導⼊事例

調査マーケティングのDXを実現。
従来の来店型調査の効率をアップし新たに競合施設の分析も可能に。

株式会社セブン&アイ・クリエイトリンク
調査・マーケティング部 マネジャー 伊東孝雄様［業種］不動産業 ［活⽤業務］商業施設の⽴地調査、運営調査など［URL］https://www.createlink.jp/

セブン&アイ・ホールディングスの総合ディベロッパー会社として、全国に20店舗あるショッピングセンター「アリオ」等の企画、開発、運営を⼿掛ける株式会社セブン&アイ・クリエイトリンク様。施設開発から運営まで、様々な調査にKDDILocationAnalyzerをご活⽤されています。
今回、導⼊の経緯や活⽤について、調査・マーケティング部の伊東様にお話を伺いました。

課題

効果

コロナ禍で、お客様アンケート等の接触型の調査が難しくなり代替えとなるデータ収集⽅法を探していた。

施設来訪者のデータを、以前より低コスト＆スピーディに取得でき、新たに競合分析も容易にできるようになった。

何度でもスピーディに分析でき、しかも定額。分析頻度が⾼い私たちの業務にマッチしていた。

Web調査でもお客様のニーズ等は充分に図れるのですが、リアルな商圏のサイズや実際に施設の訪れたお客様の動きが分からないのが課題でした。そんな中、当時メディアでよく報道されていた「スマートフォンの位置情報を活⽤した⼈出データ」を⾒て、⼈の流れを把握するのにこういう⽅法もあるのかと思ったのも、このシステムを知ったきっかけのひとつです。
−導⼊の決め⼿は？
代表的なGPS位置情報データとそのソリューションはすべて⽐較しましたが、KDDILocationAalyzerに決めた理由は定額で使い放題であること、分析のスピード感、そして電話ですぐ解決できるサポート⼒です。コストに対する効果が抜群に⾼かったですね。
以前他のGPS位置情報データを活⽤したこともありましたが、分析の都度課⾦となりレポートが出てくるまで１〜2ヶ⽉かかることも。分析を頻繁に⾏う当社の使い⽅にはマッチしませんでした。データが必要な時に間に合わないこともあり、スピード感も改善したかった。その点、このシステムは定額で何度でも使えて、数分で分析できます。2週間の無償トライアルで、「来訪者属性分析」や「来訪者居住地分析」のデータと実際のお客様アンケートの傾向と⽐較検証をした上で、傾向が⼤分似通っていたので導⼊に⾄りました。

―KDDILocationAnalyzerに着⽬されたきっかけは？
⼀番のきっかけは、コロナ禍による環境の変化です。私の部署は、商業施設の開発時と運営時にマーケティング調査をしており、開発時の調査は⽴地やマーケット、競合調査などを⾏い、運営時の調査は店舗の定期リニューアルの際に、施設に訪れるお客様へのアンケート調査や、周辺に住んでいる⼈のニーズを把握するweb調査などを⾏っています。お客様アンケートは頻繁に取っていましたが、こういった接触型調査はコロナ禍の影響で実施が難しくなり、代わりにできることを探していたところKDDILocation
Analyzerに⾏き着きました。

お客様アンケートは、居住地や来店⼿段、来店の⽬的や頻度、お店への感想や要望などを聞きますが、どれも施設・店舗を運営する上で必要な情報です。ましてや、コロナ禍
でお客様のライフスタイルや意識の変化などもあるなかで、調査はマスト事項。ということで、これらのアンケー
トも⾮接触型のWeb調査へシフトしていくことになりました。

［単点分析ダッシュボード画⾯イメージ］
任意に指定した施設の来訪者数推移、リピート率、曜⽇別・時間帯別傾向、来訪者属性を把握。

©GIKENSHOJIINTERNATIONALCO.,LTD.

現場感覚を数値や構成⽐で表現できる。
この納得感は、ビジネスを前に進める上でとても有効。

―どのように活⽤されていますか？
KDDILocationAnalyzerは、施設の分析に使っています。
とりわけ、「来訪者属性分析」と「来訪者居住地分析」、「単点分析ダッシュボード」はよく使います。
コロナ禍の⾃粛期（4〜5⽉）と緊急事態宣⾔が終わった6⽉以降で施設来訪者の変化を⾒ると、傾向がはっきりと出ていました。例えばご年配の⽅ですと、⼈が沢⼭集まる場所を避ける傾向があったのか4，5⽉で少し減少。⼀⽅、「単点分析ダッシュボード」で店舗の併⽤率を⾒たところリピート率は上がっていました。こういったデータから、ご年配の⽅は、混みあう場所やいろんなお店に⾏くのを避け、⾏く店を絞る傾向にあったのか等の推察ができます。
また、施設来訪者の推移を時系列で⾒てみると、「混む前に早めに⾏こう」という⼼理が働くのか、午前中に来訪者の⼭が出来ていたりしました。こういった分析結果を店舗の⽅と共有すると、現場の肌感ともあっていて「実際に数字で把握できるのは良いですね」という声をいただきます。感覚を数値や構成⽐で表せるのは納得感があり、このシステムが当社のビジネスにピタっとはまったなと感じる部分です。

