企業ニュース
ユーソナー株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役会長：福富 七海、代表取締役社長： 長竹 克仁、以下ユーソナー）は、ユーソナーが保有する日本最大級の法人企業データベース「LBC」とOpenAI社によって開発された最新の大規模言語モデル（LLM）である「Generative Pretrained Transformer（GPT）」を組み合わせ、企業属性に合わせてパーソナライズしたビジネスメールを自動生成するツール「LBCメール」の実証実験を開始したことをお知らせします。第１弾の検証結果では、通常の差し込み有りの一斉配信メールと比べて、「GPT-3.5」で開発した「LBCメール」だとCTR（クリック率）が1.3倍、CVR（資料ダウンロード率）が2.7倍に、「GPT-4」で開発した「LBCメール」だとCTR1.5倍、CVR4.5倍と大幅にメール効果が向上しました。
※ 大規模言語モデル（LLM、Large Language Models）とは、巨大なデータとディープラーニング技術を使って構築された言語モデルです。ディープラーニングとは、人間がおこなうタスク処理をコンピュータに学習させるものとなります。大規模言語モデルでは、コンピュータが膨大な量の計算をおこなって会話を構築するため、まるで人間と話しているかのように、流ちょうな会話が可能です。
「LBCメール」の実証実験の背景
ユーソナーは、データベースマーケティング支援会社として、独自構築した日本最大級の法人企業データベースを活用し、クライアント企業にマーケティングノウハウを提供してきました。新規顧客の発見と顧客育成を支援する取り組みの一環として、大規模言語モデル（LLM）である「GPT-3.5」や「GPT-4」などのテクノロジーを活用し、「パーソナライズサービス」の実証実験を開始しています。
実証実験の概要
ユーソナーは、部署横断のGPTプロジェクトチームを立ち上げ、効果的なパーソナライズビジネスメール運用に向けた実証実験を開始。メール配信対象企業が持つ様々な企業属性情報を統合管理し、大規模言語モデル（LLM）を活用し、データ解析をした上で、最適なパーソナライズメールを配信する実証実験を行っています。
LLMを利用する際の一般的な課題として、別システムで管理されているコンテンツをそのままパーソナライズに利用できないことや、データが複数のツールにまたがり管理されていて顧客プロファイルが統合できないため、LLMの利用がうまく進まないケースが多く存在しています。
そこで、GPTプロジェクトチームでは、ユーソナーが提供する顧客データ統合ソリューション「ユーソナー」や名刺管理ツール「名刺ソナー」を活用し、企業に関わる属性情報（業種や売上、従業員数、商品などの企業属性変数や、営業活動変数である顧客/見込み客、商談有無、サイトでの行動パターン変数である新規/リピート訪問者、閲覧ページなど）を統合したうえで、大規模言語モデル（LLM）である「GPT-3.5」や「GPT-4」を活用し、最適なメールコンテンツ配信の実証実験を行っています。
第１弾の検証結果では、通常の差し込み有りの一斉配信メールと比べて、「GPT-3.5」で開発した「LBCメール」だとCTR（クリック率）が1.3倍、資料ダウンロード率（CVR）が2.7倍に、「GPT-4」で開発した「LBCメール」だとCTR1.5倍、CVR4.5倍へと、大幅にメール効果が向上しました。
今後の展開
ユーソナーは、日本最大級の法人企業データベース「LBC」とLLMを組み合わせた「LBCメール」を通じ、これまでのメールマーケティングとは異なる、顧客企業の属性や興味関心に沿ったメール生成に貢献することを目指します。個人を特定しない形でWEB上での行動履歴データを分析し、興味関心に合った商品提供アルゴリズムの開発を通じて、より精度の高い「法人企業向けパーソナライズサービス」を構築してまいります。
また生成AIやLLMだけでなく、さまざまなテクノロジーを活用し、企業の成長と顧客満足度向上に向けて、データに基づいた新しい取り組みを推進しています。
今後は、実証実験の成果を元に「LBCメール」を改善し、さらなる効果を追求していきます。パーソナライズビジネスメールに限らず、他のコミュニケーションチャネルにも同様の技術を応用し、顧客企業のビジネス戦略に寄り添い、ビジネスの成果を最大化するサポートを提供していく予定です。
「LBC」について
詳しい資料はこちら ＞＞
https://usonar.co.jp/dl/5095.html
「LBC」は、日本最大級の法人企業データベースです。業界問わず、データベースマーケティングに広くご活用いただけます。
「LBC」について、詳しくは上記資料をご参照ください。
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