商品の企画から販売、分析に至るまで様々なステップがあります。近年では、CDP（カスタマーカスタマー・データ・プラットフォーム）などの導入も進み、顧客データ活用の幅を広げる動きが主流になっています。では、そのような動きに対して、競争優位性を保つためにはどうするといいのでしょうか？
近年のAI技術の発展は目まぐるしく、様々な業界でAIの導入や活用、CDPやPDP（プロダクトデータ・プラットフォーム）の活用が進んでいます。本記事では、メーカーにおけるAI、Lazuli PDPを用いた商品データの拡張と加工、名寄せ、それらがもたらす効果についてご紹介します。
データ分析から多くのインサイトを得る鍵はデータの前処理にある
メーカーにおいて、顧客データや購買行動、POSデータなど様々なデータを収集、連携し、分析する場面が多くあります。
しかし、POSデータなどを入手してもすぐにデータ分析を始めることは難しいのではないでしょうか。それは、小売業ごとに商品マスタの管理方法、商品情報における表記方法などが異なるためです。例えば、「ml」が「ミリリットル」と表記されていたり、全角で「ｍｌ」と表記されていたりと、これらを同じ表記に統一しなければ、データ分析を始めるスタートラインに立てていないのです。
では、これらの商品情報をどのように分析できる形に整えていくとよいのでしょうか。元データの形式にもよりますが、データを整える際のステップが大きく分けて3つあります。
・データの収集と統合
POSデータを収集し、顧客の購買履歴や商品の詳細情報（商品名、カテゴリ、ブランド、仕様など）を含むデータである、商品マスタ情報と統合します。
・データクレンジングと前処理
収集したデータには値の欠損や異常値、表記揺れが含まれる可能性があります。これらの補完やクレンジング行います。商品名などのテキストデータを正規化し、統一的なフォーマットに変換します。これによりデータの整合性が向上します。
AIで浮かせた工数を分析時間に活かす
では、データを整えるために必要な「データの拡張」「データの加工」とは何を指すのでしょうか？
（※ここで使用する「データ」は「商品情報」を指しています。）
Lazuliが提供するLazuli PDP（Product Data Platform）を通じて、メーカーが持つデータをどのように拡張・加工するかご紹介します。
・Lazuli PDPとは
「Lazuli PDP」とは、複数の外部データベースに点在していた商品情報を一括して管理し、またデータを活用しやすい形に整理、拡張するためのクラウドサービスです。メーカーや小売業者、製薬業者などが保有する多様な商品マスタデータを、AIを活用して名寄せし、製品の特徴からメタタグの付与や関連付けを行います。これらの情報が「Lazuli PDP」を通じて、ユーザーに提供されます。
・活用方法
①データの拡張
Lazuliデータベースを用い、商品マスタにおいて、企業が持っておらず、抜け漏れてしまっている商品関連情報を収集、付与したり、Lazuli独自で生成している商品特徴タグを付与します。
②データの加工
企業が持つ、商品マスタ情報や①でLazuliが拡張した情報を元に、企業が望むデータ名に加工し、変更することができます。例えば、「商品名」を「すでにお持ちの商品名 _ ブランド名 」の形式に加工する、などです。また、名寄せをしたり、カテゴリを推定し、付与することで類似商品をカテゴライズすることもできます。
Lazuliは、AI/機械学習を活用して、様々な商品に関連する情報を収集、クレンジングしているデータベースを独自に持っており、それらがLazuli PDPを通じて提供されることによって、Lazuliの顧客であるメーカー企業は分析前のデータ整備をしています。AIを利用しているため、担当者が実施するよりもはるかに効率を上げられ、その担当者分の工数を分析にあてるなどすることができます。
加工して増えた商品情報から得られるメリット
メーカーが持つ様々な商品には、スペックや種類、ブランド名など、多くの商品情報が存在します。これらの様々な情報を元に、顧客は商品の購入を決めています。
・商品データが提供するインサイトと競争優位性
Lazuli PDPはネット上に存在する、その商品の口コミなどからカテゴリ情報やメタタグを作成し、JANコードや型番といった一意のコードをキーに各商品情報に紐づけていきます。
これを活用することで、これまでCDPを使い、獲得してきた属性情報やID-POS、広告ログなどの顧客データに加え、購入した商品情報を組み合わせてより深い分析をすることができるようになります。
例えば、従来だと会員情報や会員の行動ログ、購買情報などから分析していたものに、購買された商品につく、「栄養」「ウォーキング」「カロリーオフ」といったメタタグを組み合わせることで、それら商品を購入した人は「健康嗜好」だ、という一歩深い示唆を得ることができるようになります。
これにより、どのような他社の商品がどのような属性に売れているか、などを分析していくことで、自分たちがどのような製品を作っていく必要があるのか、という戦略的な意思決定を行い、競争力を向上させることができます。
商品データ加工のさらなる飛躍
商品データの加工は、企業が持つ商品マスタ情報やLazuliが拡張した情報を元にAIを活用して情報を整理して、企業が望むデータ形式に加工（名寄せやカテゴリ推定を含む）し、目的に応じたデータ利用を実現するものです。
この加工技術を用いることで、社内の様々な製造データや物流データ、POSデータなど、部門ごとでサイロ化しているデータを統合し、ECサイトやCRM、分析、サプライチェーンなどの様々なアウトプットに対して使いやすい形にして形成することができます。
まとめ
商品や購買トレンドの分析をするためにはデータを綺麗な状態で行う事が重要です。データの精度が分析のアウトプットに大きく影響します。
データの拡張や加工を自動で行う事で処理時間を短縮するだけでなく、新しい切り口での消費者ニーズの発見など競争優位性を高める事が出来ます。
当社では、プロダクトデータという観点から皆様が扱う商品の基礎データの拡張・加工をお手伝いしております。「Lazuli PDP」では、各商品に対して付与される、特徴タグを用いた、顧客体験向上に重要な顧客分析をより深いレベルで実現するためのタグ・カテゴリを提供しています。社内のサイロ化されたデータの整備も可能ですので、ご興味をお持ちいただいた方はぜひこちらよりお問い合わせください。
Lazuli PDP サービスサイト：https://service.lazuli.ninja/