施設来訪者の属性や居住地を、15分で把握できる。以前の調査スタイルよりコストもスピードも効率がいい。

「来訪者属性分析」と「来訪者居住地分析」のデータを、⼿軽に店舗と共有できえるようになったのは⼤きな成果です。以前のお客様調査は、企画から実施まで2ヶ⽉がかりで、コストもかかる。KDDILocationAnalyzerなら15分で来訪者の属性と居住地がわかり、「単点分析ダッシュボード」機能を使えばリピート率（これは今までにない視点の数値）も把握できます。
新しく競合分析ができるようになったのも、インパクトのある変化です。来店調査は、⾃分たちの施設の商圏は図れても競合のそれは⾒えません。今は、「3地点来訪者居住地分析」機能で競合となる商業施設との⽐較分析ができるので、⾃分たちが⼀番意識すべき競合店がはっきり分かり、競合のシェアや競合と⾃店舗の併⽤率も属性や時系列で切って細かく分析できるので、今後キャンペーン等の検証にも使えますね。
また、施設開発時の⽴地調査では、今まで周辺の競合店舗のデータを⼿作業で作成し、地図にプロットして⾒ていましたが、予め鮮度の良いチェーン店舗がプロットされているので競合店舗を⼀瞬で可視化でき助かってます。
コロナ禍により、特に運営系の調査は求められるスピードがさらにあがっています。
お客様に求められる施設の在り⽅の変化や、GoToイート等の施策による施設来訪者の変化。それらの変化をいち早く捉え、どうサービスに転換していくのか。その判断をスピーディかつロジカルに進める上でも、このシステムは⾮常に優れたツールだと感じています。

【今後の活⽤について】
まだ導⼊まもなく、ひたすら分析データを収集している段階ですが、今後はそれらのデータをビジネスに活⽤してい−導⼊後の成果は？
きたいと考えています。
施設にどの年代の⽅が来ているか、どこから来ているかといった まずは、販促等の効果検証。施設来訪者のデータを毎⽉取り、キャンペーン実施時の変化を⾒れば具体的な効果検証ができ、反応の良かった施策は継続・横展開できます。

競合分析にも活⽤の幅を広げていきたいです。出店候補地周辺の競合の商圏を調べてベンチマークすべき店舗を把握できれば、MD戦略にも活かせますし、出店後にも⾃施設と競合施設との顧客分布やシェア率の変化も時系列で追うことで、運営戦略にも活かせます。

また、エリアの通⾏量のデータはまだ使い切れていないので、きれいにデータを整理すれば、将来的にAIも活⽤した売上モデルや出店判断にも使えるのではと考えています。
特に通⾏⼈をキャッチするような業態には有効なデータになるので、⼩売店舗の開発、運営にも今後活⽤していきたいですね。
［3地点来訪者居住地分析画⾯イメージ］
任意に指定した3施設それぞれの来訪者の居住地を町丁⽬単位で（2020年10⽉取材）視覚的に表現。施設間の併⽤率も算出。

“直感的な操作でストレスなく使えています”

KDDILocationAnalyzerは、GPS位置情報ビッグデータをエリア分析に容易に活⽤できるセルフ分析システムです。
直感的な操作で迷わず何度でも分析できるとユーザ様より⾼い評価をいただいています。

2週間無料トライアル実施中【主な機能】＊店舗やエリアに居た⼈の量、属性、時間帯等が分かる「滞在⼈⼝分析」＊店舗やエリアに来た⼈の量や推移、特性などが分かる「来訪者属性分析」＊店舗等へ、どのエリアから何⼈来ているかが分かる「来訪者居住地分析」＊店舗周辺エリア内で、⼈の流れを道路ごとに可視化する「主要動線分析」

詳しくはサービスサイトへ：https://www.giken.co.jp/service/kla/©GIKENSHOJIINTERNATIONALCO.,LTD.