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OUTSIDE GRAMPUS 2019 レビュー(1)観客動員50万人達成を支えたデジタル活用とは?

祝!観客動員50万人達成!

2019年、名古屋グランパスはJ1リーグ13位に終わりました。ACLを目指す目標とそれを可能にする戦力と財力がありながら、残留を争いをした今シーズンは贔屓目に見ても不甲斐ない成績と言えます。この総括はしっかりとされるべきですが、それはクラブや他の戦術や戦略に詳しいサポーター様に任せたいと思います。

しかしながら、一方の観客動員はクラブ史上最高の520,967人を達成し、クラブの今季の目標である50万人を達成しました。

最終節に掲示されたシーズン入場者数
最終節に掲示されたシーズン入場者数

平均観客動員も27,612人と過去最高でJリーグの今季平均20,751人を大きく上回っています。これはJリーグ全体で4位です。

平均観客動員数(2019)
平均観客動員数(2019)

(データ元:http://soccer-fam.jp/ より引用)

名古屋より上位のクラブが4万人以上の観客が収容できるホームスタジアムを持っているのに対し、名古屋は豊スタこそ4万人クラスですが2万人強の収容人数である瑞穂も使用しており、”鯱の大祭典”横浜FM戦のような満員でそれ以上入らなかった試合もあることを考えると大健闘ではないかと思います(リーグ優勝した横浜FMやイニエスタのいる神戸より上!!)

これはグランパスのマーケティング部の頑張りと、ファミリーと呼ばれたグランパスサポーターが日々スタジアムに通って頑張った成果であると言ってもいいです。成績は確かに情けないものでしたが、これはサポーターも胸を張りましょう!

しかしながら、風間八宏からマッシモ・フィッカデンティに変わってから観客動員が減り始めたと感じて来たのは事実です。そこで今回は、グランパスはなぜ観客動員50万人を達成できたのか?来季観客を減らさずにもっと増やすにはどうしたら良いか?”ファミリー”とクラブから呼ばれた我々にできることはないのか?を複数回に沸けて考察したいと思いますのでよろしくお願いします。

グランパス観客増加のポイントは”主客一体のデジタル経営”

グランパスの50万人突破のポイントが何かと言えば”主客一体のデジタル経営”だと私は考えております。風間前監督と小西社長が標榜した”攻守一体の攻撃的サッカー”は模索中の段階ですが”主客一体のデジタル経営”は見事花開いたと言えるのではないでしょうか?

この”主客一体のデジタル経営”というのはマーケティング業界では”デジタル主客一体”と言われており野村総合研究所の鈴木良介氏が提唱した言葉です。

”主客一体のデジタル経営”とは何かと言いますとサービス・商品を利用する人を”お客様ではなく、共に商品やサービスを良くする”仲間”にしてしまうこと、そういう経営の考え方をデジタルツールを駆使して実現するそんな考え方です。

今までは不可能だった、お客様一人一人の意見を聞いて経営に反映させることをビッグデータや人工知能を使って解析することによって可能にし、より会社の経営に深く参画させることによって”仲間”とで”お客様”のその商品やサービスに対する忠誠心を芽生えさせ、リピーターにしていく、そんな経営戦略です。

詳細を話しますとサッカーの話では無くてビジネスの話になってしまうので、以下の記事を確認ください。

https://wisdom.nec.com/ja/business/2017080801/index.html

ビッグデータ・人工知能ってなんだ?

