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メールマガジン「CAR Navigation vol.41」可能性は無限大!気象データの活用がオンラインビジネスに与えるインパクト

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冬の寒さが厳しくなるにつれ、冷えたビールよりも、ほっこり温まる熱燗が恋しくなってきませんか?天気や気温は、私たちの「衣・食・住」の嗜好を左右し、日常の行動を変える要素として、決して無視できない影響力を持っています。
 気象データをオンライン上で活用する足掛かりとなるのが、サイバーエリアリサーチのプロダクトを支えるデータベース「SURFPOINT™」に搭載された気象データです。アクセスユーザの気象情報を判定するという技術によって、いったい何ができるのか。今回のCAR Navigationでは、気象データによって実現する新たな分析の切り口と、オンライン上における気象情報活用の展望をお伝えします。

アクセスユーザの「気象情報」がわかる! SURFPOINT™の気象データ

アクセスユーザのIPアドレスから気象情報を判定する仕組み

2014年1月、SURFPOINT™に19種類の気象データが搭載されました。このデータは、天気予報・気温予報などの予報データをもとにしたものです。その後、アメダスや気象衛星等のデータによって算出した現況推定値を1時間単位で反映する現況データが追加され、現在は全27種類の気象データが利用可能です。

気象情報の判定には、サイバーエリアリサーチがもともと持っている「IPアドレスから位置情報を判定する」という技術が応用されています。市区町村単位の気象情報をデータベース化し、IPアドレスから位置情報を判定、該当する地域の気象情報を取得するという方法で、アクセスユーザと気象情報を紐づけています。


現在、弊社は気象データを2つの方法で提供しています。一つが、「どこどこJP」の追加オプションとして提供する方法。雨の日だけ特別なコンテンツを表示する、紫外線強度によってコンテンツを切り替えるなど、Webサイト上の仕掛けに気象情報を活用したい場合は、この方法になります。

もう一つの方法が、独自のアドネットワークを対象にディスプレイ広告を配信する「SURFPOINT-AdNetwork」です。気象条件をトリガーとしたターゲティングメニューを提供しており、天気に応じて訴求内容を変える、一定の気温を境に訴求する商品を変えるなど、プロモーション戦略に気象情報を活用することが可能です。

現実の天気がオンラインの行動をどう変える?新たな分析の切り口

気象情報の収集・分析・施策への反映

気象情報をビジネスに活用する手法として、「ウェザーマーチャンダイジング」と呼ばれるものがあります。気温の変動や天気などの気象情報を商品戦略に活用するというもので、コンビニ・スーパーなどの小売店舗における売場作り戦略や、飲食店のメニュー戦略に取り入れられています。

多くの場合、売上データや来客数データと当日の気象データを組み合わせ、傾向や特徴を探るというアプローチが取られています。


「雨の日と晴れの日で、購入される商品の傾向が違う気がする」「天気が悪い日の方が、訪問数が伸びている」といった、現場担当者の肌感覚として、気象とWebサイトの成果との関連を感じている方も多いのではないでしょうか?どこどこJPから気象データの値を取得し、アクセス解析ツールに取り込むことで、定量的な検証が可能です。雨の日・晴れの日の訪問数や閲覧状況を比較する、気温と商品の売上とを突き合わせてみるなど、分析に新しい切り口が生まれます。


有名な落語に「風が吹けば桶屋が儲かる」という言葉があります。これはおおげさ過ぎるとしても、気象情報が消費者の嗜好や行動に影響を与えていることは事実です。

食品・アパレル・観光などの生活に密着した産業を中心に、今まで顧みられなかったオンライン上の行動と気象情報との意外な関わりが見つかる可能性は決して低くありません。

サイバーエリアリサーチの「Cookieを使わないターゲティング」

気象情報と購買活動との関連が見つかれば、それをWebコンテンツや広告出稿に取り入れようという流れになるもの。しかし、刻々と移り変わる気象情報は、「そのとき・その場所」の気象情報を逐一追いかける他に、正確にとらえる方法が無いという難しさがあります。


気象庁の調査によれば、厚手のコートは、最低気温が10℃を下回るタイミングで販売のピークを迎えるそうです。(*1)ここで、「平均最低気温が9.6℃となる11月に、コートを訴求する広告を出そう」という戦略を取るのは、果たして効果的と言えるのでしょうか。

右上のグラフは、2012年11月の日別最低気温の推移です。トリガーとなる10℃を下回り始めるのは月の後半、日数にして15日にとどまります。

また、右中央のグラフは同年11月15日における東京の気温の推移ですが、最も気温の下がる午前6時は8.4℃、一方午後1時には15.5℃と、一日の中で7.1℃もの差があることがわかります。さらに言えば、同じ日・同じ時間であっても、位置によって気温はバラバラ。同日午前6時の札幌・東京・那覇の気温を比較してみると、国内で実に14.3℃もの開きがあるのです。(*2)

位置情報によるターゲティングも、配信日・配信時間の調整も、「コートが売れるタイミング」を正確にとらえることはできないということが分かります。


オンライン上で気象情報を利用するには、「位置」と「時間」を組み合わせ、ユーザの置かれた環境を特定することが必要不可欠です。従来、ユーザIDから住所情報を得る、GPSで位置を特定するといった工夫がされてきました。一方、IPアドレスから位置情報を得られるSURFPOINT™は、アクセスユーザのすべてに気象情報を付与できることが強みです。この広範性と網羅性を武器に、「オンライン上の気象データ活用」に欠かせない存在となっていくのではないでしょうか。

*1… 気象庁(2013)「アパレル・ファッション産業における気候リスク評価調査報告書」より

*2 … 気象庁「過去の気象データ」より

気温の月内変動・日内変動・国内の気温差

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次号「広報誌 CAR Navigation vol.42」は3月上旬発行予定です

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