1. クライアント

Hxxxx保険サービスネットワーク（クライアント名は匿名化されています）

2. 導入ソリューション

• AI搭載 Audience Analytics

• Spatial Heatmap Analysis（空間ヒートマップ分析）

3. 導入背景

広告コンテンツの効果が不明確
店舗入口のデジタルサイネージで複数の保険商品広告を配信していたが、どのメッセージが実際の来店につながったのかを定量的に測定する手段がなかった。

店舗内顧客体験のデータ断絶
広告を見て来店した顧客の動線や行動データを把握できず、店舗レイアウトの最適化や効果的なマーケティング戦略の策定が難しかった。

支店運営の非効率
曜日・時間帯ごとの来店パターンに関する正確なデータが不足しており、コンサルタントの配置が最適化されず、ピーク時に相談機会を逃すケースが発生していた。

4. 提供内容

広告→来店コンバージョン分析

• 入口サイネージ視聴者と実際の来店者の相関分析

• 年齢・性別など顧客属性別の広告注目度および来店率分析

• 効果の高い広告コンテンツ選定のためのインサイト提供

顧客動線・空間利用分析

• 店舗内ゾーン別の顧客動線と滞在時間分析

• 店舗運営およびレイアウト最適化のためのデータ提供

分析システムおよびレポート

• 広告パフォーマンスと来店パターンを可視化する分析システム提供

• マーケティングおよび運営改善のためのデータレポート提供

5. 主な成果

来店コンバージョン向上と顧客管理の最適化

広告コンテンツ最適化
Vision AIによる「広告閲覧→来店」のAttraction Rate分析を通じて、年代別に最も効果的な保険広告コンテンツを特定

空間分析による店舗改善
顧客の滞在時間が長いエリアを特定し、プロモーション資料や相談スペースの配置を最適化することでエンゲージメントを向上

6. 導入コメント

「データが私たちのマーケティングと運営の羅針盤になりました。」

「以前はどの広告を出すべきかを感覚に頼ることが多くありました。しかし、このソリューションを導入してからは、どの年代がどの広告に反応し来店につながっているのかをリアルタイムで確認できるようになりました。

またSpatial Heatmap分析によって、待ち時間中に顧客がどの場所に長く滞在するかを把握できたことは大きな発見でした。顧客動線をもとに案内やレイアウトを調整したことで、顧客のエンゲージメントが大きく向上しました。

現在では、すべての運営判断がデータに基づいて行われています。」

— Hxxxx保険サービスチーム チームリーダー