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静止画である従来のポスターや看板と比較して、動画や時間ごとに切り替わるデジタルサイネージは、通行人の視線を自然に惹きつける強力な効果を持っています。
ある調査データによると、デジタルサイネージは紙媒体と比べて注目率が2〜3倍、記憶率が1.5〜2倍高くなると報告されています。鮮やかな光と動きの演出によって店舗や商品の存在感を際立たせ、街中や施設内での認知度を大幅に引き上げることが可能です。
放映するコンテンツをボタン一つで瞬時に切り替えられるフレキシブルさも、デジタルサイネージの大きなメリットです。
朝の通勤・通学時間帯には会社員や学生向け、昼間は主婦層やシニア層向け、夜間は仕事帰りのビジネスパーソン向けといったように、時間帯や曜日の客層に合わせて最も効果的なクリエイティブを放映できます。無駄なくタイムリーに購買意欲を喚起できるため、広告効果の最大化が狙えます。
駅や店舗、公共施設等にディスプレイやプロジェクターなどの機器を設置し情報を発信するシステムをデジタルサイネージと言います。広告だけでなくさまざまなコンテンツが提供され、矢野経済研究所の調査(2020年)によればデジタルサイネージの市場規模は2024までに4,180億円まで成長すると予測されています。
参照元:矢野経済研究所公式HP(https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/2400)
デジタルサイネージには、人々が欲しい情報を発信や広告媒体として活用するための効果測定を行えることが重要なポイント。
その効果測定はAIカメラの顔認証や人数カウント、属性判別などの機能により実現できます。今後のデジタルサイネージの有効活用はAIカメラとセットで考える必要があるのです。
デジタルサイネージの効果を測定する際には、通行人数ので客層の性別・年齢、視聴回数、視聴時間、視聴者の行動データなど、さまざまな情報が重要になります。これらのデータを集めて分析することで、デジタルサイネージの活用状況を深く理解することができます。その結果、設置場所やコンテンツの内容をより効果的に改善する指針として役立てることができます。
AIカメラにて視聴者の性別や年齢層を分析した結果、たとえば20~30代の女性が多い場合は、そのターゲット層に響きやすいコンテンツを制作・配信することで、デジタルサイネージの効果を高めることが期待されます。
また、高齢者の割合が高い場合は、文字を大きくしたり、視認性の高いデザインに変更するなどの対応も有効です。
複数の場所に設置して通行人数のデータを取得することで、どの場所が最も多くの人にメッセージを届けられるかを見極めることができます。
より多くの人が通る場所を選べば、サイネージによる広告効果の最大化が狙えます。
視聴時間が短い場合、視覚的にインパクトのある内容に変更したり、コンテンツの内容を見直し再生時間を短縮することで、より多くの人々に訴求できます。
一方で、視聴時間が長いと分かれば、少し長めの詳細な内容を盛り込んだコンテンツに変更することで、さらに効果的な訴求が期待されます。
店舗の入り口にデジタルサイネージを設置することで、通行人数データをもとに、おおよその来店者数を推定することが可能です。
また、視聴者の属性データを参考にすることで、来店客層に合わせた商品ラインナップやサービス展開を検討するための指針として活用できます。
デジタルサイネージを広告媒体として活用している場合、その効果をデータで測定することが求められます。視聴者の属性やコンテンツごとの視聴データを分析することで、広告の効果を数値化できます。
それにより、広告媒体としての信頼性や価値を判断し、向上させることが可能になります。
AIカメラを使ったデジタルサイネージの効果測定で必要な機能としては顔認証機能があります。AIは年齢や性別といった人の属性を映し出された顔の情報で推定できるため、この機能が搭載されていることは重要です。
同一人物を排除してデジタルサイネージの累計視聴数をカウントしたり、どのような姿勢・状態でどのくらいの時間視聴していたかなどのデータを取得したりなど、広告としてのアピール効果の測定が可能です。
