ロッテとドコモがドコモの仮想マーケティング技術を活用した、クーポン配信におけるターゲティングの実証実験に成功
株式会社NTTドコモ
～「ガーナ 板チョコレートシリーズ」を購入したことがないお客さまの解像度を高める～
株式会社ロッテ（以下、ロッテ）と株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）はドコモが開発した、企業が保有する各種データを活用して大規模言語モデルにより仮想的な消費者モデル像（※1）（以下、仮想顧客）を生成し、仮想顧客へヒアリングを行える仮想マーケティング技術（※2）（以下、仮想マーケティング技術）とドコモが保有する約1億（※3）のdアカウント会員のデータおよび購買データを活用した、クーポン配信におけるターゲティングの実証実験（以下、本実証）を実施し、本実証の結果を確認できましたので本日発表いたします。なお、仮想マーケティング技術で、広告やクーポンの配信におけるターゲティングの実証実験を行ったのは今回が初めてです。
本実証では、仮想マーケティング技術により生成した「ガーナ 板チョコレートシリーズ（※4）」を購入したことがないという前提を持つ仮想顧客に類似する属性をもつお客さまとランダムに抽出した一般のお客さまそれぞれに「ガーナ 板チョコレートシリーズ」のクーポン配信を行い、本実証期間においてクーポンを配信したお客さまの「ガーナ 板チョコレートシリーズ」の購入率などの比較を行いました。本実証の結果、仮想マーケティング技術により生成した仮想顧客と類似するお客さまの購入率の方が一般のお客さまよりも最大で約1.76倍高いという結果が見られるなど、仮想マーケティング技術を活用することで「ガーナ 板チョコレートシリーズ」を購入したことがないお客さまの理解とそれを踏まえた効果的なアプローチが可能になることを確認できました。
[画像1:
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【本実証の概要図】
1.背景
企業にとって、消費者の理解はマーケティングの市場調査における重要なプロセスです。現状、多くの企業では消費者の理解を商品の出荷数やお客さまアンケートなどで行っており、効果的なターゲティングが行えないことが課題となっています。特に特定の商品を購入したことがないお客さま（以下、商品未購入者）へのアプローチにおいては、購買履歴などの情報がないため、商品未購入者の理解とターゲティング精度の低さにロッテとしても課題を感じていました。
このような課題に対してロッテとドコモは、仮想マーケティング技術により商品未購入者であることを前提とした仮想顧客の生成およびヒアリングを行い、約1億のdアカウント会員のうち仮想顧客に類似する属性をもつお客さまを抽出することで、より高度な商品未購入者の理解とターゲティングが可能になると考えました。そして今回、商品未購入者の理解とそれを踏まえた効果的なアプローチが仮想マーケティング技術を活用することで可能になるかの検証を目的に本実証を行いました。
2.本実証の概要
本実証は、2026年1月15日（木）から2026年2月14日（土）に実施しました。本実証においては最初に、ドコモが保有する性別や年代などのdアカウント会員に紐づくデータと購買データをもとに、仮想マーケティング技術により「ガーナ 板チョコレートシリーズ」を購入したことがないという前提をもつ1,240人の仮想顧客を生成しました。その後、仮想顧客に対してチョコレートの購入頻度やチョコレートを使ったお菓子作りの経験などチョコレートの購買に関するヒアリングを行うことで、「価格重視」「嗜好重視」「認知重視」の3種類のクラスタ（※5）を作成し、それぞれのクラスタに類似する属性を持つ合計約200万名のお客さまの抽出を行いました。
そして、それらのお客さまとランダムに抽出した一般のお客さまに「ｄ払い(R)」アプリおよびｄポイントクラブアプリ内でクーポンの配信を行い、クーポンのバナーをクリックしてクーポンを表示した割合（以下、クーポン表示率）と実際に商品を購入した割合（以下、購入率）の比較を行うことで、仮想マーケティング技術により「ガーナ 板チョコレートシリーズ」を購入したことがないお客さまの理解とそれを踏まえた効果的なアプローチが可能になるのかの検証を実施しました。
また、今回作成した3種類のクラスタについては実際にクーポンを配信する前に仮想マーケティング技術を使い、バナーの閲覧やクーポンの表示、商品の購入などクーポンに対してお客さまが行動を起こす可能性を示す「反応期待率」の予測をクラスタごとに行いました。その結果、自分の好みを重視するという特性をもつ「嗜好重視」クラスタの「反応期待率」の数値は低く、実際の配信においても「嗜好重視」クラスタに類似するお客様のクーポン表示率および購入率も低くなる可能性があるという見解を立てていました。
[画像2:
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【クラスタの反応期待率】
3.本実証の結果
本実証の結果、価格を重視する「価格重視」クラスタでは、一般のお客さまと比較してクーポン表示率が1.66倍、購入率が1.76倍とクーポンへの反応が最も高いという結果が見られました。また、自分の好みを重視する「嗜好重視」クラスタは一般のお客さまと比較して、クーポン表示率が0.74倍、購入率が0.6倍と「反応期待率」から予測した見解の通り、クーポンへの反応が低いという結果となりました。
これらの結果から、商品未購入者の理解とそれを踏まえた効果的なアプローチが仮想マーケティング技術により可能になるという有効性を確認できました。
【本実証結果】※いずれも、一般消費者の比率を「1」とした場合で計算しています。
[表1:
https://prtimes.jp/data/corp/118641/table/810_1_b1b0d56f4b440b9daaa77b16653def5f.jpg?v=202604221115 ]
【本実証結果のグラフ】
[画像3:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/118641/810/118641-810-fe897b60930a64abbb3982516678bbdd-1879x886.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像4:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/118641/810/118641-810-95586b15bd282abf7381add5f04b840c-1905x852.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
4.本実証における各社の役割
[表2:
https://prtimes.jp/data/corp/118641/table/810_2_45fdca7eaf1cda1d2b04b1577ddd03e2.jpg?v=202604221115 ]
ロッテとドコモはそれぞれ、本実証で得られた知見を活かし、仮想マーケティング技術を活用したマーケティング支援サービスの開発・提供や、より効果的なマーケティングの実施をめざします。
※1 仮想的な消費者モデル像は、データや想定に基づいて作った人物モデルを指します。
※2 仮想マーケティング技術の詳細はこちら。
（
https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/info/news_release/topics_250321_c1.pdf）
※3 2026年1月時点。
※4 「ガーナ 板チョコレートシリーズ」の詳細はこちら。
（
https://www.lotte.co.jp/products/brand/ghana/）
※5 クラスタは、似た特徴をもつものをまとめたグループを指します。
＊「d払い」は、株式会社NTTドコモの登録商標です。
参考：各社概要
【株式会社ロッテ】
[表3:
https://prtimes.jp/data/corp/118641/table/810_3_c9719ad2c38656430b6e40d0c36b3cd7.jpg?v=202604221115 ]
【株式会社NTTドコモ】
[表4:
https://prtimes.jp/data/corp/118641/table/810_4_5081428be3e14b3917a5f58287ab5780.jpg?v=202604221115 ]
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
