柴山りくさんが計測自動制御学会 システム・情報部門 第37回社会システム部会研究会にて優秀賞を受賞

研究内容
企業は多様な顧客ニーズに対応するマーケティングが求められています。しかし、一部の 企業では顧客の属性情報を収集していません。先行研究ではペルソナを用いた商圏分析が提案されていますが、属性情報がない企業には適用が難しい課題があります。そこで本研究では、販売記録データとアンケート結果を組み合わせて顧客像を作成し、合成人口デー タを活用した商圏分析を提案しました。ベーカリーに適用した結果、実際の傾向が一致する顧客像を作成し、潜在顧客が多い地域を特定しました。

研究目的
本研究では、顧客の属性情報が不足している場合でも、販売記録データやアンケート結果をもとに顧客の特徴や傾向を推定し、具体的な顧客像を作成することを目指します。さらに、その顧客像を活用し、似た特性を持つ潜在顧客が多く居住する地域を特定する商圏分析手法の開発を目的としています。

今後の展望
潜在顧客の多い地域の特定に加え、ターゲット地域の特性を分析することで，チラシ配布 の最適化や新店舗の立地選定などの施策に活用できると考えています．一方、アンケートデータには限界があり、深い動機や価値観の把握が難しい課題があります。これを補うため、生成AIを活用し、仮想的な回答を加えることで顧客像の精度を高める方法が考えられます。