来館者へのスマホ再接触で再来館を増やしたい
来館者へのスマホ再接触で再来館を増やしたい
商業施設の販促予算は、催事の物量や館内装飾に配分されてきました。来館者へのスマホ広告での再接触を新たに加えるとなると、どれだけの再来館につながるかを示さないと予算が取れません。
再接触にかける費用が妥当かどうか、来館数で示せていない。
どの来館者層に再接触すべきか、決められていない。
その再接触、来館者の「再来館」で測る。
再接触の効果が見えないままでは、予算の枠は取れません。来館者の属性、配信前後の来館の変化、商圏との重なりを確認し、配信計画の根拠を固めます。
来館者の属性把握
催事期間の来館者の年代・性別構成を確認し、再接触で呼び戻したい層を決めます。配信対象の条件になります。
再来館の測定
配信の前後で施設への来訪がどれだけ増えたかを確認し、再接触による来館の変化を把握します。費用対効果の根拠になります。
商圏との重ね合わせ
来館者の推定居住地を施設の商圏に重ね、呼び戻しやすい距離帯を確認します。配信範囲をどこまで広げるかに反映できます。
Adオーディエンス生成で、来館の接点を再来館の数字に変える。
人流データ活用プラットフォーム『Location AI Platform®（LAP）』のAdオーディエンス生成で、催事期間の来館者を配信対象に変換できます。人流広告（Flow Ad）で配信した後は、キャンペーン来訪レポートで来館の変化を確認します。
Adオーディエンス生成
LAPの分析結果から広告配信用のオーディエンスを作成し、実行施策へつなげます。
キャンペーン来訪レポート
広告接触後の来訪変化を集計し、来店・来場効果を確認できます。
デモグラ割合
来訪者の性年代などの属性構成を確認し、訴求や店舗運営に活かせます。
商圏マップ
来訪者の居住地・勤務地などを地図で表示し、実際の商圏や集客範囲を把握できます。
やる価値を問われていた再接触が、予算に組み込めた。
再接触の効き目を数字で示したことで、どの層に費用を回すかが決まりました。
再接触にかける費用が妥当かどうか、来館数で示せていない。
配信を受けた層の再来館の変化が分かり、投じた費用に見合うかを判定。予算枠を確保できる。
どの来館者層に再接触すべきか、決められていない。
来館者の居住地と属性が分かり、再接触する層と範囲を選べる。催事ごとの計画に落とせる。
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ポテンシャルと来訪の変化を並べたことで、翌期の配分まで決める材料が手元に残ります。
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