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販売促進DX、データと予測アルゴリズムにて効果を自動算出し最適に
かつて販促施策はシールやハガキを利用したものが主流だった。スマホやキャッシュレス決済が普及した近年は、簡単にキャンペーンに応募できて景品やポイントをもらえる「デジタル販促」が注目されている、けれどまだそれを導入していない企業が多く、導入していても――
効率的な分析手法が未確立だったため、参入や継続における課題も顕在化しているという。電通は、デジタル販促における参加者数の予測や、最適なキャンペーン条件のシミュレーションができるシステム「SP COMPASS（商標出願中）」を開発。今月20日より提供する。これにより、デジタル販促を実施する前に、一層効果的なキャンペーンプランニングを行えるという。
TOBIRAS Insightのプロダクトの一つである、同システムでは、オープン情報等の過去のキャンペーンデータやプラットフォーム事業者が保有する（匿名）データから、機械学習モデルによって、デジタル販促の効果を予測するアルゴリズムを構築している。予定している販促施策の情報（ポイント数、キャンペーン期間、対象流通、平均購入個数など）を入力すると、「参加者数（＝キャンペーン効果）」が自動的に算出される。
参加者数が最大となるキャンペーン条件を導出することも可能で、デジタル販促の最適化を実現できる。さらに当該メソッドをもとにデータサイエンティストが伴走し、顧客企業ごとに独自カスタマイズされたモデルを構築することもできる。新開発システムについて、まずは「PayPayギフト」でのデジタル販促を対象にサービス提供を開始し、順次対象を拡大していく。
「SP COMPASS」は、デジタル販促の効果を高め、マーケティング予算全体の最適化に貢献することも大きな目的の一つとして開発しているという。同社は今後もデータの活用によるマーケティングROIの最大化を追求しながら、顧客企業の中長期的な成長に貢献していく構えだ。