イベントレポート | 第1回・KDDI Location Analyzer ユーザー会【自治体、飲食、小売業界の事例共有】

2024年11月1日、KDDI Location Analyzer（KLA）をご利用中のお客様の情報共有・交流の場となる「ユーザー会」を開催いたしました。

初回となる今回は、幅広い業種にわたり100名近くのお申込みが集まり、皆様からも高い関心をお寄せいただけたものと感じております。当日は、自治体/飲食/小売業界のユーザー様にKLA利活用事例をご紹介いただきつつ、ご参加のお客様も交えて情報共有・意見交換をしていただける機会となりました。本レポートでは、その様子を一部紹介いたします。

（ユーザー様のご講演内容）　※プログラム順

自治体事例：多摩市役所様
　多摩センター周辺エリアの活性化におけるKLA活用事例

飲食業事例：株式会社トリドールホールディングス様
　新規出店戦略立案におけるKLA活用事例

小売業事例：株式会社セブン＆アイ・クリエイトリンク様
　商業施設のエリア調査におけるKLA活用事例

なお、ユーザー会は今後も定期的に設けてまいりたいと思います。
随時ご案内いたしますので、またの機会をご期待ください。

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開催概要はこちら
開催日時：2024年11月1日（金）14:00-15:30
形式：Zoomミーティング

Part1　自治体ご発表（多摩市役所様）、質疑応答

＊ご登壇内容より抜粋

庁内外で広がるKPI指標としてのKLA活用。
人流データという共通言語を持つことで、コミュニケーションが広がる。

多摩市役所では、街づくりの一環として公共空間の潜在的な活用需要の発掘を目的とした様々な社会実験を実施されています。本セッションでは多摩センターエリアにあるパルテノン大通り（大規模な遊歩道）での社会実験における人流データ活用を中心に、経済観光課の満井様にご紹介いただきました。
各施設や拠点の滞在人口の変化、来訪者の居住エリアや年代等の属性を調査することで、公共施設の再編等の街づくりや、市内企業と連携したイベント施策等の効果検証に役立てていらっしゃるとのこと。また、経済波及効果を計る上でも「来街者」は重要な指標のひとつとされています。
さらに、庁内でKLAの説明会を継続的に実施することでデータのナレッジシェアリングを進められており、他部署でも徐々に施策の効果指標、KPIのひとつとして人流データの認知・活用が広がっているようです。

Part2　飲食業ご発表（トリドールホールディングス様）、質疑応答

＊ご登壇内容より抜粋

統計データ＋人流データで、より精度の高い売上予測を実現。

株式会社トリドールホールディングス様は、店舗開発にてKLAをご活用いただいております。本セッションでは、多くのチェーン企業が出店戦略で重要視する「売上予測精度の向上」において、KLAをどのように活用されたかを、開発戦略部の矢野様にご説明いただきました。
トリドールホールディングス様では、出店加速の影響で起きた既存店舗競合（カニバリ）を解消するため、GIS（地図情報システム）の活用で既存店の立地/商圏をロジカルに把握し店舗の適正な配置を進めていらっしゃいました。カニバリが解消され、再度出店を強化するにあたり、“お客様がどこから来ているのか”という実商圏をより精緻に把握したいとの意図で、公的統計よりもタイムリーに人流を把握できるKLAをご導入いただき、店舗の売上予測精度の向上につなげていらっしゃいます。

Part3　小売業ご発表（セブン＆アイ・クリエイトリンク様）、質疑応答

＊ご登壇内容より抜粋

統計データ＋人流データで、より精度の高い売上予測を実現。

ショッピングセンター「アリオ」を中心とした商業施設の開発や運営をされているセブン＆アイ・クリエイトリンク様。
新店舗や既存店舗、リニューアル店舗やグループ店舗、競合店舗等、様々な領域の店舗分析にKLAをご活用です。その分析の過程で工夫されていることを、DX・マーケティング部の伊東様に実践的な手法を交えてご紹介いただきました。
具体的には、分析を「スピーディ」かつ「簡単」にする工夫として、KLAのCSVデータを取り込むだけで、自動でグラフ分析レポートが作れるマクロファイルを公開いただきました。
CSVを一つ一つ開いてグラフ化すると、手間がかかるだけでなくグラフの貼り間違え等のミスも起こり得ます。手間やミスなく一気にグラフ化できる点で、分析の数を多くこなすユーザー様には特に響く内容となりました。

（おまけ）
「滞在人口分析と通行人口分析、どっちを使う？」迷ったときの豆知識

ユーザー様とのディスカッションの中で出た「滞在人口分析と通行人口分析、どちらがより人流ボリュームの測定に適しているか？」という疑問に、KLA営業担当が答える一幕も。


様々なお客様とのディスカッションの中で見えてきたのは

・売上予測式の変数としての活用であれば、「滞在人口」がベター。

・「通行人口分析」は、店前通行量の調査等での活用が多いが、店前の道路だけでなく、店舗周辺の主要動線も含めた通行人口の合計や中央値を用いたほうが傾向は出やすい。データの抽出条件も24時間ではなく店舗営業時間に絞ったり、ターゲットの属性に絞ったりと、実際に近い形で分析する工夫も重要。

ということです。
口で言うのは簡単ですが、いざ実践するとなると難しいのが分析の世界。現状ではこのような見解ですが、今後も営業活動やユーザー会を通じて意見交換をしていく中で、お客様の質問への回答精度も高めてまいりたいと思います。

最後に、KDDIと技研商事インターナショナル両社からのインフォメーションを挟みつつ記念撮影、閉会となりました。

ご参加いただいた方からのお声
・実際に利用されている企業の事例は、非常に参考になりました。
・複数の業種の活用事例が、生の声とともに聞けて良かったです。
・正解がない中で分析をしていたので、他社様でも似た分析をされていると知って励みになりました。

ユーザー会にご参加いただいた皆さま、ありがとうございました。
今後も有意義な情報交換を通じて課題解決のヒントにつながるような会を開催していきたいと考えています。
ご意見やご要望がございましたら、ぜひお気軽に下記お問い合わせフォームからご連絡ください！

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