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OMOを意識した動線分析:顧客分析はオンラインとオフラインを横断する

オムニチャネルが当たり前となった昨今、次なるマーケティングのキーワードとして「OMO」がきかれるようになりました。
これは、Online Merges with Offline、つまり「オンラインとオフラインの融合」という意味です。

今後はOMOを意識した動線分析によって、顧客を獲得していく必要があるでしょう。

本記事では、今後様々な業界での展開が予測されるOMOの動線分析についてご紹介します。

【目次】

しばしば目にする用語「OMO」と「O2O」との違い

「OMO(Online Merges with Offline=オンラインとオフラインの融合)」以前は、オンラインにおけるユーザーアクションをオフラインにつなげるという意味の「O2O(Online to Offline)」という言葉が、ECにおけるひとつ施策のキーワードになっていました。

O2Oは、オンラインからオフラインへと消費者を誘導する施策のことです。また、反対にオフラインからオンラインへの流れを構成する施策を意味することもあります。これは、両者をそれぞれ独立したサービスとして位置づけるものでした。SNS(オンライン)から実店舗(オフライン)へ、チラシ(オフライン)からECサイト(オンライン)へなど、一方からもう一方へ顧客の流れを作る施策を意味しています。

「O2O」がオンラインとオフラインを分けて考えているのに対して、OMOは、両者を同一線上にみなすものとなっています。いわば両者を別々のものとしてとらえるのではなく、オンラインとオフラインを一つの大きなマーケットとしてみなす施策と言い換えることができるでしょう。

つまり、分断から融合へ、小売マーケティングのトレンドは大きく変化しつつあるといえます。

OMOを意識した顧客動線分析によって顧客行動を把握する

現代社会では、次のようなオンラインとオフラインを横断する買い物方法が身近なものとなっています。

  • 実店舗で実物を見て、ECサイトで購入する
  • サイトで購入した商品の付属品を実店舗で購入する
  • ZOZOTOWNや楽天市場などモール型サイトで購入する
  • 気に入った商品をサイトから自身のSNSで拡散する
  • 写真撮影可能な店舗で実店舗にある商品をSNSで拡散する

消費者にとっては当たり前となりつつある上記の行動には、実店舗、ECサイト(自社サイト/モール型)、SNSが登場しています。消費者にとっては当たり前の行動であっても、顧客がおこなうこれらすべての行動を事業者側が把握するのは困難をきわめるでしょう。しかし、集客やリピーターの囲い込みをおこなうために、これらすべての顧客行動を統括的に管理・分析することは非常に重要です。

顧客にどのような商品が好まれているか、また商品を購入した顧客がほかにどのようなアイテムを一緒に購入しているかという分析は、これまでオンライン(ECサイト)とオフライン(実店舗)を分けて考えがちでした。

しかしオムニチャネルというマーケティング戦略が当たり前のものとなった昨今では、顧客がECサイトと実店舗を流動的に利用するようになっているため、それぞれを別々に分析することにはあまり意味を見出せなくなっています。
OMOの顧客動線分析もまたオムニチャネル化同様に、当たり前のものとなりつつあるのです。

OMOの顧客動線分析を提供するテクノロジー

顧客分析は、実店舗向けとサイト向け、2種類のツールがあります。
実店舗向けは実店舗内の顧客の行動を分析するためのツールであり、サイト向けはサイト内の顧客の閲覧や行動を取得し、分析します。

これらをどちらか一方のみ用いるだけでは、OMOを意識した顧客動線分析をおこなうことはできません。OMOに即した顧客動線分析は大日本印刷の提供する「diip」です。

タグなしに顧客の行動を取得して分析できる店舗向けツール「Moptar」

動線分析プラットフォーム・インストアマーケティング「Moptar(モプター)」は、顧客に特別なタグやカードを付与しなくても、それぞれの動きを取得することができます。
店舗内での顧客の動線、たとえばどのような順番で店内見て回ったか、デジタルサイネージに興味を示したかどうかといったデータを取得し、その行動をPOSデータと連携させることが可能です。
しかし、「Moptar」は店舗に特化した分析ツールであり、「Moptar」ひとつでオンラインとオフラインを横断的に分析できるわけではありません。
大日本印刷(DNP)が開発した「diip」は、自社のプラットフォームと「Moptar」を連携することで、分析を深化させています。

画像出典:Moptar 
http://www.ctc-g.co.jp/~ctcsp/products/supreme/moptar.html

オムニチャネル対応のデータマネジメント技術:大日本印刷「diip」

大日本印刷(DNP)は、印刷のダイレクトメールが主流だった時代から小売業のマーケティングと深くかかわっていました。
そのノウハウを活かしつつ、現代の顧客動線分析を意識しているプラットフォームが「diip(ディープ)」です。
「diip」は、DNP(データマネジメントプラットフォーム)のひとつ。大日本印刷が扱ってきた各小売業の顧客情報やそれにまつわるデータを活かしてつくられています。
「diip」はウェブログ、POSデータ、ポイント利用履歴、IoTデータ、実店舗の行動ログなどを管理・分析することでマーケティングオートメーションとキャンペーンマネジメントの機能を担っています。また、動線分析ツールの「Moptar」と連携することで、実店舗における顧客の行動を取得、分析してその行動パターンに合致したレコメンドをおこなうことができます。
実店舗でくまなく商品を見てからサイトで購入する人、サイトで事前に商品をチェックして実店舗で購入する人、実店舗でしか購入しない人、こうしたそれぞれのパターンに合わせたオーダーメイドのレコメンドをオートメーションでおこなえることが、次世代のOMO的顧客動線分析といえるでしょう。

