来場者全体の属性把握や、 業務の要となる“試合ごとの来場者比較”を 明確かつ容易にできる環境を実現。

導入の経緯について

野球観戦の場合、代表の方が皆さんの分のチケットを買って、当日に配ったりお誘いしたりするケースも少なくないため、どうしても購入者と実際の来場者には少しズレが生じます。チケットを購入した方だけ見ているのは不十分だと言う話は経営陣ともずっとしていました。
継続的に来場者の属性を計れるサービスを探していた中、検討にあがったツールのひとつがKDDI Location Analyzerです。

採用の決め手は？

KDDI Location Analyzer は、いつでも、何回でも過去の来場者データを振り返ることができる。そこが一番の決め手でした。

私たちの業務では、去年との比較や他の試合との比較がとても大事。それまで使っていたのは、都度依頼して分析結果を受け取るレポート納品型のサービスですが、年間70試合はある中のどの日を調査するか選んだり、指定した条件でしかデータが見られなかったりと気軽に使えませんでした。調査仕様を決める手間もかかるため、何度でも自分でデータが取れる定額制のシステムは我々のニーズにマッチしていました。

KDDI Location Analyzerはトライアルもできましたし、過去の試合の来場者データもウェブ上で手軽に分析できることは大きなメリットです。
分析条件も柔軟に変更できるので、データを見ながらスタジアムの滞在時間等の設定条件を変更しつつ、適切な仕様を探れるのも優位性がありました。

どのように活用されていますか？

横浜スタジアムへの来場者の性別や年代といった属性の把握がメインです。それらのデータをもとに、イベント企画や各種効果測定、マーケティング戦略への活用を進めています。
通常の試合はもちろん、女性向けの企画や子供向けの企画といったイベントゲームも毎年開催しているため、実際に狙ったターゲット層が来場したかをデータでしっかり見ていき、今後の戦略に活かすようにしています。

ちなみに、実際に収集した来場者データを見てみると、サラリーマン世代の方が多いというこれまでの想定とのずれは無く、改めてデータで実証されました。
こうしたデータを経年で見ていくと、将来の仮説や予測がロジカルに立てられるようになると思います。

導入の成果は？

2020年から利用していますが、例えば昨年の同時期との比較や、同イベントでの比較が、わざわざローデータを参照しなくてもすぐに比較ができ、非常にメリットを感じています。

導入以前は来場者のデータ等は外部から購入しており、ローデータレベルで比較をしていましたが、全試合のデータではないため、どうしても「○○年○○開催の試合です」という注釈付きの比較になっていました。
KDDI Location Analyzerを使えば、全試合の来場者データが同じ条件できれいに揃います。明確に比較できるという点について、マーケティング戦略グループの中でも評価が高いです。

また、定額で何度でも調査できるため1試合当たりにとれるデータのコストは抑えられるため、以前と比べコストパフォーマンスは上がったと思います。

【今後の活用について】

リピート率を見ることは戦略上も大事なため、今後はリピート来場や新規来場の割合なども分析していきたいです。
また、横浜スタジアム以外にも、飲食店や物販店舗も展開しているので、来店者の属性や、横浜スタジアムと各店舗の来訪の相関関係（リピート等）を見るといった分析にも使っていきたいと思っています。

将来的には、外部データと掛け合わせた分析もできるとよいですね。
横浜スタジアムにはau PAYが導入されているので、それらの決済データとKDDI Location Analyzerのデータが紐づけば、球場内の細かな動きなども分析できるようになり、来場者の“解像度”が上がります。そういった外部データとの連携により、来場者の属性だけでなく動向まで含めて捉え、マーケティング戦略に活かしていければと考えています。

（取材月：2021年4月）