樂天與Docomo利用Docomo虛擬行銷技術，成功完成優惠券精準投放概念驗證實驗
樂天與NTT Docomo利用基於LLM的「虛擬行銷技術」成功進行了精準投放的概念驗證。透過鎖定與AI生成的「未購買者」相似的顧客，優惠券購買率最高提升了1.76倍。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月22日 19:00
- 🔍 收集: 2026年4月23日 00:02（發表後5小時2分鐘）
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月23日 01:21（收集後1小時19分鐘）
株式會社樂天（以下簡稱「樂天」）與株式會社NTT Docomo（以下簡稱「Docomo」）今日宣布，雙方成功完成了在優惠券發放目標定位上的概念驗證（PoC）實驗。該實驗運用了Docomo開發的「虛擬行銷技術」（※2），該技術利用企業擁有的各種數據，透過大型語言模型生成虛擬消費者模型（※1）（以下簡稱「虛擬顧客」）並對其進行訪談；同時結合了Docomo擁有的約1億名（※3）d帳號會員數據及購買數據。值得一提的是，這是首次運用虛擬行銷技術進行廣告與優惠券發放的目標定位實證實驗。
在本次實證中，雙方利用虛擬行銷技術，在設定「未曾購買Ghana片裝巧克力系列（※4）」的前提下生成虛擬顧客。接著將優惠券發放給兩組客群：一組是具備與虛擬顧客相似屬性的顧客，另一組是隨機抽樣的一般顧客。隨後比較兩組在實證期間的優惠券顯示率及「Ghana片裝巧克力系列」的實際購買率。結果顯示，與生成的虛擬顧客屬性相似的顧客，其購買率最高達到一般顧客的約1.76倍。這證實了活用虛擬行銷技術，能夠深入理解未曾購買過該商品的顧客，並據此進行高效的行銷觸及。
【本實證概要圖】
1. 背景
對企業而言，理解消費者是行銷市場調查中極為重要的流程。目前，許多企業主要依賴商品出貨量或顧客問卷來了解消費者，這導致難以進行高效的目標定位。特別是針對「未曾購買過特定商品」的顧客（以下簡稱商品未購買者），由於缺乏購買紀錄等數據，樂天也深感理解未購買者及精準投放的難度甚高。
針對這項挑戰，樂天與Docomo認為，若能透過虛擬行銷技術生成以「未購買者」為前提的虛擬顧客並進行訪談，再從約1億的d帳號會員中篩選出具有相似屬性的真實顧客，將能實現更進階的未購買者理解與目標定位。因此，本次實證旨在驗證：活用虛擬行銷技術，是否能真正理解商品未購買者，並據此實施有效的行銷策略。
2. 本實證概要
本次實證實施期間為2026年1月15日（四）至2026年2月14日（六）。首先，基於Docomo擁有的d帳號會員性別、年齡等屬性資料及購買數據，利用虛擬行銷技術生成了1,240名具備「未曾購買Ghana片裝巧克力系列」前提的虛擬顧客。隨後，對這些虛擬顧客進行巧克力購買頻率、是否曾用巧克力製作甜點等購買行為訪談，藉此建立了「重視價格」、「重視喜好」、「重視品牌認知」等三種類型的分群（※5），並從中萃取出總計約200萬名具有相似屬性的真實顧客。
接著，透過「d-barai®」App及d Point Club App，向這些顧客以及隨機抽出的普通顧客發放優惠券。藉由比較點擊橫幅並顯示優惠券的比例（優惠券顯示率）與實際購買商品的比例（購買率），來驗證虛擬行銷技術是否能有效理解「未曾購買Ghana片裝巧克力」的顧客並帶來有效的觸及。
此外，在實際發放優惠券之前，針對本次建立的三種分群，亦運用了虛擬行銷技術進行「預期反應率」的預測，也就是預測顧客瀏覽橫幅、顯示優惠券或購買商品等實際行動的機率。預測結果指出，以個人口味為主的「重視喜好」分群，其「預期反應率」數值較低，因此事前便推斷在實際發放時，與該分群相似的顧客，其優惠券顯示率及購買率也可能會偏低。
【各分群的預期反應率】
3. 本實證的結果
本次實證的結果顯示，在重視價格的「重視價格」分群中，與普通顧客相比，優惠券顯示率提升了1.66倍，購買率提升了1.76倍...
在本次實證中，雙方利用虛擬行銷技術，在設定「未曾購買Ghana片裝巧克力系列（※4）」的前提下生成虛擬顧客。接著將優惠券發放給兩組客群：一組是具備與虛擬顧客相似屬性的顧客，另一組是隨機抽樣的一般顧客。隨後比較兩組在實證期間的優惠券顯示率及「Ghana片裝巧克力系列」的實際購買率。結果顯示，與生成的虛擬顧客屬性相似的顧客，其購買率最高達到一般顧客的約1.76倍。這證實了活用虛擬行銷技術，能夠深入理解未曾購買過該商品的顧客，並據此進行高效的行銷觸及。
【本實證概要圖】
1. 背景
對企業而言，理解消費者是行銷市場調查中極為重要的流程。目前，許多企業主要依賴商品出貨量或顧客問卷來了解消費者，這導致難以進行高效的目標定位。特別是針對「未曾購買過特定商品」的顧客（以下簡稱商品未購買者），由於缺乏購買紀錄等數據，樂天也深感理解未購買者及精準投放的難度甚高。
針對這項挑戰，樂天與Docomo認為，若能透過虛擬行銷技術生成以「未購買者」為前提的虛擬顧客並進行訪談，再從約1億的d帳號會員中篩選出具有相似屬性的真實顧客，將能實現更進階的未購買者理解與目標定位。因此，本次實證旨在驗證：活用虛擬行銷技術，是否能真正理解商品未購買者，並據此實施有效的行銷策略。
2. 本實證概要
本次實證實施期間為2026年1月15日（四）至2026年2月14日（六）。首先，基於Docomo擁有的d帳號會員性別、年齡等屬性資料及購買數據，利用虛擬行銷技術生成了1,240名具備「未曾購買Ghana片裝巧克力系列」前提的虛擬顧客。隨後，對這些虛擬顧客進行巧克力購買頻率、是否曾用巧克力製作甜點等購買行為訪談，藉此建立了「重視價格」、「重視喜好」、「重視品牌認知」等三種類型的分群（※5），並從中萃取出總計約200萬名具有相似屬性的真實顧客。
接著，透過「d-barai®」App及d Point Club App，向這些顧客以及隨機抽出的普通顧客發放優惠券。藉由比較點擊橫幅並顯示優惠券的比例（優惠券顯示率）與實際購買商品的比例（購買率），來驗證虛擬行銷技術是否能有效理解「未曾購買Ghana片裝巧克力」的顧客並帶來有效的觸及。
此外，在實際發放優惠券之前，針對本次建立的三種分群，亦運用了虛擬行銷技術進行「預期反應率」的預測，也就是預測顧客瀏覽橫幅、顯示優惠券或購買商品等實際行動的機率。預測結果指出，以個人口味為主的「重視喜好」分群，其「預期反應率」數值較低，因此事前便推斷在實際發放時，與該分群相似的顧客，其優惠券顯示率及購買率也可能會偏低。
【各分群的預期反應率】
3. 本實證的結果
本次實證的結果顯示，在重視價格的「重視價格」分群中，與普通顧客相比，優惠券顯示率提升了1.66倍，購買率提升了1.76倍...