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1 訪日インバウンドマーケティングセミナー クラスタリング分析から読み解く 訪日中国人の行動傾向とメディア接触 株式会社アイズファクトリー i s FACTORY co., ltd. 1

2 会社紹介 東京大学 東京工業大学で物理学 ( 素粒子 宇宙論 ) の研究者が集まって創業データマイニングソリューション (bodais) を提供しています ビジネスの成功確率を上げる ~ 勘から科学へ ~ 会社名 株式会社アイズファクトリー 設 立 2000 年 ( 平成 12 年 )4 月 25 日 資本金 156,171 千円 従業員 50 名 (2015 年 4 月現在 ) 事 業 データ解析 / システム開発クラウド型 BIプラットフォーム bodais の提供 勘 解析方法確定 顧客のサービス 従来経験 データ蓄積 科学 bodais 必勝サイクル データ 2

3 講師紹介 岩崎哲 ( いわさきてつ ) 株式会社アイズファクトリー専務取締役 COO プロフィール 2005 年東京大学大学院新領域創成科学研究科博士後期課程修了 ( 環境学 ) ウェアラブルコンピューティングの研究を専攻 2006 年株式会社アイズファクトリー取締役就任データマイニングによる顧客分析や営業効率の改善 マーケティング施策の最適化など様々な業界でのプロジェクト マネジメントを経験 3

4 本日のプログラム 1. 今回の分析について 2. bodais を活用した分析 3. bodais アウトプットからの発見 4

5 今回の分析について 5

6 ねらい 調査の目的訪日経験者または訪日意向の高い 中国人のニーズ把握 本分析に期待すること訪日中国人に関するマーケットを可視化し ターゲット像を明らかにすることで効果的なアプローチのための仮説を得たい 調査対象訪日経験者または訪日意向高い 中国在住の中国人 (1248 名 ) 6

7 アンケート設問 F1. 性別 F2. 年齢 F3. お住まい F4. 職業 F5. 世帯月収 SC1-1. 海外旅行にいったことはありますか SC1-2.1 年以内に海外旅行に行った回数 SC2. 海外旅行の1 回あたりの平均滞在日数 SC3. 海外旅行の目的 訪日中国人の 属性情報 意志 趣向を把握したい SC4. これまでに日本に来たことがありますか SC5. 何年以内に日本を訪れましたか SC6. 今後日本に行きたいと思いますか SC7. 今後何年以内に日本を訪れる予定ですか Q1. 日本で訪問したい地域 Q2. 日本に訪問する際 誰と行きたいですか Q3. 日本への訪問の際にしたいこと Q4. 情報源として活用しているメディア Q5. 旅行先に関する情報源として活用しているメディア Q6. 趣味 娯楽 7

8 を活用した分析 8

9 分析の全体像 アンケート設計実施 bodais クラスタリング アウトプットの深堀 / 施策検討 クラスタリングについて訪日中国人のマーケットを可視化し ターゲット像を明らかにするため 調査対象の 訪日経験者 または 訪日意向の高い人 のうち 訪日に関する意向などが似た傾向のある対象者を分類 分類された各クラスタの特徴から 施策検討に役立つ様々な仮説 発見が得られる! 9

10 bodais とは? 当社の 300 件以上の解析 PJ のノウハウを結集した解析プラットフォーム! 自動進化型クラウド解析プラットフォーム 10

11 解析エンジン bodais クラスタリング 活用例 : 顧客セグメンテーション 顧客の利用意向は? 狙うべきターゲットは? 顧客のクラスタリングクラスタリングプロファイリング セグメント A クラスター A 熱心な自信家 ( 教育熱心だが利用しない ) セグメント B 全顧客 クラスタリング クラスター B 生活ひっぱく層 ( 関心高いが利用できない ) 新規顧客 移動顧客 ( 未知のユーザー ) 予測? 判別モデル クラスター C セグメント C 通信教育習慣利用 ( 積極的に利用している ) 11

12 bodais 解析の流れ アンケート結果ファイル 名前性別年齢 Q1 佐藤 男 29 2 鈴木 女 18 1 高橋 男 49 4 田中 男 36 4 佐藤 男 29 2 変換ツール ( フィルタ ) 変換済みファイル ID 性別年齢 Q 重複しているデータは名寄せ 変数は個人の特定できないものに変換 モデル構築 分類結果 ID 性別 年齢 Q1 CL クラスタ 12

13 bodais で解析したデータ F1. 性別 F2. 年齢 F3. お住まい F4. 職業 F5. 世帯月収 SC1-1. 海外旅行にいったことはありますか SC1-2.1 年以内に海外旅行に行った回数 SC2. 海外旅行の1 回あたりの平均滞在日数 SC3. 海外旅行の目的 意志 趣向をクラスタリング変数に SC4. これまでに日本に来たことがありますか SC5. 何年以内に日本を訪れましたか SC6. 今後日本に行きたいと思いますか SC7. 今後何年以内に日本を訪れる予定ですか Q1. 日本で訪問したい地域 Q2. 日本に訪問する際 誰と行きたいですか Q3. 日本への訪問の際にしたいこと Q4. 情報源として活用しているメディア Q5. 旅行先に関する情報源として活用しているメディア Q6. 趣味 娯楽 13

