導入事例レポート
株式会社セブン&アイ・クリエイトリンク様
- 本社所在地
- 東京都千代田区二番町8番地8
- 事業概要
- 商業施設等の開発、賃貸、管理・運営
不動産の売買、賃貸、仲介、調査、コンサルティング - 公式サイト
- https://www.createlink.jp/
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。
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KDDI Location Analyzerをご活用されています。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。
【事例紹介パンフレットはこちら（PDF)】
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。
KDDI Location Analyzer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KDDI Location 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。
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、KDDI Location Analyzer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。
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？
KDDI Location Analyzer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。
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。
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。
導入後の成果は？
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「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。KDDI Location Analyzer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。
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視覚的に表現。施設間の併用率も算出。
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、Go To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。
今後の展望について
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きたいと考えています。
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。
（取材日：2020年10月）
