生成AIソリューション 活用事例
クーポン通知を送ったのに来店しない人もいれば、すぐに行動に移す人もいます。
その差は、年齢や性別といった“属性”ではなく、その人の生活リズムや性格傾向、行動スタイルにあるかもしれません。
『行動変容レポート by SilentLog』は、スマホの位置情報から自動収集されたライフログをAIが分析し、
通知や施策がどのように行動を変えたのかを可視化するソリューションです。
スマートフォンにSilentLogアプリを入れるだけで、移動履歴・滞在傾向などの行動データが自動的に収集されます。
これらのライフログをもとに、AIが以下のようなことを推定・分析します。
・誰が、どんな通知に反応したのか
・通知やキャンペーンが行動に与えた影響(変化前後の比較)
・行動パターンや性格傾向(朝型/夜型、計画的/衝動的など)
・想定外のユーザー反応や潜在ニーズの兆し
対象となる駅ビル商業施設(エキュート立川)において、
ユーザーの行動類型や生活圏に応じたインセンティブ(200円クーポン)を配信することで、
最大で11.36%のユーザーが行動変容(インセンティブ利用による店舗来訪)を示しました。
詳細はこちらをご確認ください。
滞在時間や行動リズムなどのライフログデータを、特許出願中のAIエンジンが分析。
「最近あまり歩かない人」「夜型の人」など、性格や生活スタイルに基づいた行動タイプを抽出します。
→“同じ20代女性”でも、全く違う行動傾向やニーズを持っていることがわかり、それぞれに合わせて届けることができます。
属性情報に頼らない、“内面に寄り添ったパーソナライズ”が実現できます。
「通知を出したら、何人が来店したか?」
従来はここがブラックボックスになりがちでした。
「通知を受け取る前と後で、その人がいつ、どこに、どれくらい滞在したか」という行動データを比較し、
「通知が行動をどのように変えたか?」を数字で示します。
📌 例:
・通知送信後、駅ナカの店舗への来訪率が1.4倍に
・平日昼間の利用が多いユーザー層にのみ効果があった
こうしたデータを「グラフ+解説付きレポート形式」で提供します。
同じ場所への来訪でも「通勤」「買い物」「散歩」など目的に応じた行動意味が異なります。
これを分析し、意外な反応や潜在ニーズを発見できます。
📌 例:
・通知を送った結果、別の施設への回遊行動が増えていた
・クーポンの対象外施設でも来訪率が上がっていた
ライフログを知ることで、
潜在ニーズの兆候や、新たな仮説のヒントを発見でき、次の施策改善に繋がります。
ユーザーにライフログアプリ「SilentLog」をインストールしてもらい、日常生活の中で行動データを自動収集。
メールアドレスの登録をしてもらうだけで、データ取得が可能です。
アンケートとの組み合わせや、Amazonギフト券などのインセンティブも設計でき、
無意識の行動データとクーポン効果を統合した分析が実現できます。
解析結果は匿名化・統計化されたうえで、行動パターンやライフスタイルをAIが分析。
さらに、お客様が保有する自社データや弊社の外部データとの連携も可能です。
自社アプリにSilentLog SDKを組み込むだけで、ユーザーの行動データを取得・分析可能。
新たにアプリをダウンロードしてもらう必要はなく、既存のUXのままデータ取得ができます。
取得された位置情報データは匿名化・統計化され、AIがユーザーの生活パターンや移動傾向を解析。
自社データとの連携で、特定セグメントの理解や行動傾向の把握がさらに深まります。
継続的なマーケティング改善や、アプリのサービス強化に最適なプランです
Q. ユーザーのプライバシーは守られますか?
→ はい。収集データはすべて匿名化・統計処理されており、個人を特定することはありません。
Q. どのくらいの期間で効果測定が可能ですか?
→ 通常は約1ヶ月程度のアプリ利用で、行動変化データが収集できます。
Q. 自社アプリがない場合でも導入できますか?
→ はい。SilentLogアプリを活用する標準プランをご用意しています。
導入や分析のご相談、デモのご希望など、お気軽にご連絡ください。
📄 SilentLog製品情報:https://www.rei-frontier.jp/silentlog-data/
🧠 ペルソナ行動研究所:https://www.rei-frontier.jp/persona_about/
🧪 導入事例一覧:https://www.rei-frontier.jp/case/
「現実と仮想をつなぐ世界一のサービスを創る」をミッションに、以下の事業を展開しています。
・ライフログアプリ『SilentLog』の開発・運営
・AIによる位置情報分析・パーソナライズ施策支援
・ペルソナ行動研究所の運営
・スマートシティ・EBPMなどの実証実験支援
🌐 公式サイト:https://silentlog.com
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