イベントが終わったあと、
「何人参加したか」
は集計していても、
「参加者が会場をどう回ったか」
までは分からないことがあります。
しかし、スタンプラリーなどで訪問データを記録しておくと、
- どこから回り始めたのか
- どのスポットがよく訪問されたのか
- どんな順番で回ったのか
- どのスポットから、次にどこへ移動したのか
といった「回遊」を見ることができます。
こうしたデータは、次回のイベントを改善するときのヒントになります。
「参加者数」だけでは分からないことがある
たとえば、5か所を回るイベントに100人が参加したとします。
参加者数だけを見ると、
「100人参加してくれた」
という結果までしか分かりません。
しかし、回遊データを見ると、
「A地点からスタートする人が多かった」
「B地点にはほとんどの人が行っている」
「C地点だけ訪問者が少なかった」
「A → B → Dという順番で回る人が多かった」
といったことまで見えてきます。
ここから、
「なぜこの動きになったのだろう？」
と考えられるようになります。
回遊分析で分かること
1. どこからイベントが始まっているか
参加者が最初に訪れたスポットを集計すると、実際のスタート地点の傾向が分かります。
主催者が想定した入口とは違う場所から参加する人が多ければ、
- 案内看板の位置
- QRコードの掲示場所
- スタッフの配置
- イベントの告知方法
などを見直す材料になります。
2. よく訪問される場所・されない場所
スポットごとの訪問人数を比較すると、参加者が集まりやすい場所と、あまり訪問されていない場所が分かります。
訪問者が少ない場所があった場合、
- 場所が分かりにくかった
- 他のスポットから離れすぎていた
- ルート上で立ち寄りにくかった
- その場所へ行く動機が弱かった
など、原因を考えることができます。
次回は案内を増やしたり、そのスポットにクイズや特典を用意したりといった改善も考えられます。
3. どんなルートで回っているか
訪問した順番を見ると、
「参加者が実際にどのようなルートを選んだか」
が分かります。
たとえば主催者が、
A → B → C → D
と回ることを想定していても、
実際には、
A → C → D
という参加者が多いかもしれません。
予定していた導線と実際の行動を比較することで、スポット配置や案内方法を見直せます。
商店街や地域イベントでは特に役立つ
回遊分析は、単にスタンプラリーを改善するためだけのものではありません。
たとえば商店街イベントなら、
「駅から参加した人は、そのあとどのエリアへ向かったのか」
「商店街を訪れた人は、その前後にどこを訪れているのか」
を見ることができます。
地域イベントなら、
「人が集まりやすい場所から、訪問者が少ない場所へどう誘導するか」
を考える材料にもなります。
イベントを「開催して終わり」にせず、次回の会場配置や回遊ルートを考えるためにデータを使えるわけです。
データだけで原因まで分かるわけではない
回遊分析を見るときには注意点もあります。
たとえば、あるスポットの訪問者が少なかったとしても、データだけでは、
「場所が遠かったから」
「魅力がなかったから」
「案内が分かりにくかったから」
のどれが原因なのかまでは断定できません。
そのため、
回遊データ ＋ 当日の様子 ＋ 必要に応じてアンケート
を組み合わせて考えるのがおすすめです。
データは「答え」ではなく、改善点を見つけるための手がかりとして使うとよいでしょう。
Qみっけではイベントの回遊を分析できます
無料・登録不要のデジタルスタンプラリー作成ツール「Qみっけ」では、スタンプの取得データを使った回遊分析機能(有料オプション)を利用できます。
回遊分析では、
- 参加者数・スタンプ取得数・ゴール人数
- 何番目にどのスポットを訪れたか
- よく利用された回遊ルート
- スポットごとの直前・直後の訪問先
- 参加者ごとの回遊履歴
- スポット取得日時
- CSVでのデータ出力
などを確認できます。
さらに、集計した回遊データをもとに、AIによる総評・改善提案を確認することもできます。
「数字だけを見ても、どこに注目すればよいか分からない」
という場合にも、イベントを振り返るきっかけとして利用できます。
実際の回遊分析画面を見てみる
文章だけでは分かりにくいため、Qみっけでは架空のイベントデータを使った回遊分析のサンプル画面を公開しています。
訪問順や回遊ルート、スポットごとの前後の動きなどを、実際の分析画面で確認できます。
デジタルスタンプラリーでどのようなデータが取れ、イベント改善にどう使えそうか、ぜひ実際に触ってみてください。
▶ Qみっけ 回遊分析サンプルを見る
https://q-mikke.com/qr/App/CirculationAnalysis?sample=true
※サンプル画面に表示されている参加者数・回遊データ・AI分析結果は架空のものです。
まとめ
イベントでは「何人参加したか」だけでなく、
「参加した人が、どのように会場を回ったか」
を見ることで、これまで気づかなかったことが見えてくる場合があります。
- スタート地点は想定通りだったか
- 訪問されにくいスポットはなかったか
- どのルートがよく使われたか
- 次回はどこを改善すればよいか
イベントを一度きりで終わらせず、次回をより良くするための材料として、回遊データを活用してみてはいかがでしょうか。
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