”主客一体のデジタル経営”を語る上で”デジタル”の話は避けては通れません。今年グランパスはAI活用で様々な取り組みが行われました。例えば入場ゲートにカメラを設置して顔スキャンで客層を把握したり、賛否両論ありましたダイナミックプライシングも人工知能を活用した変動価格制になります。(ダイナミックプライシングに関しての詳細についてはこちらの記事を参照下さい https://grapo.net/2019/02/28/9353/)

さて、昨今ビッグデータとか人工知能が重要と叫ばれてますが、”なんとなく解るけどよくわからない”とモヤっとした感じの方もいらっしゃるのではないでしょうか?なのでまず最初にグランパスの観客増に貢献したビッグデータと人工知能について簡単に解説します。

まず”ビッグデータ”とは何かというと文字通り”ビッグ”な”データ”と考えていただいて構わないかと思います。”身も蓋も無いじゃないか!?じゃあなんでわざわざビッグデータと名づけた!”と言われてしまいますので、では普通のデータとビッグデータの何が違うのかといいますと、解析手段の違いになります。

業務で通常使われてきている「普通のデータ」とビッグデータの比較
業務で通常使われてきている「普通のデータ」とビッグデータの比較

仕事をされてる皆様の中にはEXCELを見ながらフィルタリングしたり、関数を組んでデータを抽出したりする作業をされたことがあると思いますが、ビッグデータになりますとそれが出来ません。何故かというとデータの量が多すぎて何を元に傾向を見れば良いか解りません。あとそもそも量が多すぎてPCでは処理できなかったりします。これがビッグデータの正体です。

普通のデータとビッグデータの処理イメージ
普通のデータとビッグデータの処理イメージ

そしてこの人の手には負えないデータ、大量のデータだったり画像データだったり、これを解析するのに役立つのが、昨今話題になっている”人工知能になります”

意外と理解されていない人工知能

まずはこちらのデータをご覧ください。

【アンケート結果】AIとはどんなものだと思いますか?
【アンケート結果】AIとはどんなものだと思いますか?

【出典元 アドフレックス・コミュニケーションズ社 人口知能に関するアンケート】

(URL:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000030.000016900.html)

こちらは2019年4月に出たアンケートデータなのですが、正直まだまだ人口知能というものを正しく理解されていない方が多いのかなというのが現状かなと思います。名古屋グランパスが人工知能を使ったデータ解析を積極的に進めていく中で、その情報を提供する側のサポーターが正確な人工知能に関する知識を持っていれば、より質の高いデータを提供してクラブに協力することが出来ると思いますので、今回はグランパスサポーターとして最低限知っておきたい人口知能の知識を是非勉強しましょう!

人工知能とプログラムの違い、なんで人工知能は凄いのか?

良く人工知能の活用についての話を聞いていると良くこういう回答する人を見かけます。”スーパーのレジで正確にお釣りを出すのに人工知能を活用したい”。しかしこれは人工知能ではありません。これは”プログラム”になります。プログラムとは、ある一定の数式や指示を入力したら、必ず同じ答えが返ってくるものです。

プログラムとは?
プログラムとは?

プログラムが出した答えは必ず正解で、例えば上のビールのお釣りの図でお釣りの金額が間違っていればお客様は怒りますし、出したお金が間違っていればそれはプログラム、レジが壊れていることになります。

それに対して、人工知能は”時価”のビール、値段が決まっていないビールを売るモノだと思ってください。ポイントはズバリ”正しい1つの答えは存在しない”ことです。もし先述のプログラムに時価のビールを売らせますと”値段が解らないので1000円札出されてもお釣りがわかりませんし、そもそも1000円で足りるか解らないので売れません”となります。ですが人工知能は経験、データに基づいてお客様とお店が両方満足できる最適な価格を出してお釣りを出します。

人工知能とは?
人工知能とは?
通常のプログラムは、適切な時価を見つけることができない
AIではない通常のプログラムは、適切な時価を見つけることができない

さて、この”いろいろな状況を見て毎回値段が変わる時価システム”聞いたことありませんか?そう、グランパスが2018年から行っているチケット販売法、ダイナミックプライシングがそれです。あれこそ人工知能の活用例になります(流石にダイナミックプライシングはチケット購入者が金持ちかどうかで値段は変えませんが・・・)

