2025.05.11
2025.05.11 13:43
●この記事のポイント
・楽天ペイメント、AI活用で月間600時間の作業時間を削減し、複雑な予測が誰でも簡単に利用できることで、関連企業に対して提案の質が向上
・顧客の離反の兆候となる行動を発見し、願客への調査結果を機械学習で解析することによって、離反を防ぐために改善を提案
・消費者の心理や次の行動などをAIが予測し、一歩進んだ情報を提供
「楽天ポイント」や「楽天ペイ」などを提供する楽天ペイメントが、AIを本格的に活用して成果をあげている。単純な指示文でデータ抽出ができる環境を整備して月間600時間の作業時間を削減し、AIにより複雑な予測が誰でも簡単に利用できることで、関連企業に対して提案の質が向上し、既存以外の手法でもアプローチできるようになった。また、AIが来店周期や来店曜日、購入行動や、加工食品、酒、果物・鮮魚の購入金額の減少による生活習慣の変化などを察知し、離反の兆候となる行動を発見。願客への調査結果を機械学習で解析することによって、満足度への影響や離反確率への関係性を把握し、願客の満足度改善と離反原因を明確化。願客の離反を防ぐために改善の提案をすることができるという。
●目次
楽天の各種サービスで取得したデータをAIに活用
「楽天ペイにおけるAI活用 勉強会」という説明会を実施。楽天ペイメントにおけるAIの活用事例の紹介や「楽天ポイントカード」を導入する関連企業とのAIを利用した取り組み、マーケティングの進化などについて解説した。
楽天ペイメントは、楽天グループの共有ポイントシステム「楽天ポイント」や、「楽天キャッシュ」「楽天Edy（エディ）」といった電子マネー、スマホ決済の「楽天ペイ」などを消費者向けに提供している。楽天ペイメントが属する楽天グループは70以上のサービスを展開しており、主軸のECサイト「楽天市場」、携帯電話販売の「楽天モバイル」、保険販売の「楽天生命」など、オンラインだけでなくオフラインにも幅広いサービス網を持つ。その楽天グループのサービス網で取得した、願客の商品購入やサービス利用時の心理、趣味嗜好といった数多くのデータが、楽天グループおよび楽天ペイメントのAI活用における大きなアドバンテージになっているという。
楽天グループは70以上のサービスを展開しており、そこから得たビッグデータをAIに活用できることを強みとしている。画像は当日配布された資料より
AIで消費者心理を読み取り行動を予知
AIを活用することで消費者心理を先読みし、より適した情報を提供できるようになるという。例えば、とある場所で激辛ラーメンを食べ、楽天ペイで代金を支払ったユーザーが居るとする。従来のサービスでは「激辛好きのユーザー」と判断され、似たような激辛の食事を提案することができた。しかし、ここでAIを活用すると「辛い物を食べたあとに甘いものを食べたくなる」という消費者の心理や次の行動などをAIが予測し、消費者に対して近所のスイーツ店の情報やクーポンなど、一歩進んだ情報を提供することができるとしている。
AIと選任のアナリストの併用で消費者の行動を分析
楽天ペイメントのAI×データ活用による願客アプローチの一例として「データ分析における時間短縮」「複雑な分析を容易に実現」「結果から最適解を導出」の3つを挙げた。データの抽出や分析は、従来であれば専任のアナリストやデータエンジニアが必要になる。そこにAIを活用することによって、誰でも単純な指示文でデータ抽出ができる環境を整備できたとしている。それにより月間600時間の作業時間を削減でき、関連企業への対応スピードも速くなったという。また、AIにより複雑な予測が誰でも簡単に利用できるため、関連企業に対して提案の質が向上し既存以外の手法でもアプローチできることで、新たに可能性が広がったという。さらに、人間の直感に依存せずデータにより客観的な意思決定が可能となり、結果に影響する要因や、要因ごとの影響度を把握できるようになったとしている。AIの導入によりデータの抽出や分析は誰でもできるようになったが、専任のアナリストやデータエンジニアは引き続き配置しており、AIと併用する体制を整えているという。
AIで離反の動きを予測し客離れを防ぐ
説明会では楽天ペイメントがAIを使った具体的な事例として「ロイヤルカスタマーの離反防止」と「願客解像度の向上」を紹介した。マーケティングにおいて、特にスーパーやドラッグストアといった小売店では、上位20％のロイヤルカスタマー（「企業に対して愛着をもっている顧客」「商品・サービスを長期的に利用してくれる顧客」「企業やブランドに信頼を寄せている願客」を表す）が、売上構成比の80％を占める状況を指す「20:80の法則」という考え方がある。そのロイヤルカスタマーの約半数が、翌年に購入金額が10％以上に下がる、または来店しなくなる傾向を示すデータがあり、その離反を防ぐのが小売店にとって課題になるという。そこで楽天ペイメントは、関連企業のID-POSや楽天グループで収集した消費者の購買データを元に、AIが未来3カ月間の「離反スコア」を算出。そのスコアを元に願客を区分し、ID-POSや願客調査（リサーチ）で、離反した原因を探るという。AIは来店周期や来店曜日、購入行動や、加工食品、酒、果物・鮮魚の購入金額の増減による顧客の生活習慣の変化などを察知し、離反の兆候となる行動を発見するとしている。また、願客への調査結果を機械学習で解析することによって、満足度への影響や離反確率への関係性を把握し、願客の満足度改善と離反原因を明確化しているという。関連企業に対しては願客の離反を防ぐために販促や店舗の品揃え、棚割りの変更による願客へのアピール、設備やサービスの改善などを提案することができるという。
楽天ポイントカードを利用しない願客の行動を、AIと店舗データと活用して推論する活用も始めている。楽天ペイメントは楽天ペイやポイントカードを利用したユーザーのデータは豊富にあるが、それらを利用しない願客は一定層おり、願客全体の傾向が掴みづらかったという。ポイントカードを利用するユーザーが7割であったとしても、AIでポイントカード非利用者のデータを補完することによって、9割程度の願客を想定し意思決定ができることを強みとしている。
（文＝田代祥吾／フリーランスライター）