14 bodais 投入データ 調査対象 1248 名分 (1248 レコード ) ID 各設問 14

15 アウトプットからの発見 15

16 bodais 画面 クラスタリング bodais データ投入 結果表示 ~ 自動で回答者を分類! ~ 16

17 bodais アウトプット bodais で分類後 分類されたクラスタの特徴から プロファイリングを実施 クラスタ毎のサンプル数 ( 人数 ) 自動で 7 つのクラスタに分類された CL7,CL1 に属する人が多い 17

18 bodais アウトプット プロファイルチャート Q1. 日本で訪問したい地域はどこですか 1 東京 2 渋谷 3 新宿 4 浅草 5 銀座 有楽町 6 秋葉原 7 上野 8 丸の内 日本橋 9 富士山 10 箱根 11 北海道 12 横浜 13 名古屋 14 大阪 15 京都 16 奈良 17 福岡 18 沖縄 19 皇居 20 東京ディズニーランド 21 その他 ex.cl3は 名古屋 大阪 京都 奈良など関西方面への訪問ニーズが高い CL4は 北海道への訪問ニーズが高い 18

19 bodais アウトプット プロファイルチャート Q2. 日本に訪問する際 誰と行きたいですか 1 自分ひとり 2 配偶者 3 恋人 4 子供 5 孫 6 親 祖父母 7 友人 8 会社の同僚 9 その他 ex.cl1 は子供 孫 親など家族での旅行ニーズが高い 対して CL5 は 自分ひとりで日本訪問したい人が多い 19

20 bodais アウトプット プロファイルチャート Q5. 旅行先に関する情報源として活用しているメディア 1 日本政府観光局の案内所 2 その他旅行ガイドブック 3 旅行会社のホームページ 4 自国の親族 知人 5 日本在住の親族 知人 6 その他インターネット 7 音楽 8 ソーシャルメディア 9 ネット ( 個人ブログ ) 10 ネット (YouTube) 11 ネット (Twitter) 12 ロンリープラネット 13 宿泊予約サイト 14 旅行会社パンフレット 15 宿泊施設ホームページ 16 日本政府観光局ホームページ 17 その他 18 特になし ex.cl1 CL7 は Twitter を情報源にする人が多い CL6 は 日本政府観光局ホームページを活用している人の割合が多い 20

21 bodais 画面 クラスタリング bodais 特徴属性リスト ~ それぞれのクラスタの特徴から プロファイリング ~ 21

22 bodais アウトプット 特徴属性リスト CL1 日本に興味があり 家族 ( 子供や親など ) と観光したいと思っている 滞在時には 温泉旅館に宿泊したい 家族で温泉 レジャー層 22

23 bodais アウトプット 特徴属性リスト CL2 日本に行くなら 友人と銀座 有楽町に行きたい ネット PC を重要な情報源としている 友人と銀ブラしたい ネットヘビーユーザー 23

24 bodais アウトプット 特徴属性リスト CL3 知り合いから日本の情報を得ており 孫と中部 関西保凹面に行きたい 四季の体感 景勝観光に興味あり 孫と中部 関西観光したい層 24

25 bodais アウトプット 特徴属性リスト CL4 日本に親族 知り合いの親族 知人がいる 浅草の神社やお寺を訪問したい ゴルフがしたい 日本と関係が深い層 25

26 bodais アウトプット 特徴属性リスト CL5 1 人で上野や美術館巡りをしたい 日本の映画 アニメにも興味あり 一人旅を好む日本通 26

27 bodais アウトプット 特徴属性リスト CL6 日本の歴史 伝統文化体験に関心があり 半年以内に名古屋 京都に行きたい 日本の歴史 伝統好き 27

28 bodais アウトプット 特徴属性リスト CL7 ゲームが好き 恋人と 横浜 富士山 秋葉原などに行きたい ゲーム好きのカップル旅行層 28

29 プロファイルチャートをもとにした プロファイリング クラスタリングにより 上記のターゲットが存在することが分かった! 29

30 プロファイルチャートをもとにした プロファイリング 各クラスタの特徴とマーケットでの規模が可視化できた 日本への関心度 訪日中国人マーケット概要 CL6. 日本の歴史 伝統好き CL5. 一人旅を好む日本通 CL7. ゲーム好きのカップル旅行層 CL1. 家族で温泉 レジャー層 CL4. 日本と関係が深い層 CL3. 孫と中部 関西観光したい層 CL2. 友人と銀ブラしたい ネットヘビーユーザー 家族で旅行したい 狙うべきターゲットは? 30

31 プロファイリングからのターゲティング SC7. 今後何年以内に日本を訪れる予定ですか 1 3 か月以内 2 半年以内 3 1 年以内 4 3 年以内 5 5 年以内 6 それ以上 7 日本に訪れる予定はない 日本の歴史 伝統好き は 半年以内に訪日したいと考えている人が大部分! 日本の歴史 伝統好き CL は有力なターゲットである可能性が高い このクラスタの特徴を深堀してみよう! 31