そしてダイナミックプライシングを支えるのは、”判断するシステム”即ち人工知能が判断するのに必要な経験、過去の知恵、即ちデータになります。以上のプログラムと人工知能の違いをまとめるとこうなります。

通常のプログラムとAIの違い
通常のプログラムとAIの違い

しかし残念ながらダイナミックプライシングは評判が良くありません。なぜ人工知能を使っているのに?私は”データが”不足していると考えています。

例えば今年は瑞穂の一部の試合で満席になりました。満席になったチケットの価格はゴール裏で5000円から6000円になったと聞いております(私はシーチケ持ちorz)。私は以下のデータが不足だったと考えています。

  • 満席にならない最適な値段設定
  • 5000円だから行けない不満と、満席だから行けない不満の不満度の優劣
  • 上記の不満に対する企業イメージ低下、ダメージの優劣

ここらへんのデータが集まれば、もう少し不満の無いダイナミックプライシングのシステムとなり、良くなるのでは無いでしょうか?そのためにはサポーターの建設的意見が不可欠だと思います。なので皆様なんでもかんでも辞めろとは言わずに今クラブが行っていることをポジティブに捉え、もっと良くするにはどうしたら良いか?をクラブに伝えていただけたらいいのかなと思います。

勿論、人工知能の活用はダイナミックプライシングだけに留まりません、昨今グランパスでは様々なアンケートやデータが集められていますがその集計にも非常に役に立っています。

例えば来場者アンケートの中の記述された意見の中で、スタジアムグルメに関する意見を抽出したいとなったときに従来のやり方ですと、人の手で一つ一つ読んだり、EXCELでスタグルに関する膨大な言葉を検索しなくてはいけませんでした。

ですが人工知能になりますと、その”読む作業と””言葉を検索する作業を”人工知能がヒトの手を遥かに超えるスピードでやってくれます。なので、”より一人一人の顧客の意見が反映できるようになった”と言えるのではないでしょうか?そうなると、サポーターも”自分の意見が採用された!”という嬉しいことを体験できますし、最初にお話ししたサポーターの忠誠心を刺激し、サポーターを”顧客”から”仲間にします”。これが”主客一体のデジタル経営”のポイントです。

(ちなみに、最近よく言われている”ディープラーニング”とは、人工知能の肝であるデータを”データの探し方”を教えて人工知能自らに探す、もしくはその”探し方”すら人工知能に探させる手法のことを言います)

”ファミリー”という存在は、テクノロジーにも支えられてたんですね!

人間と違ってAIは疲れない
人間と違ってAIは疲れない

【次回】グランパスサポーターの忠誠心 ~監督交代時、サポータの心にあったもの~

これまでグランパスが観客動員時50万人達成時のポイント”主客一体のデジタル経営”のうち、デジタルの部分に焦点当てて説明させていただきました。今回の話はここまでとさせていただきます。

次回は”主客一体のデジタル経営”の”主客”の部分、忠誠心の部分について説明させていただきます。我々名古屋グランパスサポーターの忠誠心はどこにあったのか、?そして、監督が風間八宏からマッシモ・フィッカデンティに変わったとき、何が我々を襲ったのか?なぜメンタルをえぐられたのか?その正体を今度は心理学・宗教学の観点から、サポーターとは何者なのか?サポーターの生き方とは何か?にも触れながら考察させていただきたいと思いますのでよろしくお願いします。

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About The Author

シンゴビッチ
理想のサポーター像を追い求めて、独身なのに35年ローンで上前津にマンション(※)を買ってしまった応援廃人。グランパス以外にFC岐阜と北海道日本ハムファイターズを応援。多様な場所から応援を見つめ応援道を追求してます。あとすごいオタク

※瑞穂も豊スタも電車一本、名古屋駅も高速ICも近くアウェイ遠征にも万全。オフィシャルストアも出た!!ええ、会社からはやっちまった奴扱いですよ(笑)
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