本プロファイリングデータのひとつであるEV車関心層セグメントでは、位置情報やアプリログなどのドコモデータや、インテージが保有するアンケートデータなどを元にした多角的なデータソースにより、潜在的なニーズをも捉えることで大規模で高精度なデータを抽出しています。電通デジタル社と連携して、実際にEV車関心層セグメントに対しDMやウェブ広告を通じてアプローチしたところ、来店率は125％にアップ、新規顧客率は67％という成果につながりました。本プロファイリングデータは、EV車関心層セグメントのほかにもさまざまなセグメントをあらかじめ整備したもので、約2000のセグメントから適切なセグメントを選択し、その都度セグメント作成することなくすぐにDMやウェブ広告を通じたアプローチが可能です。[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/118641/365/118641-365-63b5dff8e806ae8422057f6e51df8c50-1331x660.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]今後、ドコモは、本プロファイリングデータをさらに拡充していくことで、ドコモ並びにドコモグループが持つデータをより多くのお客さまに快適に有効活用していただける基盤を整備していきます。またAIを活用した、セグメントの最適化に挑戦し、1ID×フルファネルのマーケティングDX支援およびユーザー体験の最適化に貢献します。※1 「ドコモ データクリーンルーム」：https://www.dcm-im.com/service/676/※2 1stパーティーデータとは、自社で保有できるデータで、顧客のデータや取引先さまのデータなどのこと。※3 ドコモグループ紹介ページ：https://www.docomo.ne.jp/corporate/about/group/※4 パーソナルデータの分析にあたっては、プライバシーポリシーに定める利用目的の範囲内でパーソナルデータの分析を実施し、お客さまの利益になるか、社会への貢献になるかを意識し、お客さまの信頼を損なうような利用は行いません。パーソナルデータ（個人情報など）について：https://www.docomo.ne.jp/utility/personal_data/NTTドコモ プライバシーポリシー：https://www.docomo.ne.jp/utility/privacy/* 「docomo Sense」「d払い」は株式会社NTTドコモの登録商標です。「docomo Sense」を用いたセグメント作成の概要「docomo Sense」の技術を用いたセグメントにおいては、あらかじめ同意を得た会員のアプリ/決済/位置/属性情報など幅広いデータを横断的に活用することにより、会員の興味関心/購買傾向/行動傾向/価値観などを高精度に推定し適切なセグメントを作成しております。例えば行動傾向セグメント群の移動手段においては、「docomo Sense」の技術のひとつであるドコモ独自の「移動手段推定」技術を用いてセグメントを作成しています。「移動手段推定」では、はじめに取得された位置情報から移動/滞在を切り分け、移動時における位置情報履歴から移動経路を推定します。次に移動経路と駅/空港/港などの地理的情報を組み合わせて状態遷移モデルを生成し、もっともらしい移動手段を推定しています。この技術を活用し、会員の位置情報から利用している移動手段(電車/新幹線/飛行機/自動車/他)を推定しており、電車や新幹線であれば利用した駅/路線まで推定しており、そのデータをセグメント化しております。セグメントのユーザー数としても、ドコモでは同意いただいた全ユーザーの位置情報を取得しており、サンプリングなどを行わないため高精度にボリュームを確保することが可能です。また、「docomo Sense」では、ドコモが保有する1億規模の会員データを推定処理するため分散処理基盤を構築しており、大規模データに対して機械学習モデルを適用した高精度な推定処理を安定的に実施できる仕組みも実現しております。これらの「docomo Sense」技術は、2024年11月に第12回ICT事業奨励賞を受賞しており、社内に限らず社外での顧客分析などに広く認められ、活用されている技術です。これらの位置情報などを含めた多様かつ１億規模のデータやAI基盤を活用し、ドコモだからこそ実現できる多種多様、高精度なセグメントをご提供いたします。なお、本プロファイリングデータには、個人を特定する情報は含まれておりません。企業プレスリリース詳細へ : https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000365.000118641.htmlPR TIMESトップへ : https://prtimes.jp