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株式会社 LIVE BOARD

2022年コロナ禍・アフターコロナの意識調査    

デジタルOOH市場へ企業が望むDX化への期待とは?

株式会社 LIVE BOARD(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長 櫻井 順、以下LIVE BOARD)は、2022年コロナ禍・アフターコロナにおける、デジタルOOH市場に対して、企業が望むDX化への期待についてのアンケート調査を実施しました。
全国の会社勤めされている20歳~69歳の男女にアンケート調査を実施。デジタルOOHへの出稿経験者に絞り、その出稿理由を聴取しました。

◆企業が期待しているデジタルOOH広告の効果とは?
全体で「TVやデジタルとは違うターゲットに広告を当てることができる」が最も多く、30.9%となりました。さらに、「屋外にいる消費者の生活導線での広告接触」25.9%、「交通車内ビジョンに近いリーチ」24.3%、「リーセンシー(来店・購買促進)効果」24.2%と続きました。
さらに、コロナ禍においてデジタルOOHへの出稿した実績層では、上位3項目に加え、「TVのリーチ補完」目的での出稿をしていたことがわかりました。
これによると、コロナ禍では、TVやWEBでは届かない層へのリーチ期待や、交通車内ビジョン並みの屋外リーチを獲得できる媒体としての期待が大きい結果となりました。

【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202112175195-O1-uzgX8zdn

ベース調査:直近3年でデジタルOOH出稿経験者 ※TOTALでソート
※「コロナ禍出稿/有り」:2021年度にデジタルOOHへの出稿経験がある方
 「コロナ禍出稿/無し」:2019年~2020年にデジタルOOHへの出稿経験はあるが、2021年度にデジタルOOHの出稿経験が無い方

 
◆デジタルOOH広告非出稿者が「これから期待するOOHへのDX化」とは?
デジタルOOH広告の非出稿者に「これから期待するOOHへのDX化」について聴取した結果、以下のような結果となりました。

 
【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202112175195-O2-87qXmn6V

出稿費用に対しての効果(数値の可視化、精度の高さ、分かりやすさなど)や、定量的な効果検証の実施を期待している内容や、特定のターゲット層(年齢、性別、属性など)に対して配信したいという声が多くあがっていました。

このようなOOH広告の高度化に期待が集まる一方で、仮に要望に対応出来ていたとしても、社内(上層部など)への説明が困難で実施に至らない、という課題も多いことやコロナ禍での不安でまだまだ様子を見たいなどの声があることがわかりました。

LIVE BOARDでは、ドコモのモバイル空間統計®+その他位置情報データ等を活用することで、ターゲティング配信やユニークリーチの可視化など、今求められているDX化に対応し始めています。
2022年に向けては、このようなDX化の恩恵をより分かりやすい形で広告主へご提供すべく、またデジタルOOHのさらなる価値向上のため、LIVE BOARDはサービスを拡充していきたいと思います。

<調査概要>
調査手法:Web定量調査 ※事前調査・本調査をセパレートで配信
モニター:dモニター/インテージネットモニター
アンケート対象エリア:全国
対象者: 20歳~69歳の男女、現在会社にお勤めの方(会社員・会社役員が対象)、直近3年以内に、お勤め先の会社にて、広告出稿経験があり、かつ広告出稿業務への関与もある方
調査期間:2021年10月1日~10月4日
調査人数:事前調査:183,262名 / 本調査:14,339名
※株式会社インテージ調べ

◆媒体面概要
LIVE BOARD:全国9都市 (東京、北海道、宮城、神奈川、千葉、埼玉、愛知、大阪、福岡) 77ヵ所のデジタルOOH
URL: https://service.liveboard.co.jp/screen

◆最新媒体資料
URL:https://service.liveboard.co.jp/information/2021/11/img/LiveBoardMediaGuide_4Q.pdf

 
◆株式会社LIVE BOARDとは?
データドリブンにターゲティングや効果検証を実現する
デジタルOOHアドネットワークオペレーター

OOH領域において国内で初めてインプレッション(広告視認者数)に基づく配信を実現。コロナ禍のような人流変化が起こりやすい状況下でも、“そのとき、その場所で、その広告を”見ると仮定される人数をもとに、限りなく実態に即した広告配信および課金体系を展開。加えて、屋外・屋内、電車内、駅構内など日本全国の多様なデジタルOOHを束ねた独自ネットワークに国内最大級キャリアのビッグデータを掛け合わせることで、性・年代別によるターゲティングなど、従来のOOHでは難しかった“ヒト”基点による配信を可能にしました。

 

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