「PARCO_ya」オープンで効果を発揮した位置データ

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自社データ(顧客/購買データ等)に加え、第三者データなど、様々なデータを活用したマーケティング活動が活性化している。

どのようなデータが顧客理解を深め、売上拡大に寄与するのか、「PARCO_ya」オープンで効果を発揮した「モバイル空間統計」の先進事例を基に、NTTドコモが開催した「流通・小売企業のためのデータ活用スタートアップセミナー」の様子をレポートする。

11月6日に開いたセミナーで、モバイル空間統計について解説するドコモ・インサイトマーケティングの矢野達也氏(エリアマーケティング部長)

商圏内の想定ターゲットに効率よくアプローチ

パルコは11月4日、東京・上野御徒町に開業した商業施設「上野フロンティアタワー」内に、「パルコ」の新店舗「PARCO_ya(パルコヤ)」をオープンした。この「パルコヤ」のプロモーションで効果を発揮したのが位置データだった。

パルコは日本全国に17店舗を展開するが、東京都23区内の新規出店は実に44年ぶり。

しかも、「パルコヤ」が開店したのは、東京・上野。土地柄と若い世代のイメージが強いパルコとのギャップも懸念された。

そこで、パルコの山口豪氏(都心型店舗グループ本部 マーケティング担当)がまず手をつけたのは、まず商圏分析だった。

ターゲットは団塊ジュニア世代を中心とした、30歳代〜40歳代。現在は、銀座や丸の内、日本橋などに買い物に出かけている近隣居住者やオフィスワーカーだ。

「パルコヤ」の東西4キロメートル・南北3キロメートルを500メートル四方で区切り、合計48マスを分析すると、エリア全体では居住者が約17万人おり、平日47%が在宅、休日は日中でも60%が在宅していることがわかった。就業地は千代田区・港区・中央区で、主な利用路線は山手線など。

一方、およそ半径5キロメートルに収まる文京区、荒川区・足立区・台東区などを対象に、働きに来ている人を調べると、浅草を除くエリア全体では就業者が約25万人だった。利用している路線は、東武スカイツリーラインやJR京浜東北線、中央線などだった。

ターゲットの居場所が明らかになると、今度は『UENO MAGAZINE』と題した雑誌ふうのカタログを制作。内容は「パルコヤ」の紹介に加え、各ジャンルの専門家が勧める上野の名所を掲載したもので、約10万部を用意した。

『UENO MAGAGINE』は宛名なしで送れるダイレクトメールサービスで配送したり、カード会員に送ったり、女性会社員向けのモニター組織を活用したりして配布した。

さらに、6種の動画を制作した。動画は、電車内のビジョンや、駅構内のデジタルサイネージなどで公開。掲載場所の選定には、携帯電話基地局の位置データが大いに役立った。

「無作為に、関東のすべての人に対してアプローチするのはコストに合いません。『パルコヤ』での分析を社内で共有したところ、2019年に東京・錦糸町で開業する予定のパルコでも活用することになりました。新店舗にかぎらず、既存店舗でもモバイル空間統計を積極的に活用することで、分析精度を上げていきたいと考えています」

パルコが活用したモバイル空間統計は、携帯電話基地局の位置データをもとに作成される人口統計だ。NTTドコモの携帯電話約7500万台と、訪日外国人(ローミング利用者)約500万台をもとにしたもので、サンプル数としては最大規模。

都心部であれば250メートル四方、郊外でも500メートル四方のエリアで、1時間ごとの人口がわかる。

こうした場合は国勢調査が主に使われてきたが、メリットは、時系列で特定のエリアの人口の動きがわかることだ。また、契約時の登録情報をもとに、性別や年齢、居住地などもわかる。居住地は市区町村大字レベルまで細別して出せる。

ある地域に住んでいる人が、平日や休日に、どこを訪れているかが割り出せるのだ。

たとえば、新規出店時に商圏範囲内で、開店時間中にどれくらいの人出があるのか、どういった属性を持つ人が多いか、などがわかる。さらには、周辺に滞在している人が、どのあたりのエリアに住んでいるかもわかるので、チラシやダイレクトメールを送るべき地域も導きだせる。

既存店でも、利用客と周辺客の属性を比べて、ギャップを見つけることもできるだろう。セールやイベント時の周辺人口と、平常時のそれを比べれば、どの層がひきつけられたのかの判断もしやすい。



モバイル空間統計についてはこちら

[本記事に関するお問い合わせ]
株式会社NTTドコモ プラットフォームビジネス推進部
TEL.03-5156-3512
E-Mail.mssinfo-ml@nttdocomo.com

[販売に関するお問い合わせ]
株式会社ドコモ・インサイトマーケティング
TEL.03-6205-7470
E-Mail.mobaku-ml@dcm-im.com

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