■クライアントプロフィール

■背景・課題

・これまで買収によってエリアの拡大を続けてきたが、その結果、マーケティング施策実行の足並みが揃わなくなってきた。また、営業所ごとの営業実績にはかなりのバラつきが生じてしまっていた。そこで、今後、全体的な視座での戦略立案を行っていくために、営業実績のバラつきの原因を特定し、全体的な底上げを図ろうと考えていた。

・営業実績のバラつきの原因については、営業所ごとの営業戦力の差によるものが大きいと長らく考えられていたが、今回、地域の特性や地区ごとの顧客浸透状況の差異に焦点をあて、好調な営業所と不調な営業所の傾向比較により勝ちパターンを割り出し、不調な営業所が好調な営業の勝ちパターンを模倣することで、地域間の売上格差の解消が可能ではないかとの仮説のもと、分析を行うこととなった。

■解決策

ランドスケイプのエリアマーケティング用データベースGeo-Scope（ジオ・スコープ）を用いて、営業所の商圏エリア比較を行い、勝ちパターンを析出しました。

【顧客分布把握】
・全営業所からサンプルとして、営業成績が好調な営業所と営業成績が不調な営業所をサンプリングし、その顧客分布を比較しました。その結果、売上実績が好調な営業所は一部のエリアに顧客が密集するという、マーケティングの80:20の法則（パレートの法則）*と同じような現象がみられ、重点攻略エリアを集中的に攻めることが重要であることがわかりました（これに対して、不調な営業所は顧客が散在していました）。

* 80:20の法則：売上の80%は全顧客のうちの20%が生み出しているという経験則を表したもの。イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートの所得の不均衡分布の応用のため、パレートの法則と呼ばれることも多い。

■顧客分布比較 顧客密度が高いエリアが商圏の全エリアに占める割合をみると、営業成績が不振な営業所では50:50であったのに対して、営業成績が好調な営業所では40:60であった。 次に、それぞれのエリアの顧客数が全顧客数に占める割合をみると、営業成績が不振な営業所では50:50で分布していたのに対して、営業成績が好調な営業所では75:25であった。つまり、営業成績が好調な営業所の商圏では顧客密度が高いエリア（全体の40%）に75%の顧客が密集していることが分かった。

【エリア特性把握】
・エリア特性による違いを分析するために、エリアマーケティングツールGeo-Scope（ジオ・スコープ）**を用いてエリアの傾向をみると、営業成績が好調な営業所の勝ちパターンとして、「世帯人員4人以上の世帯が多い」「6歳未満の子供が多い」「年収は中程度」（高年収および低年収の多いエリアでは加入率が低い）といった特性が判明しました。このようなエリアを重点的に攻略することによって効率化を図ることが出来ることが分かりました。
・営業成績が好調な営業所では、戸建てが多いエリアでの加入率が高いことが分かりました。これは集合住宅は時間あたりの営業効率が高い反面、転居などによる退会率が高いためであることが分かっています。

** Geo-Scope（ジオ・スコープ）:似たようなライフステージや消費行動を持つ人たちは、似たような近隣環境に居住するという特性を踏まえ、消費者を居住地（neighbourhood）単位で分類するためのエリアマーケティングツール。日本全国17万の丁目を"似かよった特徴"を持つ地域として55個のクラスターにグルーピングし、それぞれの地域を特徴づけている、ランドスケイプが独自構築したジオデモグラフィックセグメンテーションツール。
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■勝ちパターンの定式化 * 実際にはランドスケイプのエリアマーケティングツールGeo-Scope（ジオ・スコープ）* の55分類を利用したより詳細なものとなっています。

■ランドスケイプを選んだ理由

・日本最大級の消費者データベースを保有していること。
・エリアマーケティングツールによるエリア分析が可能であること。

■結果

・分析結果に基づいて、ターゲットエリアを具体的丁目名で選定し、重点的に攻略を行いました。
その結果、営業実績が不調な営業所の顧客が前年比7%の純増となりました。

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