R-Geo Data Insight（広告効果検証）

マーケティングのプランニング

R-GEO Data Insight

Feature

ターゲットの滞在場所・滞在時刻を“アクチュアルデータ”^※に基づいて把握し、顧客の行動を数値によって見える化できるソリューションです。

商品特長

Feature01

アクチュアルデータにより、ある場所の来訪有無、期間、時間、回数を
把握することが可能です。

Feature02

位置データに対して生活意識データ（約240項目の意識価値観）や、
カテゴリーデータと掛け合わせることが可能で、
それによりターゲットの志向をより鮮明に把握することができます。

Feature03

位置データで計測するサイネージ広告に対して、
他のデジタルメディアとのクロスメディア分析が可能です。

R-GEO Data Insight の位置情報からさまざまな分析が可能

特定エリア来訪者の モニター人数推移

特定のエリア・地点の来訪者や滞在者のモニター数を性年代別で算出^※1することで、日別・時間帯別など一定期間ごとのモニター人数推移分析が可能です。

例：時間帯別エリア来訪数分析など

特定エリア・施設来訪者の プロファイル分析

特定の商業施設や公共施設への来訪者を抽出し、別調査にて取得した付帯情報^※2と連携をしてプロファイルの分析が可能です。

例：来場者プロファイル分析、商圏分析など

位置情報＋アスキング調査 (OOH広告の効果測定他)

電車広告、商業施設や街頭ビジョン・屋外サイネージ付近の通行者を抽出し、その後アスキング調査^※3を実施することで、広告の浸透状況や分析が可能です。

例：OOHの広告効果測定（BLS）、来場者満足度調査など

課題: 従来、屋外広告（街頭ビジョン）の効果検証をする際は、アンケート調査（アスキング）を通じて来訪場所や来訪時間を収集し、広告の接触率を算出していた。しかしこの方法では、回答者の記憶や主観に依存するため、データの信頼性に課題があった。特に、フリークエンシー（接触頻度）の分析結果に矛盾が生じるケースが散見され、広告効果の正確な把握が困難であった。そのため、データの精度を向上させ、より信頼性の高い調査手法を導入する必要があった。

施策: 楽天グループが蓄積している位置情報データを活用し、屋外メディア（街頭ビジョン）付近の通行者と非通行者を比較して、ブランド認知や浸透指標に与える影響を高精度に検証した。
その結果、屋外メディア付近の通行者は、非通行者と比較して広告出稿ブランドに対する認知度や好意度が高いことが確認された。また、フリークエンシー（接触頻度）の分析結果も一貫性があり、広告効果の信頼性が向上した。これにより、当該屋外メディアが注目度の高い広告媒体であることが実証され、広告出稿の継続が有効であると判断された。
また、屋外広告にQRコードを掲載し広告を見た人がオンラインで検索や購入に至る流れを設計。オフラインとオンラインを組み合わせた総合的なマーケティング戦略の立案に繋がった。

課題: 自治体では主要な観光地への来訪者の満足度向上施策の一環として、エリア内の来訪者を対象にプロモーションを実施することとなり、来訪者の特性や行動に基づいた効果的なコンテンツ制作が求められていた。従来の手法では、アスキング調査（アンケート）を通じて来訪者を特定し、意識や価値観、好むブランドなどの情報を収集していた。しかしこの方法では、質問票の作成、アンケート画面の確認、実査後の集計といったプロセスに多大な手間と時間がかかる上、コスト面でも課題があった。また、回答者の記憶や主観に依存するため、データの信頼性にも限界があった。

施策: 本プロダクトを導入することで、位置情報データを活用した来訪者の抽出が可能となり、従来のアスキング調査が不要となった。これにより、調査にかかるコストと時間を大幅に削減することができた。さらに、来訪者データには意識や価値観、ライフスタイルなどの属性情報が連携されており、来訪者の特徴や傾向を詳細に分析することが可能となった。この結果、エリア来訪者の特性に基づいた効果的な広告コンテンツの制作が容易になり、プロモーション活動の精度と効率が大幅に向上した。
来訪者のエリア内滞在時間も増加し満足度の向上がみられ、結果地域の活性化に寄与することができた。