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広告業

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株式会社オリコミサービス

動的データを⾃由に活⽤できクライアントへよりリアルな提案が可能に。

折込チラシを中⼼とした広告代理業を展開されているオリコミサービス様では、チラシの配布エリアや配布後の効果検証の分析をする「マーケティング」と、Web広告運⽤等を中⼼にした「デジタルマーケティング」の両輪で、来店促進や広告宣伝におけるクライアントの課題を解決するデジタル&マーケティング部にてKDDI Location Analyzerをご活⽤いただいております。
今回、導⼊の経緯や活⽤について、同部署の鷹野様にお話を伺いました。

株式会社オリコミサービス 様

株式会社オリコミサービス デジタル&マーケティング部
鷹野 寛之 様

課題

  • 公的統計等の静的データは分析幅が限定的
  • 商圏の周辺環境を加味しきれない
  • チラシの効果を測る軸が少ない

目的

  • エリアマーケティングの精度を⾼めたい
  • 広告効果をより具体的に検証したい
  • よりお客様が求めるデータを取りたい

効果

  • 広告展開の前後の変化が明確に
  • 顧客の競合調査が容易にできる
  • 来店客を属性や時間帯で分析できる

⽴地や⽤途に合わせ最適な提案をするために、市場をリアルに把握できる動的データが必要だった

― 導⼊の経緯について

KDDI Location Analyzerを導⼊した経緯は⼤きく2つ、まず⼀つめは商圏分析の課題解決に向けてです。

当社は多店舗展開をしているチェーン企業向けに商圏分析のサービス提供もしています。クライアントの新規出店時の商圏調査では、共通のフレームワークとして、「この業種ならこの商圏範囲は半径○○kmで、その商圏内の居住者がどういう⽅々か」といった調査を⾏っていました。しかし、店舗の⽴地によって来店範囲は異なります。例えば渋⾕にある店だと周辺○○kmからということではなく、かなり遠⽅からも来店します。古くからGIS(地図情報システム)界隈では⾔われていますが、“キロ圏”で商圏を区切る分析は、その店の状況を把握するのに適していない場合があります。実際には地形や交通網をはじめ様々な要因で商圏を定義すべきなので、単純な“キロ圏”という静的指標だけでは、どうしても⼀⾯的な分析になってしまい、限界を感じるケースがありました。

昔から、特に都⼼と郊外の店舗や、超広域の商業施設と狭域のそれなどでは、GPSのような動的な指標でないと捉えきれないのではないかという思いがあり、KDDI Location Analyzer導⼊を検討するに⾄りました。

もう⼀つは、広告効果の検証です。
スーパーマーケットのチラシであれば、POS等の売上データやレジ客数で効果を測れますが、すべてのクライアントで同様のデータを預かれるわけではないので、チラシが実際に効いているのか否かを検証するために、今はKDDI Location Analyzerで取れる数値の変動を、KPIの⼀つにしています。

― 採用の決め⼿は?

KDDI Location Analyzerは定額で使い放題なので、スポットで何度もデータを出せる点が⼀番の決め⼿。なぜなら、データ分析はふたを開けてみないと分からないことが多くあるからです。テーマによっては、「ビジネスに有⽤なデータを3つ導き出すのに、100個くらいデータを出して分析する必要があった」ということもあるので、例えばデータを1つ出すのに都度費⽤がかかるようでは厳しい実情があります。

ビッグデータ分析においては、様々な切り⼝で分析を繰り返し、「これは使えない」というものをつぶしていかないと真に必要なデータが出てこないのは⼆律背反な部分。データ出⼒だけで多くのリソースをはらっていては前に進めないため、セルフで⾃由に分析できるこのシステムは、当社のニーズに合致しました。
⾊々とトライアンドエラーできる点は⼤きな魅⼒です。

“競合店も来訪者も分析できる”
ここがチェーンストア企業から⾼く評価されるポイント

― 実際に活⽤してみて、クライアントからの評判は?

まず、今までと⼤きく異なる点は「競合が⾒える」こと。スーパーマーケットや専⾨店などにはベンチマークする競合ブランドが必ずいくつかあり、新店を出す際に近くの競合店舗の動きは興味の⾼いところとなります。

従来の商圏分析では、近くにある競合店舗も⾃店舗も、⽴地環境が同じなのでいくら分析したところで競合が何をやっているかは⾒えてこず、対応策も打てません。
⼀⽅、KDDI Location Analyzerは店舗や施設の来訪者を属性や居住地まで細かく分析できるので、これまで⾒えなかった「競合店舗がどこからお客さんを呼べているのか、どういう⼈がどの時間帯に来ているか」が測れ、⾼い評価を受けています。

また、商圏が狭域の際はメッシュだと粗すぎて町丁⽬単位での分析が必須となります。特にスーパーマーケットは、ペンで線を引くように細かく商圏を定義するため、町丁⽬単位で分析できる点も重宝されます。

⾃社の会員や顧客のデータだけでなく潜在顧客の動きも可視化できることはよりリアルな分析につながる

今は、従来からの活⽤データにKDDI Location Analyzerから収集したデータを重ね合わせるようにしています。例えば、来訪者分析をする際、会員カード情報や顧客データなどをGISにインポートし分析していましたが、KDDI Location Analyzerで取った来訪者データを重ねてみると差分が出ることも。会員カードを保有する層には偏りがあり、40代⼥性の層は厚いがシニアのデータが取りにくいといったバイアスがあることを、KDDI Location Analyzerのようなフラットなデータを重ねることで実感しています。

このようなバイアスを把握でき、「実際はこういった⼈が多く来店していた」という気づきを提案できることは、クライアントからも喜ばれている点です。

このシステムは道路の通⾏状況も分析できるので、クライアントの店舗前の⼈通りの把握にも活⽤しています。道路交通センサス等の統計データでは収集していないような道路に関しても、属性とともに把握できるのが良い点です。例えば、あるブランドの複数店舗の店前通⾏量と売上や来店客数の関係性を⾒てみると、やはり⽐例しています。

これらは店舗を建てる際の⽴地選定に関わる部分ですが、既に建っている店舗であっても「そもそも⼈が少ない通りだから、わざわざ来てもらうための施策が必要だね」といった次のアクションの検討が明確になるという点で、メリットがあります。

― 今後の活⽤について

広告コミュニケーションはデジタル化が進むものの、紙の価値は⼀定の認識がありチラシ⾃体もなくなりはしないものです。KDDI Location Analyzerで来店者の居住地や属性を明確にすることはチラシ配布エリアの最適化につながり、当社にとっては配布ボリュームを下げることにもなりえます。しかしこれはマイナスではなく、店舗の⽴地をふまえた最適な広告提案につながると捉えています。例えばデジタル広告やコンテンツ拡充などです。

クライアントもデジタルとアナログは両輪で使っていくものなので、顧客の課題を俯瞰して捉え、「この環境ではチラシよりもデジタルのほうが響きます」といったシーンによる使い分けや、より効率のよい提案をしていきたい。そういった提案の根拠づけに、もっと活⽤できると考えています。

システムの改善要望等をフィードバックすると、いくつかは実装されていくのは評価できます。導⼊当初から機能も拡充されていますし、今後はよりリアルな分析ができるよう、データの鮮度がより上がっていくことを期待します。

(2020年4⽉取材)

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