データ活用実証事業レポート（浅利観光株式会社＆株式会社パソナ）

事業概要

昨今あらゆる業種において競争が激化し、社会的な環境の変化が著しく、さらには人口減少による人手不足が深刻化する中、企業においては、競争力の強化と維持のため、既存事業の課題解決や顧客への新たなサービス提供など、企業変革が必要となっています。そこで、しまねソフト研究開発センターでは、県内の事業者とIT企業に委託し、企業変革の打ち手として特に有用とされるデータ活用により、県内事業者の課題解決及び新たなサービス創出に取組み、その有用性を実証するデータ活用実証事業を実施することとし、事業の委託先を公募しました。

詳細は「令和5年度 データ活用実証事業の公募」を参照ください。

採択事業者

（事業会社）　浅利観光株式会社（松江アーバンホテルグループ）
松江市にて「松江アーバンホテルグループ（3か所）」を運営,江津市にて複合商業施設「神楽の里・舞の市」の運営

（IT企業）　株式会社パソナ DX HUB島根

データビジネス支援事業者

株式会社DATAFLUCT

「データを商いに」をビジョンに掲げ、埋もれていたデータから新たな価値を生み出し、社会課題を解決するデータビジネス事業者です。
誰もがデータを有効活用することで持続可能な意思決定をすることができる世界の実現を目指し、需要予測によるロスの削減、持続可能な都市計画、脱炭素に向けた行動変容など世界基準の課題に着目した自社サービスも展開しています。

本社所在地：東京都渋谷区桜丘町1-4 渋谷サクラステージ SHIBUYA サイド SHIBUYA タワー7階
代表者：代表取締役CEO 久米村 隼人
設立：2019年1月29日
資本金：14億9,712万円（資本準備金含む）

しまねソフト研究開発センター

専門研究員の高木丈智が、仮説立て、データ収集～構造化～分析など一連の取組みを伴走サポートしました。

取り組みテーマ

ホテル業界におけるデータ活用実証事業

浅利観光株式会社（以下「浅利観光」）と株式会社パソナ（以下「パソナ」）は、データ活用実証事業を通じてリピート率向上等のマーケティング施策立案・実行を目指し、過去宿泊データ等を活用したデータ分析やマーケティング施策に必要なデータを収集する仕組み構築を行いました。

テーマ設定の背景

宿泊業界において地域に根ざす企業が大手チェーン企業と対峙するには、価格以外の特徴を打ち出していく必要がある。そのためにも、データ活用によりサービスの質を向上させることでリピート客を増やし、稼働率を増やすというアプローチをとることとした。

実施期間

令和5年10月1日 ～ 令和6年10月31日

実施内容

現状の課題整理と仮説設定

コロナ禍により、宿泊業界では宿泊客数が大幅に減少しGoToキャンペーンなどにより一時的に持ち直しはしたが、旅行控えのムードが尾を引くこと、すなわち宿泊客数の伸び悩みが懸念される中、企業の発展・維持のため、従来とは異なったアプローチによる収益増大・維持が急務となっている。

大手チェーン企業は、規模の経済を働かせたシステム構築やデータ活用によって稼働率向上を推進している。またOTA(Online Travel Agent:オンラインで取引を行う旅行業者)などでの宿泊料金の設定をシステムにより自動化している。一方で、当社をはじめとする地場企業ではシステム化・自動化をするために十分な投資をできていないのが現状である。

ホテルの宿泊料金は予約状況や社会状況(イベント開催時期など)を踏まえて変動する。（例えば、予約状況が悪いとき、予約数を増やす(稼働率を上げる)ために他企業より安くなるよう宿泊料金を下げるといった具合。）地域に根ざす企業が大手に対抗するには、宿泊料金の調整に従業員の労力を費やしていては勝ち目がない。また、稼働率が高くなっても宿泊料金が過度に安くなっては収益の増大にはつながらない。

そこで、宿泊料金の安さで競争するのではなく、客室単価(宿泊料金を含む、レストラン利用などの総額)を維持・向上しつつも、客室稼働率を上げることで収益の増大を目指すこととする。すなわち、効果的なプロモーションを展開しリピート客を増やし、客室稼働率を向上させる。このとき、蓄積された宿泊データを分析することで、顧客属性ごとの行動仮説を整理し、その仮説からプロモーション施策を実施する。

課題解決に向けた実証計画

課題解決に向けた仮説検証プロジェクトの計画づくりとして、設定したマイルストーンを下表に示します。

4つのフェーズのうち、本事業期間では「Phase1 課題特定・インパクト整理」を中心に実施しました。

Phase1 改善インパクトの整理

データ収集と整理

事業者がPMS(Property Management System:宿泊管理システム)に蓄積されているデータを確認し、仮説の整理に必要となる条件・情報が揃っているかを確認しました。その上で、宿泊およびレストラン利用データについて個人情報を含まない形に匿名化したうえでIT企業へ提供しデータベース化しました。

