ほけんの窓口グループ株式会社 様金融
店舗周辺には、
どんな方がいるのか、どこから来るのか。
社内のデータでは見えなかった
そのリアルな動向を知ることは
出店、販促、運営の3面で大きなチカラになる。
生命保険、損害保険等、40社以上の保険の募集を行う、ほけんの窓口グループ様。2021年にKDDI Location Analyzer（以下、KLA）をご導入いただき、店舗出店やエリアマーケティングの戦略立案にご活用いただいています。今回は、データ分析や社内での活用支援をご担当の柴田大樹様に、導入の経緯や活用状況についてお話を伺いました。
ほけんの窓口グループ株式会社
システム部システム企画課主任 柴田大樹 様
当社は、保険の乗合代理店として、お客さまにとって「最優の会社」、最大でも最強でもなく最も優しく、最も優れていることを目指し、お客さまに安心と安全、笑顔と幸せをお届けすることを仕事の本質とさせていただいている会社です。私はシステム部システム企画課データ解析チームで、社内のデータの分析と、社内のデータ活用支援を主に行っています。店舗周りのデータに限らず、Webサイト、顧客データ、また公的データやKLAから収集できるデータのような人流データも含めた幅広いデータを扱っています。
きっかけは、よりリアルにお客さまの動向を捉えていくためには、社内にあるデータだけでは限界があり、外部データを活用しようとなったからです。社内データだけでは、ご予約やご来店時など当社とのコンタクトがあるお客さましか見えません。それ以外の、当社と接触がないお客さまがどのような動きをしているのかを捉えていきたいという狙いから、まずは自社データではない外部データに注目しました。
最初は国勢調査等の公的統計を検討しましたが、お客さまのリアルな動向を把握するには、データの鮮度がネックでした。そこで行き着いたのが位置情報データです。施設周辺のエリアを見ると人が多いような繁華街でも、施設自体にはあまり人は来ていないといったことも往々にしてあるため、ピンポイントな場所への来訪状況が分かるGPSデータは、よりリアルなお客さまの動向を知るために有効だと感じました。
導入時に主要な通信会社のデータやツールは比較検討しましたが、KLAはメッシュが細かく設定されている点がとても良かったです。あとは、データ抽出の速度。他社ですと、レポートを依頼してデータが届くまで2週間、1か月かかりますが、KLAはワンクリックして数秒で届く、このスピード感に魅力を感じました。
また、分析対象となる施設を自分で自由に設定できる点もメリットです。当社の店舗は、大型の商業施設だけでなく、スーパーに併設する店舗もあります。依頼をしてレポートの提供を受けるのではなく、セルフ分析型のツールなので、様々な施設を自分達で何度でも分析できる点は使い勝手がとても良いです。
大きく３つあり、1つ目は新規出店です。
空きテナントや物件をKLAで分析し、出店判断に活用しています。または、既存店のリロケーション時の候補地選定でも使っています。主にSC出店時の分析に活用することが多いので、施設の来訪者のボリュームや性別や年代等の属性等を見つつ、候補地のポテンシャルを計っています。
2点目はエリアマーケティングです。
Web広告は地図上でピンポイントにエリアを設定できるため、広告を出す際に、ターゲットとなるお客さまがそのエリアにいらっしゃるか、またそのエリアに住むお客さまは当社店舗のある施設への来訪があるのか、さらに来訪者の属性等をKLAで分析しつつ、広告出稿エリアの選定に活かします。来訪者の属性も分かるので、バナー広告のクリエイティブ選定にも重宝しています。
例えば、30～40代が多ければファミリー層向けの訴求、シニア層であれば相続等のキーワードが目に留まりやすいですし、ニーズにあった訴求のほうがクリック数も当然ながら上がるため、居住エリアと属性をみながらメッセージを変えていき、広告の最適化を図っています。
3点目は既存店の分析です。
KLAは施設の時間帯別来訪者数も分かるので、いつの時間帯にピークが来るのか等を把握し、シフトの配置に活かしたり、より多くのお客さまにご相談いただけるよう開店時間の変更といった時間設定に工夫を設けたりしています。
新規出店の際は、候補地の人出を見るだけでなく、属性を細かくみることで需要の予測も踏まえた分析をしています。基本的にご来店いただく方すべてがお客さまというスタンスですが、ご来店いただく機会が一番多い年齢層は20～40代のファミリー層のため、年代性別が把握できるKLAの人流データは参考指標のひとつです。
また、年代によって保険のラインナップも変わってくるため、年代別の人流分析は店舗の特性を理解するうえでも参考になります。
既存店では、ポテンシャルと実績のギャップの把握にも活用しています。
例えば、当社店舗への来店がさほど芳しくないといったときに、出店している施設全体には充分に人が来ているのか、それとも施設全体で客足が落ちているのか等が分かるため、課題や要因を探るのに役立ちます。
リアルな人流データを確認できることにより、導入前と比べてトレンドや変化を容易に捉えられるようになりました。
例えばコロナ禍における変化の把握です。コロナ禍では今までの経験則が通用しなくなったため、KLAでお客さまの動きを数字で明確に把握できたのは大きなメリットでした。
導入したタイミングがちょうどコロナ禍に入って1年目の年だったこともあり、コロナ禍の前と後で比較しながら見ることができて良かったです。コロナ禍の影響を受けた店舗と受けてない店舗の比較も、容易にできるようになりました。
また、KLAは年代別の人流分析もできるため、例えばコロナ禍の影響をダイレクトに受ける都心の若い方たちはガクンと来訪が落ちていたり、日常使いのスーパーにある店舗におけるご年配の方々はコンスタントに来ていただいていたりと、変化の傾向も探ることができます。こういったことが経験則ではなくデータとして把握できることは価値があります。
今行っている分析やデータの活用を、さらに高めていきたいと思います。
新規出店では、出店のレギュレーション設定にKLAのデータを活用できないか検討中です。今は、施設を単体でみて、来訪者の年代等の属性を実際の目視と合わせるといった使い方ですが、その施設が全国的に見て、もしくは近隣の郊外都市と比べて人出が多いのか否かといったところまで見られるようにし、より効果的な店舗戦略に活かしていきたいと感じています。
エリアマーケティングに関しても、人流データと公的データを組み合わせて、より地域特性にマッチしたマーケティング戦略を立てていけないかと考えています。TVCMで全国的な認知はある程度いただけているものの、年代やライフスタイルにより保険のニーズは異なるため、バナー広告等でニーズの差を出していますが、ターゲティングや広告戦略の精度をより高めていくために、KLAのデータは活用の余地があると感じます。
既存店分析についても、いまは気になる店舗をスポット的に分析していますが、定点観測的にデータを取り続けていくことで来店数との相関を分析し、人流の変化が来店数、またはそこから先の数字にどのように影響してくるのかを、いち早く知るといった分析にも活かしていきたいです。
（取材月2022年4月）