画像出典:大日本印刷「diip」
http://www.dnp.co.jp/cio/diip/

店舗から倉庫まで活用される動線分析

少し話は戻りますが、動線分析には店舗で使われるもの以外にいくつかの種類があります。顧客の動線分析として直接的に活用されるのは、先にも挙げた、

  • 店舗向け顧客動線分析
  • サイト向け顧客動線分析

の2つです。
これら以外にも、小売にまつわる次のような動線分析があります。

Wi-Fi分析:顧客分析の一形態

Wi-Fi分析とは、店内など動線を測定したいエリアにWi-Fiを設置することで滞在する人の流れや滞在時間を調査する分析方法、およびツールです。Wi-Fiの設置のみでデータの取得ができるので、顧客にアプリのダウンロードやカード所持をうながす必要がありません。また、従業員側でも特別な動作をする必要がないため、操作や動作研修なしに導入することができるのもメリットといえるでしょう。
しかし店舗向けツールのため、OMOを意識した顧客動作分析を実現させるためには、別のツールと組み合わせる必要があります。

倉庫の動線分析:顧客分析との違い

倉庫の動線分析は、物流の現場をスムーズにするために導入されます。
作業員の動線や労働時間といった倉庫における行動データを取得、動きを見える化することで現場の動きから無駄をなくすことが期待されます。
これは、発信機を倉庫内に設置したり、スマホのようなウェアラブルセンサーを作業員が身につけることでデータを取得するものが一般的です。
倉庫における動線分析は、顧客分析のようにデータ取得空間に不特定多数が出入りすることがありません。雇用された作業員の行動を分析するだけなので、ウェアラブルセンサーを活用できることが顧客分析との大きな違いといえます。

店舗向け分析のAI活用、経産省が指針を公表

AI分析というと、ECサイトの行動分析やレコメンド分析に使われているイメージですが、店舗向け行動分析にも応用が広がっています。
2018年3月には、経済産業省がAIを使って実店舗への来店者を区別、分析する「リピート分析」について指針を公表しました。

リピート分析とは、店舗などの特定空間のカメラが特徴量データ(個人識別符号)を保持して同一人物の来店を識別することで、個人の来店履歴、店内動線、購買履歴、予想される属性を取得・分析することをいいます。

特徴量データは、人物の目鼻立ちをカメラが撮影、AIが解析して抽出されるもので、プライバシー保護の観点から、導入したくても二の足を踏んでいる小売店が少なくありませんでした。しかし経産省が指針を示すことで情報の適切な取り扱いや注意事項が周知され、導入へ意識が向けられたといえるでしょう。

OMOを意識した顧客動線分析は、実店舗での効果的なデータ取得がひとつのカギとなります。AIを活用したカメラの導入は、オンラインとオフラインの顧客データを融合する上で強い武器となることでしょう。

参考:経済産業省「カメラ画像利用活用ガイドブックver2.0」
http://www.meti.go.jp/press/2017/03/20180330005/20180330005.html

顧客動線分析の活用事例

では実際に、顧客動線分析の事例についてチェックしてみましょう。

セブン&アイ「セブンマイルプログラム」

実店舗とECでの購買履歴を丸ごと融合して管理しようとしているのが、セブン&アイによる「セブンマイルプログラム」です。
2018年6月からスタートしたこのプログラムは、グループ横断型のロイヤリティプログラム。つまり、セブン&アイホールディングスのグループ店舗で購入したすべての履歴を総括的に管理できるプログラムです。

グループ共通の「7iD」というIDを取得することで、セブン&アイグループの実店舗、ECにおけるすべての購入履歴を一本化。消費者は購買金額に応じてランクづけされ、ランクに応じたサービスを享受することができます。

購入金額は、現金支払い、カード支払い、電子マネー支払いなど支払い形態を問わず加算されるため、購買方法を選ばずに利用できることも消費者側の利便性を高めています。
しかし、「7iD」は共通で使えるものの、各店舗のサービスを受けるためにはそれぞれのアプリをインストールしなければならないなど、完全にストレスフリーとまではいい切れません。

セブン&アイは2014年頃からさまざまな実証実験をおこない、OMO的マーケティングが顧客満足度を高め、売上を増加させることを実証してきました。
2019年春頃をめどに決済アプリの運用をスタートさせ、顧客のお金の使い方に関するプロファイリングも取り入れていく予定とされています。

購入履歴やオンラインとオフラインの行動履歴は、ある種の個人情報であり、顧客側に何らかのメリットがなければ提供することを嫌がる消費者も少なくないでしょう。提供することを拒むことは、すなわち顧客が離れることを意味します。
セブン&アイの取り組み「7iD」は、マイル付与サービスという顧客にとっての利点を提示しつつ、企業のマーケティング分析に必須の情報を効率よく取得という意味において成功しているモデルといえるでしょう。

無印良品「MUJIpassport」

店舗とネットストアの共通利用アプリの代表格といえば、無印良品の「MUJIpassport」です。
消費者はアプリをダウンロードすることで、購入額に応じて「MUJIマイル」を貯めることができます。マイルは、店舗を訪れて「チェックイン」をおこなったり、ネットストアで口コミなどのアクションをおこなうことでも貯めることが可能。
このアプリにより、企業側は実店舗とネットストアの購買履歴を紐づけて分析することができます。

・MUJI passport(Android版)
https://play.google.com/store/apps/details?id=net.muji.passport.android&hl=ja

まとめ

アプリの登録によって何らかのポイントを付与するという手法は、消費者にとっての利益を提供しつつ効率的に分析に必要なデータを取得するという意味において、今のところもっともオーソドックスな常套的手段といえます。
しかし、全国展開していない小売店では導入が難しい側面もあるため、OMOを意識した顧客動線分析については、まだ別の可能性も模索し続ける必要があるでしょう。

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