小売業のデジタルトランスフォーメーション（DX）では依然としてビッグデータの分析をどのように進めるかという課題がある。その中で、ドコモ・インサイトマーケティング（東京都：以下、DIM）の販売するモバイル空間統計®は小売業の売上の最大化・コストの最小化をするための判断指標として活用され始めている。
コロナ禍で注目された
モバイル空間統計
「先週の金曜日に比べて人出が3割増えています」をよくニュースなどで耳にする。人出に関する話題だ。このような鮮度や精度の高い人口データは、国や自治体の施策、企業のマーケティングなどに活用されている。とくにコロナウイルス感染拡大により、DXやデータ分析結果をもとに意思決定をする業務プロセスが急速に浸透し、活用が広がりつつある。
DIMの星合秀宣氏は、「コロナ禍をきっかけにDXへの注目度がより一層高まり、問い合わせが急増している」と話す。
同社は、NTTドコモ（東京都）と、マーケットリサーチを主力とするインテージ（同）の合弁で設立された。「ドコモが持つビッグデータや先端技術を、インテージが持つリサーチノウハウとかけ合わせることで、新しいＩＴサービスの創出をねらったもの」と星合氏は説明する。
ドコモ・インサイトマーケティングには、3つの事業の柱がある。1つ目はプロモーション。アンケートを用いてモニターと対話をするような形式で自然に商品・サービスの紹介や興味関心を誘導する「対話型プロモーション」を実施する。2つ目はリサーチ。企業から依頼を受けて、一般生活者へアンケートを行う。生活者の実態把握やニーズ抽出、施策の効果測定など、様々な企業の意思決定を支援している。
そして、3つ目が「モバイル空間統計」だ。ドコモの携帯電話ネットワークのつながるしくみを使用して作成される人口の統計情報である。このような情報をマーケティングなどに幅広く役立てることができる。
GPSとの違いは
データの信頼性の高さ
モバイル空間統計の最大の特長は、統計的に推計精度が高い人口を、全国のエリアで24時間365日把握できる点にある。統計的な信頼性の高さから、様々なマーケティング活動の基礎情報として活用されている。更に1時間ごとの人口増減を、性・年代別、居住エリア別に把握することが可能だ。
では、なぜ統計的に推計精度が高い人口を提供できるのか。
「モバイル空間統計」は、全国約8500万台（2022年3月時点。法人名義やMVNOを除く）といった国内最大級の豊富なサンプルをもとに人口推計するからである。これを実現できるのは「携帯電話の電源さえ入っていればサンプル対象となる」からだ。
DXが急速に浸透する中、「モバイル空間統計」と「GPS位置情報によるデータ」の比較がよく取り上げられる。「GPS位置情報は地理解像度が高く、位置を数メートルの誤差で把握できる。しかしながら、アプリを“インストールする”“位置情報の利用許諾を得る”といった2つのハードルを越えたサンプルのみに限られる。そうした位置情報の利用許諾を得た限定的なサンプルだけでは集団の人口を精度高く捉えるのには十分ではない（図1）」と星合氏はいう。
理由は大きく2つある。
1つ目は特定のアプリをダウンロードし、位置情報の利用許諾を「ON」にした方に限られるため、サンプルサイズが小さいからだ。それにより推計精度の高い人口を作成することができない。
2つ目はGPS位置情報の利用許諾を得たサンプルは、取得タイミングのばらつきが発生するからだ。いずれのサンプルもアプリ利用用途に依存する。たとえば、昼によく使用するアプリであれば、昼に位置情報の信号がよく上がる。またとあるショップで利用するクーポンアプリであれば、そのショップ周辺で信号がよく上がる、といったものだ。さらに、アプリを起動するたびに位置情報の利用許諾をONにするかどうかの確認が発生する。したがって、GPS位置情報で取得したサンプルはアプリ利用用途および個人の判断によって「取得タイミングのばらつきが発生しやすい」状況にある。
このようにGPS位置情報の「サンプルサイズが小さいこと」および「その時々の状況に応じてランダムに上がる不均質なサンプル」を束ねて推計するため、実際の人口との乖離が出たり、出なかったり、と安定しない人口推計を作成されうる。このような安定しない人口推計で重要な意思決定をすると、非効率な戦略を描くことになる。
一方、モバイル空間統計は携帯電話ネットワークのつながるしくみを用いているため、サンプルサイズが大きく、GPSとは異なりアプリ利用用途や個人の判断に依存せずに位置情報を定期的に取得できるため、いつでもどこでもサンプルの連続性を担保することが可能だ。このようにサンプルサイズの大きさとサンプルの連続性こそが、全国どのエリアにおいても24時間365日、統計精度の高いデータを作成できる秘訣である。
データ分析をもとに
意思決定する業務プロセスとは？
POSデータ、入館センサー、カメラといった技術の発展により、以前よりも容易、かつ精度高く店舗内情報を収集できるようになってきている。
小売業界ではPOSデータをもとに購買者数（≒来店者数）や売上を把握し、入館センサーやカメラなどで来店者数（≠購買者数）も把握できる。そのデータを基に「店内回遊者に対するアプローチで、結果単価が上がるか、買っていなかった人を購買につなげる」といったアクション検討も行える。
「店内回遊者へのアクションも売上拡大の重要な要素の１つであるが、店内の限定的なパイへのアプローチを意味する。一方、店舗周辺人口に目を向けると、人数の桁が変わる。店舗付近に来ている潜在顧客をいかに店内に呼び込めるかで売上の拡張性がまるで違う」と星合氏は語る。
このようにどこに売上を増やすポテンシャルがあるかを示したのが図2にあたる。店舗が持つ店内回遊者・購入者の規模と、モバイル空間統計でわかる店舗周辺人口（≒潜在顧客数）を対比させることで、どの階層に売上のポテンシャルがあるかを可視化できる。
たとえば、チェーン店の本部からみると、自社の複数ある店舗の中でも「どの店舗に施策を実行する価値があるか」を判断する指標として活用できる。
さらに、1店舗に注目したアクション検討も可能だ。例えば、店舗周辺の潜在顧客が多いにもかかわらず、来店率が他店より低いといった内容を数値で把握できる。このデータ分析結果により、「店舗の来店率を上げるための施策が必要」といったどんな施策を打ったらよいかが明らかになる。さらに実行施策がうまくいった際の売上増加へのインパクトも試算できるため、改善効率が大きい店舗から順に着手が可能となる。
「店舗内情報とモバイル空間統計を組み合わせたご活用をする小売企業様は、『どの店舗に』『どのような施策を』実施すべきかを定量化された指標で判断されており、ここに価値を見出していただいている」と星合氏はいう。
加えて、モバイル空間統計では施策実施後にどれだけ人口変動が起きたかといった効果測定を行うことができるため、実行施策のブラッシュアップするための材料としても活用できる。
モバイル空間統計で店舗周辺人口を知り、自店舗の状況と照らして深く分析することで、限られた経営資源の最適な分配ができ、「売上の最大化」と「コストの最小化」の支援を実現する。
（※モバイル空間統計はNTTドコモの登録商標です。モバイル空間統計は、プライバシーを保護するため、運用データに、非識別化処理、集計処理、秘匿処理を行うことにより作成します。集団の人数のみを表す人口統計情報であるため、モバイル空間統計からお客さま個人を特定することはできません。）