商品企画・マーケティング
この商品、誰に響く?
顧客層ごとに商品・価格・訴求を比較。先に試す候補と、見直すポイントを絞ります。
顧客アンケート・購買履歴など
ウレカタ × CoeSignal の法人向け検証
自社の顧客データやレビューを活かして、
商品・顧客・市場に合う検証の仕組みを。
データの反映から検証方法まで、一緒に設計。
通常のウレカタは、利用登録後に固定100人の合成ペルソナで案を比較するWebアプリです。このページでは、自社データや専用ペルソナを使う個別開発をご案内します。
商品やテーマが、まだ検討段階でも大丈夫です。
顧客に近い条件で、仮説を確かめる。
自社の顧客に近い条件で
レビュー・実データを活用
実調査との比較まで設計
相談できること
新商品の発売から、既存商品の改善、海外展開まで。
商品企画・マーケティング
顧客層ごとに商品・価格・訴求を比較。先に試す候補と、見直すポイントを絞ります。
顧客アンケート・購買履歴など
商品改善・顧客理解
レビューにある期待や不満を整理。購入をためらう理由から、改善の仮説をつくります。
レビュー・口コミ・問い合わせなど
海外展開・新市場
現地の暮らし・価格感覚・代替商品を踏まえ、商品や伝え方を検証する条件を設計します。
現地のレビュー・市場情報・調査など
顧客層ごとの反応・比較案の違い
購入の障壁・価格や訴求の見直し仮説
実調査・販売テストに進める確認事項
成果物の構成イメージです。項目・形式は検証範囲に合わせて決めます。
精度を高めるための、検証設計
鍵になるのは、人のデータを取り入れ、別のデータで確かめること。
研究紹介 / Kolluri ほか・EMNLP 2025
人の回答分布との
整合性が改善
米国の210の社会科学実験・約290万件の回答を用いた研究。26%は追加学習前のモデルとの比較で、購買予測の的中率やウレカタの実績ではありません。
論文の原文を見る属性だけでなく、使い方・購入理由・不満を、自社データやレビューから整理します。
実調査と評価順位や顧客層ごとの傾向を比較し、合う点・ずれる点を確かめます。
結果から仮説を絞り、必要な実調査や販売テストにつなげます。
論文名:Finetuning LLMs for Human Behavior Prediction in Social Science Experiments。数値はSocrates-Qwen-14BとQwen2.5-14Bの比較です。米国の選択式回答を対象とし、日本や海外での商品購買に同じ結果が得られることを示すものではありません。データを入力に反映する方法とモデルの追加学習は別です。研究の知見を検証設計に活かし、具体的な手法や追加学習の要否は個別に検討します。
相談から、検証まで
商品・顧客・判断したいことを伺います。資料やデータは未整理でも大丈夫です。
進め方・必要なデータ・成果物と、費用感・スケジュールをご案内します。
テーマを絞って検証し、次に試す案と追加で確かめることを整理します。
はい。「この商品なら何を検証できる?」という段階からご相談いただけます。お手元の情報を確認し、追加で必要なデータや顧客への質問を整理します。最初のフォームに実データを添付する必要はありません。
通常のウレカタは、公開された合成ペルソナ100人に商品への反応を聞くサービスです。法人向けでは、自社データの活用、レビューの整理、対象市場、実調査との比較まで、目的に合わせて個別に設計します。提供範囲はご相談のうえで決めます。
検証テーマ、対象市場、データの状態、実調査の有無によって異なります。最初のご相談で目的と条件を伺い、検証範囲・成果物・費用感・スケジュールをご案内します。具体的な作業は、ご提案への合意後に進めます。
AIの関心度は、実際の購買率ではありません。まず比較案や仮説を絞り、大きな投資判断の前には実消費者への調査や販売テストで確かめる使い方を想定しています。掲載論文の数値も、ウレカタの精度や改善実績を示すものではありません。
ウレカタ × CoeSignal
担当者が、目的に合う検証の進め方と費用感をご案内します。
実データの添付は不要です。