導入事例レポート

【導入1年目の挑戦】施策を評価するための「確かな物差し」をつくる

下田様：
私たちの部署のミッションは、ウェブ広告の運用やLINE配信、店舗とECの顧客接点改善など多岐にわたりますが、共通しているのは「新規顧客の獲得」と「既存顧客との関係強化」です。 エリアマーケティングの精度向上を目的に人流データを導入しましたが、最初の1年はあえて具体的な施策への活用よりも、データの蓄積と基準値づくりに専念しました。

吉岡様：
過去に遡ってデータを分析できるKLAの強みを生かし、まずは既存店舗の来客属性や時期ごとの変動をじっくり分析することから始めました。 ショッピングモール内の店舗とロードサイド店では、立地も商圏も異なるため、たとえ「来客数」の値が同じであっても、その意味合いは全く異なります。

下田様：
立地ごとに異なる数値の特性を理解した上で、店舗ごとの「基準値」、つまり正しい評価のための「物差し」を自分たちの中に作る必要がありました。 これが確立できると、今後リニューアル等を行った際に、本当にターゲットが来場しているのかといった効果測定や、どこに販促を打つべきかといった施策を、客観的に判断できるようになります。

【活用例】大学のオープンキャンパスから、新生活需要を掘り起こす

吉岡様：
この基盤づくりと並行して、非常に手応えを感じたのが「新生活商戦」に向けた大学の人流分析でした。 当初は「受験日」を分析しようと考えましたが、調査のハードルが高く、よりチャンス（実施回数）の多い「オープンキャンパス」に着目しました。

下田様：
吉岡からの「オープンキャンパスの方が保護者の同伴も多く、『分析対象が20代以上』となるKLAで新生活需要の動向を捉えやすい」という提案は鋭かったですね。 そこで、分析の精度を確かめるために、『大学への年間を通じた来訪者データ』と『オープンキャンパス期間のデータ』を比較検証しました。
分析してみると、 オープンキャンパスの期間中は、年間データには現れない「遠方エリアからの流入」が顕著に見られました。

下田様：
その差異こそが、まさに「入学を検討している受験生とその保護者」の動きと捉えられます。 いくつかの大学で検証した結果、このオープンキャンパス時のデータ傾向が、新入生候補の居住分布を高い精度で反映しているという確信を得ることができました。 このデータをAIで解析しランキング化することで、将来的にどのエリアへウェブ広告を投下すべきか、データに基づいた戦略図が描けています。

【導入の成果】プレゼンの説得力向上と仮説検証のスピードアップ

導入後、社内での反応や具体的な成果はいかがですか？

吉岡様：
一番のメリットは、プレゼン資料の説得力が増したことです。 「実際のデータではこうなっています」とはっきり示せるようになったのは大きいですね。

下田様：
面白い発見もありました。
ある携帯キャリアショップがない地域の居住者がどこまで足を運んでいるかを調べたところ、我々の予測とは全く異なる場所へ流れていることがわかりました。こうした「意外な事実」をデータで突き止められることで、次の一手（競合を食い止める施策など）を具体化できるようになりました。

【今後の展望】AI連携とオフライン施策の効果測定

今後、どのように活用を広げていきたいとお考えですか？

吉岡様：
これからは、分析データをAIとより深く連携させていきたいです。人流データを見て判断するだけでなく、AIを活用して仮説を立て、それをKLAのデータで検証し、ウェブ施策に反映させるというサイクルを回していきたいです。

下田様：
導入2年目は、この1年で作った「物差し」を活用し、より攻めのマーケティングを展開していきたいですね。例えば、オフライン施策との連動です。
家電量販店にとって重要な「チラシ」を配布したエリアからの来客が実際に増えたのか、人流データで検証するといった形で、配布エリアの最適化も進めていければと思っています。

（取材月：2026年4月）

【営業担当からの一言】 ご導入の初年度6か月頃に担当者が吉岡様、下田様に変更になり操作からご支援させていただきました。 ツールの活用の発想が面白く（他にはない考えで）、ご相談いただけた際もこちらも考えさせていただくことが多く非常に勉強になりました。 これからも全力でサポートさせていただきます。