データドリブン型の店舗戦略や店頭へのIoT導入など流通業界ではデータ活用・DXへのシフトが加速している。そのような中、新たに注目すべきはECやCRMでは把握できない消費者の“リアルな”行動データだ。unerryのAIダッシュボード「ショッパーみえ～る」は、スマホの位置情報やビーコンなどから消費者行動を可視化し、DXを後押しする。
消費者理解にはリアル行動データが不可欠
株式会社unerry（ウネリー）の創業は2015年。創業者の内山英俊社長が、以前に設立したモバイルマーケティング会社で手掛けた、全国の自販機のIoT化を仕掛ける飲料メーカーとのプロジェクトがきっかけだ。「大規模だったからこそ消費者にもたらす影響も、ビジネスインパクトも大きかった。だが大規模なDXへのチャレンジができる企業は限られている」と痛感し、消費者のリアルな行動というビッグデータに注目しリテール分野のマーケティングプラットフォームを展開するため起こした会社だ。
ECや店舗アプリなどオンラインでつながっている状態で、消費者の属性を把握しネットでの行動や購買パターンを予測するのは容易だ。ソリューションも多くある。しかし日本の2019年のEC化率はわずか6.8%だ。かつて、O2Oマーケティングやオムニチャネルが注目されてきたが成功ばかりではない理由は、消費者の“リアル”を掴めていないところにあるのではないか。そのように考えると、大規模なビッグデータに裏打ちされた消費者のリアルな行動を捉えられるツールは、店舗経営には不可欠ということになる。
重要なのはデータの質×量×AI
「ショッパーみえ～る」はスマホ端末の位置情報などにより消費者のリアル行動を把握している。新型コロナウイルス感染拡大で緊急事態宣言が出された際、渋谷駅周辺などの人出を観測するのに携帯電話の位置情報（GPS）が活用されていたが、それと類似の仕組みだ。
違いはその精度にある。unerryは、人の行動をGPS、ビーコンネットワーク、IoTセンサーを組み合わせて検知し、AIで解析している。複数のデータを組み合わせる理由は「GPSは十分なボリュームがあればエリアの人出が網羅的にわかるが、地下や施設内に入った時などの正確性が十分ではない。例えば地下から2階までは商業エリア、3階から20階まではオフィスエリアといった施設では、GPSだけだとビル内のどこに訪問したかわからない。自店舗にお買物に来店したのか、上階のオフィスに打ち合わせに来たのかは大きな違いだが、その識別にはビーコンやセンサーが重要になる。さらに来店した人の嗜好性やロイヤルティまで読み解くにはデータの連続性やAIがポイントになってくる。データの質、量、AIによってマーケティング上意味がある消費者理解を実現する」（内山社長）という。
その一つの形が、unerryが運営している無料サイト「お買物混雑マップ」（https://covid19.unerry.jp/）だろう。全国約48,000店舗のスーパー・ドラッグストア等のほぼリアルタイムの混雑状況を推計。密を避けたお買物をサポートしている。
チラシ・DM削減可能エリアを発見できる
デジタル施策の必要性を感じながらも、従来施策を縮小するリスクや予算捻出に悩みDXへのシフトを躊躇する企業も多いのではないだろうか。しかし、そういった企業こそ、データを見る意味がありそうだ。
「ショッパーみえ～る」では、実際に来店している消費者のリアル行動データをベースに、自店舗や競合店舗の商圏（居住エリア、勤務エリア）を可視化している（図表1）。「紙や屋外広告も重要。効果があるポイントで止める必要性は認められないだろう。一方、効果が少ないエリアや消費者には新しいアプローチをするべき」だという。効果測定ができPDCAが回せるのがデータ活用のメリット。「まずは精度の高いデータを見る。その上で、今の社会や消費者にあわせた、その企業らしい体験やコミュニケーションを創るというのが重要だ」（内山社長）。今の集客がどこにはあっているのか、どこにコスト削減余地があるか、あっていない人はどんな人か。消費者の行動データから、全店舗の来店や競合訪問を可視化することで、それらを見極めるところから始められる。そう考えると、ぐっと身近な取り組みに感じられるだろう。
集客DXのキモ「見えた消費者とどう繋がるか」
対象となるエリアが見えたところで、具体的にはどのようにDXを推進していくのか？「ショッパーみえ〜る」ではお客様の定着具合や、いつから客離れが起きているのか、なども見ることができる（図表2）。例えば「2ヶ月連続で来てくれたお客さまは、その後定着率がよい」「11月以降に来店されたお客様は翌月以降来店されていない。12月からシェアをのばしている競合店に流れてしまっているかもしれない」などがわかってくる。すると「12月以降競合に流れてしまったお客様に、1ヶ月以内に再来店を促し定着化を図ろう」と考えることができる。
そのシナリオ実現の鍵となるのは「行動DNA」という特徴的なチャートだ（図表3）。unerryのAI技術により、来店客の日常行動の特徴が一目でわかり「お買物するなら、ディスカウントショップよりデパート、ペットと映画が好き」などが読み取れる。すると「それなら、価格訴求ではなく、ライフスタイル訴求だ」「特定の商品カテゴリを訴求したい」とお客様像に合ったアプローチが考えられる。
「ショッパーみえ〜る」のもう一つの特徴は、データが直接広告に連携でき、集客施策に活用できることだ。unerryが提携する多くのリテール系スマホアプリでプッシュ配信できるほか、このデータはインスタグラムやLINEといったSNS広告にも幅広く使えて来店効果測定と最適化ができる。さらには、他のデータとも連携が可能で「会員データ・POSデータと連携したCRM施策」「店内のスマートサイネージなどIoTとの連携」など、高度利用することもあるという。
メーカーの販促にも活用できる
「これらのデータは店舗だけに役立つわけではない。リアルな消費者の行動がわかることで、メーカーの流通戦略、販促企画などにも活きる」（内山社長）。従来、メーカーが販促の裏付けデータを得ようとすれば、店舗のPOSデータを提供してもらったり、その都度、商圏分析や消費者リサーチを実施したりと手間がかかった。しかし「ショッパーみえ～る」を活用すれば、消費者行動データをいつでも見ることができ、「店舗の消費者データから販促企画を1日で作成することもできる」と、店舗にとってもメーカーにとっても効果的でかつスピーディーな対応が可能になる。「データをパワーポイントに貼り付けることで、提案作成も容易にできるし、ダッシュボードで得られたインサイトをもとにペルソナ化し、ブランディング施策へフィードバックすることもある」という。
「ショッパーみえ～る」では、流通店舗はもちろん、人の集まる駅や施設など、最大50万箇所が解析可能だ。