デジタルサイネージの前を通行した人や滞在した人の人数把握はAIカメラの人数カウント機能が得意とします。時間帯によって通行量がどう変化するのかもわかり、属性データと組み合わせるとさらに詳細な効果測定に使えます。
広告をデジタルサイネージで流して閲覧者に実際にアクションを起こしてもらうためには、AIカメラで取得したマーケティング情報とQRコードや問い合わせ先表示、受注システムなどと連携させることで購入への誘導が可能です。
サイネージ広告の費用対効果を正しく評価するためには、まず媒体にどれほどのポテンシャルがあるかを数値化する必要があります。
AIカメラを使って広告の周辺を通行した「総通行量(トラフィック)」を計測し、その中から実際にサイネージへ顔や視線を向けた「視認数(インプレッション)」を割り出すことで、その広告がどれほど不特定多数の通行人に届いたかを客観的に可視化できます。
通行人がただ目を向けただけでなく、どれくらいの時間(秒数)広告を見続けたかを計測する「視聴時間」も重要な指標です。
このデータを分析することで、「放映コンテンツのどの部分で通行人が離脱したか」「最後まで興味を持って見てもらえたか」を正確に評価できます。視認率や視聴時間の推移から、クリエイティブの具体的な改善ポイントをデータに基づいて導き出すことが可能です。
効果測定をするためにAIカメラを使ってさまざまな情報を得ることができますが、目的が明確になっていないとデータだけが集まるだけで有効活用ができません。何のために効果測定を行うのかをしっかり決めましょう。
目的に応じて効果測定を行う場所や期間を決めて実施するのか、常にデータを取得し続けていくかなど計画を立てます。複数ある場合はコストを抑えるために広告効果があると見込まれる場所をあらかじめ絞り込むとよいでしょう。
デジタルサイネージの種類によってはAIカメラと連携性に欠けるものがありますので、効果測定がしっかりできるものを選びます。リアルタイムデータなのか蓄積されたデータを後から分析するのかなど方式も確認します。
デジタルサイネージの効果測定は一瞬で終わるものではなく、一定の期間を必要とします。実際に運用を開始すると想定外のトラブルが生じることもあります。場合によっては計画の見直しもしながら進めることも必要です。
広告メディアとして対象のデジタルサイネージがどの程度機能するのかは効果測定をすることで明らかになります。期待していたデータと異なることがあるかもしれませんが、その場合も客観的データとして受け止めます。
効果測定の結果が出たら、これまでと同じ方法を続すればよいか、さらに広告効果を上げるためにコンテンツを変更すべきか検討します。内容を改良してある程度の期間経過後に改めて効果測定を行うようにしましょう。
実際の商業施設や店舗における実証実験では、AIカメラによる効果測定が優れた成果を上げています。ある店舗のデジタルサイネージで放映していた商品の広告において、AIカメラで取得した視聴者の属性データ(「平日の日中は20〜30代の女性の滞留が特に多い」など)を分析しました。
その結果に基づいて放映するコスメ関連広告の比率を高めたところ、全体の視聴時間が大幅に延伸。さらに、サイネージ広告から連動したクーポン利用数が向上し、来店客層のミスマッチ(無駄)をなくして広告の費用対効果(ROI)を最大化することに成功しました。
デジタルサイネージや看板広告にAIカメラを組み合わせた効果測定は、これまで「流しっぱなし」になりがちだった屋外広告・店頭広告の費用対効果を数値で可視化する革新的なソリューションです。
通行量や視認数、視聴時間といった主要な指標(KPI)を正確に可視化し、来訪者の性別・年代などの属性に合わせた「タイムリーな訴求」を行うことで、広告のクリエイティブを最大化できます。目的の明確化やサイネージとの連携要件を確認しつつ、蓄積された確かなデータに基づいてコンテンツの改善サイクルを回し、売上アップやマーケティング戦略の最適化に役立てていきましょう。
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