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「わずか2.6%の高頻度『常連』車両」が売上の27.2%を占めることが判明|DataHax、車番認識式の4駐車場・3,754台の利用実態を分析

DataHax株式会社

「わずか2.6%の高頻度『常連』車両」が売上の27.2%

半年間に11回以上利用した98台に、駐車場利用が大きく集中。さらに事業地別では、高頻度利用車両の売上構成比に最大4.3倍の差


[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/69896/74/69896-74-49f9ebea7edf45f1f39791246510677f-1536x820.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


DataHax株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役:大西洋平太)は、AIカメラ駐車場システム「DENNOU PARK」の車番検知式パーキングの4事業地を対象に、AIカメラで取得した車番認識データを活用し、車両ごとの利用頻度と売上への貢献度を分析しました。

調査サマリー
・高頻度利用車両(11回以上)は全体の2.6%(98台)
・しかし利用回数では31.9%(2,517回)を占める
・売上でも高頻度利用車両(11回以上)が27.2%を占める
・ロイヤル車両(21回以上)の顧客LTVは新規車両の約32倍

調査結果 詳細

■わずか2.6%の高頻度利用車両が、利用回数の31.9%・売上の27.2%を占める
今回の分析では、分析期間中の同一事業地における利用回数に応じて、車両を以下の6つのセグメントに分類しました。
- 新規:1回- ライト:2回- ミドル:3~5回- ヘビー:6~10回- スーパーヘビー:11~20回- ロイヤル:21回以上
このうち、「スーパーヘビー」と「ロイヤル」を合わせた11回以上利用する車両を「高頻度利用車両」として分析しました。高頻度利用車両は98台。分析対象となった3,754台のうち、わずか2.6%です。

一方、車番認識に成功した車両に紐づく利用回数は全体で7,897回あり、そのうち高頻度利用車両による利用は2,517回でした。つまり、車両数では2.6%にすぎない98台が、利用回数では31.9%を占めていたことになります。さらに、これらの車両は分析対象売上の27.2%を占めていました。
“2.6%の車両 → 利用回数31.9% ・ 売上27.2%”という大きな集中が確認されました。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/69896/74/69896-74-114dd769c54313d096352d11fa0ef79e-1672x941.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


■さらに絞ると、わずか1.2%のロイヤル車両が利用回数の22.2%、売上の18.8%(約5分の1)を占める
高頻度利用車両の中でも、半年間に同一事業地を21回以上利用した「ロイヤル車両」はわずか45台でした。分析対象3,754台に占める割合は、わずか1.2%です。

一方、この45台による利用は1,756回にのぼり、分析対象となる全7,897回のうち22.2%を占めました。さらに、売上構成比では18.8%。つまり、全体のわずか1.2%の車両だけで、売上の約5分の1を占めていたことになります。ロイヤル車両の半年間の平均利用回数は1台あたり約39回となり、ごく少数の車両が繰り返し利用している実態が確認されました。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/69896/74/69896-74-b829c97e7f12e423677f80bb08f5c9d3-1672x941.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


■ロイヤル車両の顧客LTVは、新規車両の約32倍
今回の車番分析では、利用回数や売上構成比だけでなく、車両ごとの利用履歴と売上を紐づけることで、車両単位の顧客LTVも算出・比較しました。
分析期間中に1回のみ利用した「新規車両」のLTVを1.0とした指数で比較すると、以下の結果となりました。
- 新規(1回):1.0- ライト(2回):2.2- ミドル(3~5回):4.0- ヘビー(6~10回):7.5- スーパーヘビー(11~20回):12.0- ロイヤル(21回以上):31.7
特に、半年間に21回以上利用したロイヤル車両の顧客LTVは、新規車両の約32倍となりました。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/69896/74/69896-74-f43bd01208f671a8c3b792195ee285ef-1672x941.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


■同じシステムでも、高頻度利用車両への売上集中度には最大4.3倍の差
さらに4事業地を個別に分析すると、高頻度利用車両が売上に占める割合には大きな違いがありました。各事業地における高頻度利用車両の売上構成比は、下記の通りです。
- 事業地A:29.7%- 事業地B:11.5%- 事業地C:50.0%- 事業地D:22.6%
最も低い事業地Bでは11.5%だった一方、最も高い事業地Cでは、高頻度利用車両だけで売上の50.0%を占めています。その差は約4.3倍です。同じDENNOU PARKの車番検知式駐車場であっても、立地や周辺施設、利用目的などによって、駐車場を支える利用者構造が大きく異なることが分かります。
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/69896/74/69896-74-cdb3b2802558427897cb104f7a601a95-1672x941.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


