子供からシニアの方まで多くの方に愛されるキシリトールガム、ガーナミルクチョコレート、コアラのマーチなど、これまで数々のヒット商品を世に送り出してきた“お口の恋人”ロッテ。
株式会社ロッテではインバウンド施策のなかでPaykeをご利用いただいています。今回は、ロッテノベーション本部マーケティング部宣伝担当オウンドメディア戦略課の川名様、酒井様にお話を伺いました。
ーロッテノベーション本部マーケティング部宣伝担当オウンドメディア戦略課の業務内容について教えてください。
（写真左から、酒井様、川名様）
酒井：オウンドメディアを中心としたオンラインの顧客接点やテクノロジーをマーケティングにどう活用していくか考えています。
川名：マーケティング部の傘下で文字通りホームページやファンサイトなどのオウンドメディアを中心にLINEやWeiboなどの運営もしています。デジタル領域専門の部署は他にないので、オウンドメディアを中心としながら、お客様のデータを収集し、次のマーケティングに活かしていくことをミッションにしています。その中でもお客様とのつながりを強固なものにしていくということを一番高い所に置いています。
ーPaykeを知ったきっかけを教えてください。
川名：3000万人を超えていくインバウンド需要の取り組みについて社内で検討していたときに展示会でPaykeをみつけた社員から情報を聞きました。
酒井：その社員が展示会に行ってPaykeを見て「このサービスはもしかしたら使えるんじゃないか？」と、近年では店頭の事例の中でもインバウンド関係が多くあがっていて、「中国語のPOPを付けたら売り上げがすごく伸びました」など現場の声をよくきいていたので、教えてくれたんだと思います。
ーPaykeの第一印象はいかがでしたか？
川名：率直にすごいなと思いましたね。可能性を感じますし、すぐに店頭にある商品がその国の言葉で伝えられるという点がすごいなと思いました。ただ自社のデータの母数が思ったよりもまだ小さいなとも感じました。
酒井：そうですね。Paykeの認知度が広がり、より多くの方に使われるようになることで、サービスとしてさらに良いものになると思っています。
ロッテがPayke活用から得た２つの気づきとは⁉
ー実際にPaykeを導入いただいてどのように活用いただいていますか？
川名：データ更新などの運用を酒井が担当していまして、私はデータを見て社内への報告に活用しています。
その中でPaykeから大きく2つほど気づきもあります。1つは、先入観といいますか最初に思っていたことと違うことがありました。例えば「コアラのマーチ」などは海外でも一部販売しているので、「インバウンド需要などは望めないのではないか」という声は社内でもずっと言われていたんです。
しかし、Paykeのスキャンの順位を見てみると人気の「歯につきにくいガム」に次いで、2位や3位といった上位に「コアラのマーチ」が入ってきています。データをみると定番の「コアラのマーチ チョコ」よりも、セカンドフレーバーや期間限定の「47都道府県コアラ」等の日本にしかないフレーバーがブランドを牽引しているのがわかりました。これらの限定フレーバーは実際Weibo上での反応も高く、Payke上のスキャンも増えてきているのを見て「ああ、なるほどね。」と感じました。『訪日客は「コアラのマーチ」はあまり買わない』という先入観と違った結果がPaykeからも見えてきました。
もう1つがPaykeの中にランキングがありますが、商品認知の窓口としてこのランキングに載るのがものすごく重要だなと思っています。訪日するお客さまは日本に行く前にランキングに載っている商品を見て買っているというのがデータにも如実に出ているので、ランクインし続けることが大切だと感じています。結局、自分たちも海外の商品を購入するときは同じですよね。「何をみんな買っているんだろう？」と調べて、海外で売れていれば全く知らない商品でも買ったりするわけだから、その通りだなと思っています。
ーそういった、「気づき」以外にPaykeのデータはどのような形で活用されているんですか？
川名：データを大きく活用するにはN数の問題やWeibo等への情報発信が結果に反映するまでにタイムラグがあるなどちょっと難しいところがありますが、営業上の活用といった面ですと位置情報を使い、「上野のこの場所でものすごいスキャンされているから、この辺どうなっているかちょっと調べてみて」とか「売り場づくりに役立てられないか」とかそんな話をしています。
ー今後Paykeのデータをどのように活用されたいとお考えでしょうか？
酒井：分析は答えが決まっているものではないので、数値を見て「ああこういう特徴があるんだ」という発見から仮説を立てるというフローになります。
ですので、サイト上に準備されたグラフや資料だけではなくローデータを見ていきたいと思っています。グラフや資料として落としこまれたデータだけ見てもそこから見えないこともあると思うんです。ローデータを見ると、実はその裏にある特徴が見えたりするので、そういう部分も見ていきたいですね。
ーありがとうございました。