GIS活用事例

顧客・利用者分析

顧客データを分析することで、自社の影響が高い地域と低い地域を明らかにできます。さらに、影響の高い地域の特徴を読み解くことで顧客像を捉えることができ、新規出店や販促、経営改善など幅広く活用いただけます。



顧客データとは?

登録された会員データをはじめとして、来訪者アンケートやGPSデータなど位置情報(住所、郵便番号、経度緯度等)を含むデータベースが活用できます。顧客データに含まれる性別や年齢、利用料金や利用日、利用頻度などの属性情報が含まれている場合、より深い分析が可能です。

      

主要な分析メニュー



既存店舗の分析を行うにあたり、自社の顧客データを用いることが重要です。
顧客データから、検証をおこない、施策の立案まで行うことができます。
顧客分析には大きく下記のような分析手法があります。


・データの可視化  顧客データを地図上に可視化して地理的要因も含めた分析を行います。
・時系列比較    昨年や前月など過去のデータと比較して顧客の増減数や利用動向の変化を分析します。
・特性把握     顧客データの分布状況から統計データを重ね合わせ、支持される顧客像や地域特性を捉えます。

データの可視化

顧客データの分布

会員の住所情報から会員データをMarketAnalyzer™にアップロードすることができます。地図上で可視化することで、会員の集客範囲などの把握が容易となります。また、会員の属性ごとに地図上に表示されるアイコンの色や大きさを変更すると、北側は川があり利用頻度が伸び悩むが客単価は高く、西側はアクセスがいいので利用頻度が高く客単価は低いといった地理的影響も加味して分析できます。
出店:既存店舗の顧客分布を広域で確認することで、新規出店候補となる地域を選定可能です。
販促: 販促を実施する際にどの地域・どの範囲でアプローチすべきか把握できます。

商圏範囲の定義

会員データの分布から、商圏の範囲を定義することが可能です。店舗を中心に会員の居住する範囲を定義することで、実商圏の把握や想定していた商圏サイズとのギャップがわかります。
出店:都市部と郊外、隣接するA店とB店など、店舗ごとに商圏サイズを定義することができます。また、出店余地のあるエリアを把握できます。
販促:販促施策の最適な対象範囲が明らかになります。
経営:店舗間商圏の重なりから出退店を決めるスクラップ・アンド・ビルド戦略を図ることができます。

シェア率の算出

各エリアのターゲット人口数に対して、会員獲得率(シェア率)を算出することが可能です。顧客の獲得状況に応じた施策を練ることができます。
出店:シェア率が高く、既存店舗が出店していないエリアを抽出することで、出店候補地となる地域を可視化することができます。
販促:見込み客が多くいるにも関わらず集客できていないエリアに販促を注力することで、販促の効率化を図るために活用いただけます。
経営:シェア率の低い店舗を把握することで、統廃合など店舗の最適化を図ることができます。

時系列比較

施策の効果測定

出店や既存店の販促前後の会員数を比較することで、販促施策の効果測定が可能です。集客力のあるエリアを分析することで、次の販促エリアの選定にもつながるため継続的な販促エリアの見直しにも活用いただけます。
出店:出店後に近隣店舗の影響を受けていないか、会員数の維持継続・増加することができているかを測定できます。
販促:販促後の効果をシェア率や増加数、エリアの広がりから判断いただけます。

会員分布の経年変化

各年、各月ごとに会員データを取り込むことで、会員分布の変化を可視化することも可能です。時系列で会員データを可視化することで、来店エリアの変化も把握できます。
現在では、GPS・Wi-Fi由来の位置情報を活用することで、競合店舗の来店状況を把握することもできるため、競合店舗の影響も加味した来店状況の評価も可能です。
たとえば、周辺に競合店舗が出店した時期以降で自社店舗の客数がどのように推移しているかを確認していくことで、競合店舗の出店影響を調べることができます。
さらに、店舗の客数を総合した値ではなく、町丁目など細かい単位で時系列変化が確認できるため、競合による影響を受けたエリアをピンポイントで特定できます。
出店:経年変化から競合店舗の影響を分析することで新たに出店すべき地域を選定可能です。
販促:特定の期間でのエリア別顧客数の推移を確認することで、注力すべきアプローチ先を選定できます。
経営:経営戦略の観点から店舗ごとの評価を行うことや、店舗への需要の変化を調査できます。得られた結果からオペレーション改善を促すべき店舗を選定するなど施策実行できます。

特性把握

会員の属性推定(仮想ペルソナ分析)

会員情報に属性項目がない場合でも、各種統計データと会員情報を掛け合わせることで、年齢・富裕度など属性情報を推計し会員情報をよりリッチにすることが可能です。会員の富裕度や年齢を把握することで狙うべきエリア・ターゲットの選定に活用いただけます。

集客の見込める地域特性の把握

会員情報と統計データをかけ合わせることで、会員の獲得率が高いエリアの地域特性を把握することが可能です。弊社が提供する「居住者プロファイリングデータ」※を活用することで、「首都圏16 念願のマイホーム」からの集客が多かった場合、次回以降の出店や販促施策の際に同じエリアコードを持つエリアに対して販促を行うことで効率化を図れます。
※居住者プロファイリングデータ:国勢調査など定量データを基に、居住者のライフステージやライフスタイルの特性に応じて地域を分類した「定性データ」です。

販促:ターゲットの顧客像を推測し、そのターゲット顧客が多い地域に販促を行う次のアクションへ繋ぐことができます。
出店:支持されている地域特性を捉えることで、出店先候補の絞り込みを図れます。


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