株式会社乐天（以下简称乐天）与株式会社NTT Docomo（以下简称Docomo），运用Docomo开发的「虚拟行销技术」（※2）——该技术利用企业拥有的各种数据，通过大型语言模型生成虚拟消费者模型（※1）（以下简称虚拟顾客），并可对虚拟顾客进行访谈——结合Docomo所拥有的约1亿（※3）d帐号会员数据及购买数据，实施了针对优惠券派发目标锁定的实证实验（以下简称本实证），并于今日发表已确认本实证之成果。此外，这是首次利用虚拟行销技术进行广告或优惠券派发目标锁定的实证实验。 在本实证中，通过虚拟行销技术生成了以「从未购买过Ghana片装巧克力系列（※4）」为前提的虚拟顾客。针对具有与这些虚拟顾客相似属性的顾客，以及随机抽取的普通顾客，分别派发了「Ghana片装巧克力系列」的优惠券。接着，比较了在本实证期间收到优惠券的顾客对「Ghana片装巧克力系列」的购买率等指针。实证结果显示，与虚拟行销技术生成的虚拟顾客相似的顾客，其购买率最高比一般顾客高出约1.76倍。这确认了通过活用虚拟行销技术，能够理解从未购买过「Ghana片装巧克力系列」的顾客，并据此实施有效的行销策略。 【本实证的概要图】 1. 背景 对企业而言，理解消费者是行销市场调查中极为重要的过程。目前，许多企业主要通过产品出货量和顾客问卷等方式来理解消费者，这导致难以进行有效的目标锁定成为一项挑战。特别是在针对从未购买过特定商品的顾客（以下简称商品未购买者）进行行销时，由于缺乏购买纪录等信息，乐天也深感对商品未购买者的理解不足及目标锁定精准度偏低是一大课题。 面对此一课题，乐天与Docomo认为，通过「虚拟行销技术」生成以商品未购买者为前提的虚拟顾客并进行访谈，接着从约1亿名的d帐号会员中，提取出具有与虚拟顾客相似属性的顾客，将能实现更高端的商品未购买者理解与目标锁定。因此，本次实施本实证的目的，在于验证是否能通过活用虚拟行销技术，实现对商品未购买者的理解并据此采取有效的行销策略。 2. 本实证的概要 本实证于2026年1月15日（四）至2026年2月14日（六）期间实施。在本实证初期，基于Docomo拥有的性别、年龄等与d帐号会员绑定的数据及购买数据，通过虚拟行销技术生成了1,240名以「从未购买过Ghana片装巧克力系列」为前提的虚拟顾客。随后，针对虚拟顾客进行关于巧克力购买行为的访谈，例如购买巧克力的频率、使用巧克力制作甜点的经验等，从而创建了「重视价格」、「重视喜好」、「重视认知」等3种类型的分群（※5），并提取出具有与各分群相似属性、总计约200万名的顾客。 接着，在「d払い®」应用程序及d point club应用程序内，向这些顾客以及随机抽取的一般顾客派发优惠券。通过比较点击优惠券横幅并显示优惠券的比例（以下简称优惠券显示率）与实际购买商品的比例（以下简称购买率），来验证虚拟行销技术是否能实现对从未购买过「Ghana片装巧克力系列」之顾客的理解，以及能否据此进行有效的行销。 此外，针对本次创建的3种类型分群，在实际派发优惠券之前，使用了虚拟行销技术，对各个分群进行了「期待反应率」的预测，该指针显示顾客对优惠券采取行动（如浏览横幅、显示优惠券、购买商品等）的可能性。结果指出，具有重视个人喜好特性的「重视喜好」分群之「期待反应率」数值较低，并提出见解认为，在实际的派发中，与「重视喜好」分群相似的顾客之优惠券显示率及购买率也可能较低。 【分群的期待反应率】 3. 本实证的结果 本实证的结果显示，在重视价格的「重视价格」分群中，与一般顾客相比，优惠券显示率为1.66倍，购买率为1.76倍，对优惠券的反应最为热烈。