Case Study

中古車ディーラーの来店予約平準化プロジェクト

予約充足率偏差70%改善でROAS1.5倍を実現

01.

クライアント課題

大手中古車ディーラーチェーンでは、エリアや時期によって集客の変動が激しく、繁忙期には店舗スタッフのリソースが逼迫する一方、閑散期には稼働率が低下していました。
特に決算期や年度末などのキャンペーン時期には来店予約が集中し、十分な接客時間を確保できずに顧客満足度が低下。
また、予約枠の管理が店舗ごとに属人化しており、機会損失や無駄な広告費用が発生していました。

02.

Massive Actのアプローチ

当社は店舗別の予約枠数と予約進捗状況をリアルタイムで可視化するダッシュボードを構築しました。
各店舗のキャパシティと現在の予約状況を分析し、繁忙店舗への集中を避ける配信設計を実装。
キャンペーン期間中は自動入札から手動入札に切り替え、店舗ごとの受け入れ可能数に応じて広告配信量を調整する仕組みを導入。
さらに、予約の平準化を測定する独自の「予約充足率偏差指標」を開発し、継続的な改善を可能にしました。

03.

プロジェクト成果

独自開発した「予約充足率偏差指標」により、店舗別の予約過不足を定量化。
従来は予約枠に対する過不足率が平均50%発生していましたが、平準化により平均15%まで改善し、70%の最適化を実現しました。
繁忙期でも安定した接客品質を維持でき、顧客一人当たりの接客時間が30%増加し、成約率も向上。
効率的な広告配信により無駄な広告費が削減され、ROASは1.5倍に改善されました。

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