株式会社オリコミサービス
［業種］広告業　　［活用業務］エリアマーケティング、広告効果測定等　　
［URL］https://www.orikomi.co.jp/

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。

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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二つ、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（地図情報システム）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。

エリアをデータで捉えることで
広告メディアの価値に説得力をつけられる

当社は屋外広告も手掛けていますので、看板が設置されているエリアや道路にどんな人が、どれだけいるかが分かることは、そのままメディアパワーにつながります。そういった指標は道路交通センサスの道路交通量で出せますが、どの道路でもあるわけではなく、かつ「ピンポイントに12月の状況が知りたい」といった時に把握が難しくなります。

KDDI Location Analyzerは、このエリアや通りを行き交う人のボリュームはもちろん属性も、知りたい期間、時間帯で測ることができます。これはメディアの価値づけという意味で活用できると、導入前から考えていました。
実際に、導入後に山手線全駅周辺の利用者傾向調査を行いました。こういう分析も歩行者や滞在者の属性を集計することで実現できたことです。

「渋谷はやっぱり男性が多い」「意外と通勤者が多い」というのをきちんと数字で捉えて、イメージとデータが合致した、あるいはイメージと異なり実際はこうだったみたいな説得力を付けられるのはデータ活用の強みであり可能性を感じる部分です。

【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。

(取材月：2020年4月）