データ分析

以下のような観点に着目し、データを分析しました。各分析軸に対して、過去データから傾向を読み取りました。

年別宿泊数
月別宿泊数
リピート率
部屋タイプ
建物
人数構成
性別構成
地域/地方
目的
泊数
客室単価
チェックイン回数
予約経路
予実日数(地域/地方) 

 

分析結果一部抜粋

 

 

また、リピート施策検討のために有用であると考えられる顧客属性収集のために、従来使用していたウェブアンケートの項目を修正・追加しました。（全17項目）

ウェブアンケート項目一部抜粋

得られた知見、苦労した点や気づき

本事業を通じて得られた知見、苦労した点や気づきについて、実施事業者から寄せられた内容を以下に記します。

［浅利観光（事業会社）］

「宿泊データを整理してリピート率を高める」データ活用のための効率的なデータ収集の手法について知見を得ることができました。

PMS、自動チェックイン機等、各ベンダーとの情報共有も定期的に実施。コストと期間を考慮し一部プログラム改修（生年月日、性別、メールアドレスの項目追加）に着手できたことは今後データ活用によるマーケティング施策を実施していくにあたり有益でした。

また、個人情報保護法に準拠した宿泊カードプログラムの改修に時間を要している中、既存のウェブアンケートの活用により属性収集を行う点を支援事業者よりアドバイスいただき、アンケート項目及び並び順、点数化についても回答したくなる内容に見直すことが出来て質の高いものとなりました。

［パソナ（IT企業）］

前半時点で「仮説を立てるために不足している情報」や「個人情報の取扱い」が問題であることはわかった。プライバシーポリシーについては9月に改定し、PMS・宿泊カードの改修については着手済みだが、データ蓄積には至らなかった。

宿泊業界の特性を考えると、分析のための環境整備やデータ収集の期間が十分ではなかった。結果として分析が表層的なものにとどまり、仮説立てに必要十分な時間を確保できなかった。より効果的に仮説立てを行うためには、多変量解析(とりわけクラスタ分析)などの分析テクニックが必要だと感じた。

また、PMSの改修について、情報の収集元は宿泊客であるため、過度な情報収集は宿泊客の負担となってしまうという業界固有の問題が大きかった。（例えば、宿泊客の傾向を分析するのに必要となる「性別」「年代」やリピート客を増やすためのプロモーションに必要となる「メールアドレス」などの情報は、本来であれば宿泊自体には不要な情報であるため、情報収集はそのまま宿泊客の負担となってしまい、容易に収集することができない。）

データ活用の有用性

データ活用の有用性について、実施事業者から寄せられた内容を以下に記します。

［浅利観光（事業会社）］

データを整理・提供する段階において、システム改修の必要性が浮き彫りとなり、ベンダーとの情報交換等に時間を取られることとなりましたが、弊社においてはデータ活用の目的達成のためには不可欠なステップだったと考えます。
また、IT企業へのデータ提供に時間を要しましたが、その間、支援事業者のアドバイスにより、宿泊者によるWebアンケートの改修を実施することで、属性も含めたデータの蓄積を着実に進めており、今後に繋げていけるものと考えています。

［パソナ（IT企業）］

表層的な分析ではあったが、これまで定性的に感じていたことがデータを活用した分析によって定量的にあらわせるようになった。これにより、宿泊客の傾向を読取れるようになり、ある程度の仮説立てができるようになった。「得られた知見、苦労した点や気づき」で述べたとおり、多変量解析などの分析テクニックを駆使することで、より効率的かつピンポイントな仮説立てができるようになるものと思われる。

今後の方針

実施事業者の今後の方針を以下に記します。

［浅利観光（事業会社）］

データ活用の目的達成のため弊社が使用しているシステムの問題点について、ベンダーと連携し、データ収集を簡易化するために具体的なシステム改修を実施しています。並行してデータ集計・分析するツールの導入を進め、自社で課題解決に向けた施策を展開したいと考えています。本実証事業に関わり、分析手法のアドバイスを受けることで社員がマーケティング思考を身に付ける足掛かりとなりました。今後はデータ活用の内製化を推進して参りますが、今回のIT企業の分析内容から先ずは観光目的の利用が増加する11月～12月の間に利用者の満足度を上げるサービス（無料ビール、無料ソフトドリンク）の実行、体験メニューの作成に着手しリピート率の向上を目指します。

［パソナ（IT企業）］

当初の計画にあった仮説立て以降が未着手であるため、事業者と相談・調整のうえ以下のようにプロジェクトを継続したい。

1.      多変量解析によりさらなる分析を繰り返し、仮説を立てる
(ア)    表4.1.データ分析で読みとれる傾向から有効と思われる軸を複数特定する
(イ)    前項の軸を組合せ、多変量解析により分析する
(ウ)    分析結果からリピート客の傾向の仮説を立てる

2.      仮説に基づく施策を計画・実施する

お問合せ先

公益財団法人しまね産業振興財団
しまねソフト研究開発センター（ITOC）
担当：安食、安部
Phone：0852-61-2225
Email：itoc@s-itoc.jp