GIS活用事例

ビッグデータ

従来の公的統計データのほか、GPS・Wi-Fi由来の位置情報ビッグデータを用いた分析システムや、店舗にフォーカスしたデータマネジメントプラットフォーム(店舗DMP)をご用意しております。


店舗評価立案

店舗ごとの来訪者層の違い

出店する地域や商業施設を検討する上で、訪れる来訪者や滞在者、周辺通行者の属性を事前に把握して、自社のターゲットと合致するか分析することが重要です。
例えば、御徒町にある店舗Aと池袋にある店舗Bの来訪者数と来訪者の層を比較を行います。店舗Aは平日は働き盛りの30代が多く、シニア層の比率が高いですが、店舗Bの方が20代の比率が高いです。 そこで、そもそも店舗Aと店舗Bの街全体に通行している来訪者の層はどうなのかを比較をしてみたものが下図の円グラフになります。通行人口の人数は池袋エリアが御徒町エリアの2倍の通行があり、20~30代の比率が高い結果となりました。つまり、街全体の通行動態が2施設の集客に大きく影響していることが分かります。
このように、店舗周辺の通行人口と性・年代層を事前に評価することで出店に、また既存店舗と比較することで今後の施策に活かすことができます。
KDDI Location Analyzer

出店戦略立案

実商圏の把握と出店余地検索

周辺エリアの顧客カバー状況を地図上に可視化することで、自社店舗がどの程度の範囲からお客様を呼び寄せているのか、自社店舗同士でカニバリが起きているのかどうかをひと目で確認できます。ドミナント出店を検討されている店舗では、既存店舗に影響の少ない新規出店候補地の選定を行えます。
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店舗売上予測モデルの精度向上

売上予測や売上要因分析に投入する変数を公的統計データだけでなく、店舗来店者数や周辺通行者数を加えることで分析精度を向上させることができます。
店舗来店者数や周辺通行者数は従来、実地調査で取得するしかありませんでしたが、位置情報分析に対応したシステムを活用することにより、平日、休日別、時間帯別などより詳細に、定量的に分析材料として用いることが可能です。
特に周辺通行者数は、路面店舗やロードサイド店舗で売上を左右する重要な要因であることが多く、分析精度向上に大きく寄与します。
イメージ図では、チェーン企業の店舗売上と店舗商圏データとの相関関係を読み解き、売上予測に活用した例です。
単純な商圏人口との相関係数は0.43と高くはないですが、エリア来訪者数を投入すると相関係数が0.58と劇的に向上しました。
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販促施策立案

商圏内の来訪者把握

販促施策を行う際、その地域にマッチした販促コンセプトを立案することが重要です。
その際1つの地域だけではなく、複数の地域で相対比較をするとより特徴が見えてきます。
■エリアごとに異なる年代別女性滞在人口構成
上段の3つのグラフは各駅から半径500m圏内において、一定の期間内に滞在していた女性の年齢構成です。20代女性比率が高い渋谷(就業女性)、子育て世代の女性比率が高い豊洲(ファミリー女性)、高齢者女性比率が高い武蔵小山(シニア女性)という特徴が読み取れます。
■居住者ではなく来訪者の年齢傾向を知る
下段の人口ピラミッドは、秋葉原駅半径500m圏内の性・年代別の昼間人口を表しています。昼間の商圏内の構成としては、男性は30~40代中心、女性は若い年代の比率が高くなっていることがわかります。
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販促エリアの定義

■来店誘導のためのエリア販促における活用
既存店舗への来店誘導のためのエリア販促において、折込チラシやポスティングなどの販促ROI(費用対効果)を最適化するのに活用します。
店舗来訪者の居住エリアを地図上で確認することで、実際に来店されているエリアを抽出し、エリアと店舗の距離を勘案しながらどのエリアに販促媒体を投下し、どのエリアに投下しないのかを定義します。
従来の人口統計データのみでの販促エリア分析では、ターゲットが多い町丁目へ販促媒体を投下するというエリア定義でした。しかしながらそのやり方ですと、市場シェアが低いところへの販促が手薄になる可能性があります。
イメージ図では、駅の反対側となる店舗南側や、競合店舗のある店舗西側からの集客率が高くないことを示しています。店舗へ来訪したという実績データと組み合わせることによって、本来必要な販促エリアを浮き彫りにします。
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来店誘導媒体の設置

■店舗前面道路の通行人数を把握
都市型小商圏の小売業界や飲食業界など、売上に影響をあたえる変数として「店舗の前面道路の歩行者人数」が挙げられます。道路単位での移動手段別通行人数を把握できるので、売上予測の精度や新規出店時の立地判断の精度向上に役立ちます。
■TGからの動線を知り適切な店舗誘導施策を実行
駅や大型商業施設や交差点など、人の流れの発生源、いわゆるTG(トラフィックジェネレーター)から店舗への動線を知ることによって、適切な来店誘導施策を実行します。
例えば、駅前でのチラシ配布の実施場所の選定や、屋外広告看板の設置に役立ちます。
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店舗施策立案

競合店影響評価

KDDI Location Analyzerでは小地域(市区町村・町丁目)別に店舗別来店者数の計測が可能できるため、自社と競合店の来訪者影響を小地域単位で把握できます。
また、競合店が出店する前後で市場がどのように変化したか可視化することも可能です。
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来訪客評価を通し店舗コンセプト設定

時間帯別・曜日別・来店頻度別などの集客状況を把握し、売場コンセプトの立案に活用できます。
イメージ図は、同一チェーン2店舗の時間帯別来訪者推移です。
店舗によってピーク時間帯が異なることが分かります。
来店者が多い時間帯の販売機会ロスを防ぐため店員シフトを調整したり、夕方の時間帯に、会社帰りの人が夕食を購入しやすいようレジ近くにお弁当や総菜を配置するなど、店舗のタイプによって様々な施策立案に役立てます。
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まとめ
ビッグデータを分析することで、従来型の商圏分析では取得できなかった様々な気付きを得ることができます。お客様の関心が急激に高まってきている分野です。

 

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