訪日ラボが教える インバウンド担当者のためのデータの見方
第6回:「薬の大阪・美の東京」東西で変わるインバウンド消費トレンドをデータから分析

2019/02/14 00:00

「インバウンド」と一言でくくれないインバウンド消費

 

 一年のうちに最もインバウンド消費が盛り上がる時期の一つ「春節」が昨日2月11日に終わりました。今年の春節は、前回お伝えした「電子商務法(通称:電商法)」の影響が小売店などで見られ、今後は、より「コト消費」のトレンドを強化していくことが課題になるでしょう。

 

 とはいえ、現状のインバウンドで大きな比率を占めるのは「モノ消費」であることは事実です。仮にインバウンド消費すべてが「コト消費」になったとしても、「モノ消費」のトレンドの研究は今後に活きてきます。

 

 さて、インバウンド消費、特に「モノ消費」の分析については、国籍ごとの文脈による分析はよくされていますが、場所(日本の観光地)ごとの分析はあまり見かけません。では、場所によって消費動向に違いはあるのでしょうか?「モノ消費」最前線の大阪vs東京で「購買興味データ」から消費行動を比べてみましょう。

 

※「購買興味データ」とはバーコードをかざすと多言語商品情報を表示するアプリ「Payke」を通じたスキャンに関するデータで、これによって購買直前の消費者の動きやプロセスを知ることができます。

 

夜の大阪・昼の東京

 

 まずはインバウンド消費行動が活発になる時間帯を比較してみます。【図1】は大阪と東京のドラッグストアに設置された「Paykeタブレット」のスキャン数の推移を示したものです。

 

訪日ラボが教える インバウンド担当者のためのデータの見方 第6回:【図1】大阪VS東京 訪日外国人の商品スキャン数 時間帯別推移
【図1】大阪VS東京 訪日外国人の商品スキャン数 時間帯別推移

 

 これを見ても明らかなように、東京は昼の時間帯が消費行動のピークを迎え、大阪は21時に向けて徐々に盛り上がっていく様子が見られます。

 

 大阪がナイトタイムエコノミーに力を入れていることは訪日ラボでも触れてきましたが、その成果が如実に感じられる数字となっています。

 

薬の大阪・美の東京

 

 次は人気の商品に違いがあるのか見てみましょう。【図2】は、大阪のスキャン数TOP10と東京のTOP10の一覧です。

 

訪日ラボが教える インバウンド担当者のためのデータの見方 第6回:【図2】大阪VS東京 人気商品ランキング 全国籍
【図2】大阪VS東京 人気商品ランキング 全国籍

 

 全体を眺めてみると、インバウンドの「常連」がランクインしていますが、カテゴリでみてみると、大阪と東京で違いが見られます。

 

 図表では医薬品系を青に、美容系をピンクに塗り分けていますが、明らかに大阪は医薬品の比率が高いことがわかります。東京も医薬品人気は高いものの、美容・ヘルスケア系のランクイン割合が高いです。

 

薬の中国・美の韓国

 

 さらに国籍ごとに見てみましょう。今回は「モノ消費」の主要顧客として中国(簡体字)【図3】、美容へのアンテナが高い韓国【図4】を比較してみます。

 

訪日ラボが教える インバウンド担当者のためのデータの見方 第6回:【図3】大阪VS東京 人気商品ランキング 簡体字
【図3】大阪VS東京 人気商品ランキング 簡体字

 

訪日ラボが教える インバウンド担当者のためのデータの見方 第6回:【図4】大阪VS東京 人気商品ランキング 韓国
【図4】大阪VS東京 人気商品ランキング 韓国

 

 中国の場合、意外にも東京・大阪ともに美容系の需要は、相対的にあまり高くないようです。全体的に医薬品系のランクインが目立つほか、東京では食品系の人気が高い様子が見られます。

 

 一方で韓国は下馬評通り、美容系の人気が高いことがわかります。また、全国籍での分析のように、医薬品の大阪・美の東京のトレンドもわずかながらに見える結果に。

 

 訪日ラボで何度も訴えかけているように、まずはインバウンド全体を知ること、そのなかで自社の商材や目標とする数字にフィットするターゲット国籍を選定すること、そして、そのターゲットの国籍を分析することは非常に大切です。そこに、今回ご紹介したように、自社のエリアに来たターゲットがどういう消費モチベーションを持っているか?を分析すると、もう一歩先のインバウンド対策を実施できるでしょう。

 

 

【プロフィール】

執筆:訪日ラボhttps://honichi.com/

 「訪日ラボ」はインバウンド総合ニュースサイトとして、2015年にサービス開始しました。インバウンド担当者・訪日マーケティング担当者向けに、国内のインバウンド時事ニュースやインバウンド事例、インバウンドデータ分析、インバウンドソリューションについて日々情報発信をしております。

データ提供:Paykehttps://payke.co.jp/

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