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ビッグデータから読み解く「Go To トラベル」キャンペーンによる旅行者の増減と行動の変化

2020.11.11

7月22日からコロナ禍で窮地に立たされた観光業界を活性化させるべく実施されている「Go Toトラベル」キャンペーンだが、実際のところ、どれくらい旅行者は増えたのだろうか?

このほど、ヤフーのビッグデータをブラウザー上で調査・分析できるツール「DS.INSIGHT Place」に登場したばかりの新機能「カスタムエリア」や「時系列キーワード」を使って、Go To トラベル事業におけるユーザー行動の変化に関する調査が行われた。

10月からは全国の人が利用可能となり、注目が集まる関東近郊の3つのスポットを、「人の移動は(Go To トラベルを利用して)増えている」「Go To トラベルの影響で、旅行者の行動が変化した」という2つの仮説をもとに考察していく。

仮説1.人の移動は(Go To トラベルを利用して)増えている

カスタムエリアで設定したそれぞれのエリアの来訪者を比べることで、前後の来訪者の変化を見てみる。DS.INSIGHT Placeの比較機能※で、前年同月比較(2019年と2020年の8月・10月)をしている。

※最大5個まで地点や月毎の日次変動を比較できる機能で、例えば2つの地点の前年同月比較も同時にできる。

どのエリアも2019年の8月はとても来訪者が多いことがわかる。次に多いのが2020年の10月。ハイシーズン(2019年8月)の来訪者数に及ばないまでも、前年同月(2019年10月)よりも来訪者が明らかに増えていることがわかる。

また、今年のハイシーズンであろう2020年8月と比べても来訪者は多くなっている。こうしてみると、今年の8月は観光地にとってとてもつらい時期になってしまったとも言えるのではないだろうか。

もう一つ、データで見てみると気になる点がある。どのエリアも2019年10月12日の来訪者が極端に減っているのが見て取れる。

この日は、過去最強クラスと言われた台風19号(Hagibis)が上陸した日。過去の出来事もしっかりとデータに現れていることも確認できた。

いったん、人口推移をみてわかったことを整理する。

1.2019年8月は、3つのエリアとも、一番来訪者が多い
2.2020年10月は、前年同月(2019年10月)や2020年8月と比べても来訪者が多い。
3.2020年8月は、前年同月(2019年8月)とは異なるトレンドを持ち来訪者がとても少なかった。
4.2019年10月12日は、3つのエリアとも急激な来訪者の減少が見られ、台風の上陸日と一致している。

これらから推察すると、本来、今年の8月も2019年8月と同じようなトレンドが見られるはずだが、コロナによる影響で来訪者は減少したと考えられる。

一方でコロナ禍においても、2020年10月は来訪者が増えた。増加した要因は「Go To トラベル事業」ではないかと考えられる。つまり、仮説1.人の移動は(Go To トラベルを利用して)増えているは成り立つと言えそうだ。

さらに考察すると、日次による来訪者の推移から「Go To トラベル事業」が開始された2020年10月も、平日より週末の方が来訪者が多いことが見て取れる。

週末の観光地に出かける場合は、コロナに対する十分な備えが必要。withコロナにおいて観光地への来訪の波に変化が現れるか、継続的に観察することも重要になるかもしれない。

続いて、仮説2を見ていこう。

仮説2.Go To トラベルの影響で、旅行者の行動が変化した

DS.INSIGHT Placeのカスタムエリア機能は、人の量の変化を見るだけではない。指定した地点の来訪者の「興味関心キーワード」を分析することで、旅先での行動や目的を知るためのヒントが得られる。

つまり、その時そこにいた人の検索行動を見ることができるのだ。興味関心キーワードは、日単位での分析が可能。ここでは一例として、最新の2020年10月17日のデータを掲載するが、以下で述べる傾向は、分析期間中に概ね共通していた。

どのエリアも最初に「天気」というキーワードが来ている。やはり普段とは異なる場所に行くと、今日一日の天気に関心が集まるようだ。

その他にも、「ランチ」や「観光」、「お土産」、「具体的な観光施設名」などが上がってきている。旅行先での行動が伺えるようなキーワードが上位に現れているのが見て取れる。

ここで、旅行の前後を含めた旅行者の行動及びそれに対する「Go To トラベル」の影響を考察するために、DS.INSIGHT Peopleの「時系列キーワード」機能を利用する。

訪問先における特徴的な検索キーワードである「〇〇 天気」を起点として、その前後に検索されやすいキーワードを可視化した。「〇〇 天気」が旅先における検索だと仮定すると、これらのキーワードは、出発前や帰宅後を含めた旅行に関する興味関心を表していると考えられる。

「〇〇 天気」と興味関心の高いとされたキーワードの時間間隔に変化が見られる。下記にその時間差を一覧にしてみた。

まずは、4つのキーワード全体を見ていこう。

ランチやお土産は-(マイナス)がつくものが少なく、天気と同じ位の時期に検索されることが多いようだ。天気が旅先での検索であるならば、ランチやお土産も旅先での検索ではないかと考えられる。

一方で、ホテルや観光には-(マイナス)がついている。これは、天気より前に検索されていると解釈する。本来の旅行に行くまでのプロセスを考えてみる。

行き先を探す → 宿泊施設を探す(XXX ホテル )→ 現地での行動を探す( XXX ランチ・ XXX 観光) → 当日の情報を集める( XXX 天気・XXX お土産)

このプロセスにあった検索行動が見られたと考えても良いのではないだろうか。

では、直近と2019年における検索行動の変化を見てみよう。、3つのエリアともに「〇〇 ホテル」と検索するタイミングが短くなってることがわかる。最も変化があるのはホテルのようだ。

2019年と比べると直近では、旅行に行く日に近いタイミングで検索を行っていることがわかる。

これは、旅行に行く計画を立てるのが2019年と比べて直前になっている(出発日に対して遅くなっている)のではないかと考えられそうだ。

確かに、一部の人は思い立って旅にでるという方はいるだろうが、検索行動に現れるほどそういった人々が増えたとは考えにくいものがある。

期間限定で実施されている「Go To トラベル」にいち早く参加したいと考える人々の行動が検索行動にも現れていると考えられそうだ。旅行にいく計画を立てるタイミングの変化に影響を与えたのは「Go To トラベル事業」ではないかと考えられる。

つまり、仮説2.Go To トラベルの影響で、旅行者の行動が変化したは弊社のデータでは成り立つと考えられる。

今回は、Go To トラベル事業におけるユーザー行動の変化をヤフーのビッグデータを用いて分析を実施した。

位置情報や検索行動からユーザー行動に変化はあったと考えられる。Withコロナ時代において様々な施策が実施されているが、人々はきちんとその情報をキャッチし生活に生かしていると考えても良いのかもしれない。

出典元:ヤフー・データソリューション

構成/こじへい

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