■売上や稼働率だけでは見えなかった「駐車場の利用構造」
従来の駐車場運営では、日々の売上、利用回数、時間帯別の稼働状況などから運営状況を把握することが一般的です。一方、それだけでは、「昨日利用した車両と今日利用した車両は同じなのか」「半年間に10回、20回と繰り返し利用する車両がどれほど存在するのか」「頻度利用車両が売上の何割を占めているのか」「車両ごとの顧客LTVにどの程度の差があるのか」といった、車両単位の顧客構造までは把握しにくいという課題があります。
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/69896/74/69896-74-2076b46af09894d275571245d4c95326-1536x1024.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


DENNOU PARKでは、AIカメラによって駐車車両のナンバープレートを認識するため、車番をキーとして利用履歴を分析できます。今回の分析では、この車番データを活用することにより、
1.車両ごとの利用回数、2.利用頻度別の車両構成、3.セグメントごとの利用回数構成比、4.セグメントごとの売上構成比、5.車両単位の顧客LTV、6.利用頻度別の顧客LTV比較、7.事業地ごとの利用構造の違いを可視化しました。

単に「何回利用されたか」ではなく、「その利用がどの車両によって生み出され、その車両がどれほどの顧客価値を持っているのか」まで把握できることが、車番データを活用する大きな特徴です。
■車両単位の分析で、事業地ごとに異なる運営戦略へ
今回の分析では、高頻度利用車両への売上集中度や顧客LTVに大きな差があることが明らかになりました。こうしたデータを活用することで、すべての駐車場に同じ施策を適用するのではなく、事業地ごとの顧客構造に合わせた運営戦略を検討できます。

また、車番データに曜日、時間帯、滞在時間、車室ごとの稼働状況などを組み合わせることで、
1.曜日・時間帯別の利用傾向分析、2.料金体系の最適化、3.低稼働時間帯への利用誘導、4.高頻度利用車両向け施策、5.顧客LTVに応じた利用促進、6.事業地ごとの運営方針の最適化、などへの活用が可能になります。
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/69896/74/69896-74-fe534c14f6fc8efb5ddf0a7a27601fb9-1672x941.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


DataHaxでは、駐車場全体の売上や稼働率だけを見るのではなく、車両単位のデータから顧客構造と顧客価値を可視化する、データドリブンな駐車場運営を推進していきます。
■高頻度利用者の利便性を高める「DENNOU GO」
DENNOU PARKでは、車番認識を活用した自動精算サービス「DENNOU GO」を提供しています。
あらかじめ車番情報と決済情報を登録しておくことで、AIカメラが車両の入庫・出庫を認識し、出庫後に登録済みの決済方法で駐車料金を自動精算します。

1.会員登録
車番情報と決済情報を登録し、必要に応じてLINE連携を行います。
2.入庫
AIカメラが車両の入庫を認識します。
3.出庫
AIカメラが駐車場からの出庫を認識します。
4.自動精算
出庫後、登録済みの決済方法で駐車料金を自動精算します。
※LINEによる承認機能も選択できます。
[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/69896/74/69896-74-deb3094fb85b192cac7d0271fc6c22d4-1672x941.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


精算機での操作を必要としないため、特に同じ駐車場を繰り返し利用する利用者にとって、支払いの手間を抑えたスムーズな利用が可能です。
■今後の展開
これまで、駐車場のデータ活用では売上、利用回数、稼働率といった「駐車場全体」の数値が中心でした。一方、AIカメラと車番認識データを活用することで、1台の車両を起点として、利用頻度、売上貢献、顧客LTVまで継続的に分析できます。
DataHaxでは今後、車両ごとの利用履歴に加え、曜日、時間帯、滞在時間、車室別稼働状況などを組み合わせることで、事業地ごとの利用特性をより詳細に可視化していきます。
また、顧客LTVや利用頻度といったデータを料金設定や稼働率改善、利用促進施策などに活用し、データに基づいた駐車場運営の実現を目指します。

[画像9: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/69896/74/69896-74-617bc2061e9ff5b25cd5fdd6e1d3c181-604x106.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]DataHax株式会社
【代表者】代表取締役社長 大西洋平太 
【所在地】 東京都渋谷区渋谷3-27-15 坂上ビル7F
【事業内容】AIパーキング事業、AI車番認識・解析事業、AI交通量調査事業
【公式HP】https://datahax.jp/
【サービスページ】https://www.dennou-park.com/

【代表プロフィール】                                
代表取締役社長 大西洋平太/2010年立命館大学産業社会学部卒業、2014年早稲田大学大学院ファイナンス研究科修了(MBA取得)。三井住友銀行にて中小企業の法人営業に従事した後にブティック型のフィナンシャルアドバイザリー企業でバックオフィス業務を担当。フリーランスのソフトウェアエンジニアとして独立し複数のAIプロジェクトとウェブアプリケーション事業に参画。2019年に当社を創業。当社ではAIやアプリケーションなど、ソフトウェアの開発から事業開発を担当。

プレスリリース提供:PR TIMES

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記事提供:PRTimes

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