32 ターゲティング ( 日本の歴史 伝統好き に着目 ) 各図は比率ヒストグラム : 灰色棒 = サンプル全体 緑棒 =CL6 のみ 年齢 住所 海外旅行回数は多め 直近 1 年以内の海外旅行回数 若干若い層 広東省が多め 広東省 上北海京 其他 10 回以上 6~ 9 回 3~ 5 2 回回 1 回 若 高年齢多 少 会社役員 役員 会社員 公務員 職業月収訪日経験直近の来日 役員が多め 自営業 自由業 1 万元以下 若干高所得層 少 10 万元以上 多 プライベート 仕事 プライベートの来日が多い 予今定後有 行今き後たい 3 カ月以内 近 半年以内 1 年以内 最近来日している 3 年以内 5 年以内 遠 仮説 広東省の 若手高所得層をターゲットにすると効率良く集客できる 32

33 クラスタリングで得られた成果 ターゲットとする対象の ボリュームが分かった! どんなターゲットがどのような規模で存在しているか可視化施策実施の際 得られる効果を試算できる マーケットに存在するターゲット像が明らかに! より刺さりやすい プロモーションの実施が可能に訪日中国人の全体的な傾向だけでなく 具体的なターゲット像が見えてきた 狙うべきターゲットの選定 ターゲットの特徴に応じた プロモーション企画 などにご活用頂けます! 33

34 一般的なアンケート集計との比較 Q3c1. 日本への訪問の際にしたいことは何ですか Base ( 人 ) 日本食を食べること 温泉入浴 自然 景勝観光 ショッピング テーマパーク 日本の歴史 伝統文化体験 日本の現代文化体験 ( マンガ アニ メ ファッション など ) 性 年代 Total 1, % 8.4% 29.2% 7.1% 4.9% 11.1% 6.1% 男性 20 代 % 8.0% 19.6% 6.0% 3.5% 9.0% 10.6% 男性 30 代 % 9.7% 24.7% 6.0% 4.9% 13.1% 6.7% 男性 40 代 % 10.2% 35.2% 5.5% 7.0% 14.8% 5.5% 男性 50 代以上 % 6.8% 45.5% 5.7% 1.1% 11.4% 1.1% 女性 20 代 % 9.6% 20.4% 9.0% 5.4% 13.2% 7.2% 女性 30 代 % 8.1% 30.8% 8.6% 7.2% 8.1% 5.9% 女性 40 代 % 7.0% 36.7% 7.0% 4.7% 10.9% 2.3% 女性 50 代以上 % 2.0% 50.0% 10.0% 0.0% 6.0% 2.0% 日本への訪問意欲として 自然 景勝観光 と回答している人が圧倒的に多い また 意外に日本の歴史や伝統文化に興味を持っている層として 20 代の女性が多い 同世代の男性はアニメなどに興味を持っていることから 性別によって日本訪問への興味関心が異なっていることが見てとれる 性別によって 日本来訪に向けた訴求 ( 旅行代理店でのパンフレット ツアー内容など ) を工夫する必要がある 34

35 一般的なアンケート集計との比較 Q5c1. 旅行先に関する情報源として 活用しているメディア Base ( 人 ) 旅行会社のホームページ ソーシャルメディア ネット (YouTu be) ネット (Twitte r) 旅行会社パンフレット 宿泊施設ホームページ 日本政府観光局ホームページ 性 年代 Total 1, % 6.5% 14.7% 11.8% 4.5% 1.7% 8.5% 男性 20 代 % 5.0% 17.6% 14.1% 1.5% 3.0% 3.0% 男性 30 代 % 4.9% 15.7% 10.5% 3.7% 1.5% 10.5% 男性 40 代 % 5.5% 13.3% 11.7% 7.8% 1.6% 6.3% 男性 50 代以上 % 2.3% 13.6% 5.7% 5.7% 0.0% 11.4% 女性 20 代 % 12.0% 15.6% 12.6% 4.2% 2.4% 9.0% 女性 30 代 % 7.2% 12.7% 13.1% 5.4% 1.4% 12.2% 女性 40 代 % 7.0% 13.3% 10.9% 5.5% 0.8% 7.8% 女性 50 代以上 % 8.0% 14.0% 14.0% 4.0% 2.0% 4.0% 20 代の接触メディアに着眼してみると 男女ともに YouTube が多い 男女差という観点では 男性は旅行会社 HP 女性はソーシャルメディアが特徴的である 男性は自ら情報収集している 女性はネット生活の中で入ってくる情報をキャッチしている? 男性には旅行会社 HP でアニメ特集企画 女性には受動的なバナー広告が効果的? クロス集計表から得られる知見が多いが 項目数が多くなると 1 つずつ見るのは困難! bodais と使い分けることで サンプル全体の傾向把握とターゲティングが効率的に行える! 35

36 ご清聴ありがとうございました 36

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