株式会社アド・ダイセン
クライアントのために何ができるのかに真正面から向き合ってきた25年以上の歴史。DMを中核に、事業やサービスの幅を広げ、ターゲットとの親和性を追い求めながら最適な顧客コミュニケーションをカタチにしてきました。
クライアントのビジネスを成功に導くカギは「ダイレクトマーケティング」。メーリングサービスの付加価値がもたらすOne to Oneコミュニケーションを具現化し、目標を共有する二人三脚の戦略パートナーとして、顧客一人ひとりの「おもてなし」にフォーカスした“個客”戦略を打ち出しています。
アド・ダイセン様は2009年の10月にTerraMap DXを導入し2013年には、TerraMap Webを、そして2016年には2ライセンス目のTerraMap DXを導入して頂いています。TerraMapシリーズや各クライアントの業界を熟知し、適切な分析や施策を打ち、ロジカルにPDCAを回しクライアントからパートナーとしての深い信頼を得ています。
ソリューション本部 桂田様、吉田様。
コストパフォーマンスに優れた
コンパクトカーのようなTerraMapシリーズ
初めにTerraMapシリーズを導入したのは大阪での若者向けのファッションビルの案件がきっかけでした。DMや新聞折込を実施するにあたりGISを使い顧客が地図上のどこにいるのかを可視化しました。クライアントが商圏として見ているエリアとTerraMapを使い仮設立てした実勢商圏を比較し、新聞折込では若者向けのファッションビルへの効果が薄いと考え、顧客のシェアの低いところにメディアの使い分や、GISを使い何をしていくかの検討をしていました。
元々沢山のGISの中からTerraMapに興味を持ったのは、複数の知り合いからTerraMapシリーズの評判を耳にしていたからです。沢山機能のある高級車のようなプロユースのGISもいいかもしれないけれど、私たちのように販促に使うのならコンパクトカーのような性能でコストパフォーマンスに優れたTerraMapシリーズで充分な効果がでますし、使い勝手も丁度良いです。
訴求内容に応じたチャネルの使い分けがポイント。
顧客データに地理的情報と時間商圏で
アクセス性とレスポンス性を可視化
ダイレクトメールのセグメンテーションを考えるときに購買履歴をベースに絞り込む事が多いですが、レスポンスデータをGISに取り込み時間商圏と当てはめてみると来店までかかる時間が何分を越えると急にレスポンスが落ちるかが見えてきます。
DMのレスポンス率が2～3％とお聞きしていたクライアントのデータをGISで見てみると、電車で30分圏内、45分圏内とわけていくと距離の近い顧客のレスポンス率は7％以上と大変高いレスポンス率でした。そういった傾向が見えてくると足元商圏に関してはポスティングを別に行うなど何をするかがはっきりしてきます。顧客データを使った分析では、こういった提案をできるのが弊社の強みとなっています。
電車商圏30分圏内と45分圏内では
15分違うだけでレスポンス率は約２倍の開き！
号レベルのマッチングで顧客シェアの低い物件を炙りだす
マンションのデータと顧客データを紐づけるには、それぞれをジオコードに変換し号レベルでマッチングさせればマンションごとのシェアが出せます。顧客が1や0の建物はシェアが低い分、早く押さえれば有利になるのでシェアが低い建物をTerraMapで炙り出し販促をかけます。
クライアントの顧客数は20～30万件でしたが、他社GISは号レベルのマッチングをするとプリペイド方式で追加料金が発生します。TerraMap Webは月額の利用料以外はかからないので、低コストでクライアントへのサービスの実施が出来ました。
クライアントごとの前提条件や
統計データとの相関をロジカルに分析
高級老人ホームの入居者をターゲットにした販促では資産を売却して入居する事が多いので資産価値が高くなくてはいけない、そういった仮説に合うように、高級集合住宅の多いエリアで、なおかつ戸建てを持っている高齢者をターゲットに設定し年収データで高収入のエリアを当て、上位比率に入ってくるエリアの戸建てだけに配りに行く方法を取りました。同時に外部のデータを使ったDM販促もしていましたが、同じレスポンス率でしたのでコストで言うとTerraMapによる施策のほうが効率は良かったです。
宅配寿司の販促の場合は、戸建て比率が高くなるにつれてオーダー率が高くなる傾向があります。実勢商圏が2km内だとして世帯数が多いエリアでは10万世帯、少ないエリアでは数万世帯なのに本部発信で販促を行うと同じ部数で行われることが多いと思います。まだまだ伸びる可能性がある世帯数を持っているエリアにも2万枚しかチラシをもらえなかったり、逆に少ない商圏では同じ2万枚では配りきるのも大変です。そこで、店舗の実勢商圏サイズと合わせて何が相関してレスポンスがあるのかを割り出します。8月は戸建てに相関するが、4月など入園入学の時期には集合住宅が反応が良いなど月によっても相関するデータは変わってきます。そういったことを加味し、複数店ある時はどういう風に強化店を決めていくか、分類するかが重要となってきます。
60代人口比率×推計世帯年収3,000万以上比率のマトリックスレンジ。
分析レポートから仮設を立てます。
根拠データを元にクライアントとコミュニケーション
行政から注文住宅の啓蒙活動のために、戸建てを建てそうな人に向けてのアプローチを依頼されたことがあります。注文住宅を建てそうな人の定義は難しいですがTerraMapを使いながら借家比率などで抽出し、一都三県にはさらに詳細な分析を加えました。年齢や年収、集合住宅に住んでいる等ターゲットになりそうな属性を仮定し、その属性を持った統計データをTerraMapで地図上に落とし込み、配布マンションを選定しました。他のクライアントもそうですが、行政の仕事では特に「何故それをやるのか」の根拠が必要になってきます。
TerraMapを使えば何故販促や販促費を必要としているのかをロジカルに一部の矛盾もないように説明する根拠データを作ることができます。根拠データがあれば、先方のマーケティング部署と議論ができるので仲良くもなりつつ相談してもらえる対象になれます。営業担当者は訪問先でGISの話をすれば話のきっかけにもなるので、TerraMapは今ではなくてはならないコミュニケーションツールとなっています。
私たちの仕事はレスポンスがなかったら次の話が来なくなります。1回売上を立てて終わりというビジネスではありません。二人三脚でクライアントの戦略パートナーとして、顧客一人一人にフォーカスした最適なコミュニケーション施策を提案し、私たちにしかできない付加価値をつけていきたいと思います。
