【メーカー様必見】
次世代リテールサポート実践セミナー
～小売業の心を掴む『根拠ある提案』とは？～
日本の消費財市場は、「大量生産・大量消費」の時代から「個」の多様性を重視する成熟社会へと移行し、サプライヤーと小売業の関係性も大きく変化しています。従来のように、経験や勘に基づいて売れ筋商品を大量に陳列する提案や、人間関係を重視した営業手法は、人口減少やECの拡大、消費行動の細分化により通用しなくなったのではないでしょうか。
現在、小売チェーンではPOSデータ分析が高度化し、坪効率の最大化が厳しく求められています。そのためサプライヤーには、「なぜその商品がその店舗・棚で売れるのか」を示すエビデンスに基づいた提案が求められ、経験則だけに依存した提案は説得力を失い、価格競争に陥る要因ともなっています。
本セミナーでは、当社のGIS（地図情報システム）ソリューション、長年培ってきたエリアマーケティングの知見、AI技術を融合し、こうした課題を解決するヒントを提供します。単なるツール紹介にとどまらず、メーカー様・卸売業様がデータ活用によって小売業の戦略パートナーへと進化するための道筋を示すことにチャレンジします。
- 小売本部への提案が通らない営業担当者
- 現場活動が効率化できていないラウンダー
- 全社的なデータ活用が進まないDX推進部
- 営業の属人化に悩む営業マネージャー
- 販促効果が見えないマーケティング担当
| 開催日時 | 2026年03月06日(金) 10:30～11:45（75分） |
|---|---|
| 会場 | オンライン形式（Zoom利用）で開催いたします。 インターネット環境がある場所でしたら、PC、スマホ問わずにどこからでもご参加いただけます。 （※スマホからご参加の場合は事前にZoomアプリのダウンロードが必要となります。） |
| 参加費 | 無料 |
| 定員 | 100名 ※お手数ですが、お一人ずつお申し込みください。 |
講演内容
講師：技研商事インターナショナル株式会社
執行役員CMO シニアコンサルタント 市川 史祥
第1部：GISが実現するデータドリブン・リテール支援
■最新！GIS（地図情報システム）によるリテールサポートの現状
メーカーのリテールサポートでは、本部で合意した戦略が現場で実行されない、あるいは実態と乖離するという課題があります。その背景には、本部と現場の間にある「情報の分断」があります。
本部はPOSデータで売上を把握している一方、各店舗の商圏環境までは十分に把握できていないケースが多く、現場も感じている変化をデータとして共有できていません。
メーカーがGISを活用し、商圏データに基づく具体的なエビデンスを提示できれば、本部と現場をつなぐ共通言語となり、実効性の高いリテールサポートを実現できます。
■データドリブン・リテールサポートの3つの壁
メーカーがデータ活用を進める際には、以下の「3つの壁」が存在すると言われています。本セミナーでは、これらの壁をGISツールによっていかに乗り越えるかを解説します。
データの壁：必要なデータ（商圏データ、人流データ等）が手に入らない。
ツールの壁：高度な分析ツールを導入しても、操作が難しく、一部の専門家しか使えない。
活用の壁：分析結果が出ても、それを具体的な営業提案や棚割変更にどう落とし込めばいいか分からない。
当社製品である「MarketAnalyzer® 5」や「MarketAnalyzer® Satellite」は、これらの壁を打破するために設計されています。
第2部：ペルソナを可視化する高解像度ジオ分析
■ターゲットを「解像度高く」捉える：c-japan® の世界
データ分析の質を左右するのは、使用するデータの「解像度」です。ここでは、当社独自のジオデモグラフィクスデータ「c-japan®」を紹介します。
国勢調査等の公的データだけでは、「30代男性」という属性までしか分からない。しかしc-japan® を用いれば、「都心の単身エリート層」なのか、「下町の現場作業員層」なのかといった、ライフスタイルや価値観（サイコグラフィックス）まで踏み込んだセグメンテーションが可能になります。
このデータを用いることで、メーカーは自社商品のターゲット（ペルソナ）が多く住むエリアをピンポイントで特定し、無駄のない販促提案（サンプリング、ポスティング等）が可能になることを示します。
■昼と夜の顔を使い分ける：Home & Daytime分析
特に都市部の店舗やCVS（コンビニエンスストア）への提案において重要となるのが、「昼間人口」の視点です。夜間人口（居住者）系データだけでは「ニューファミリーの街」としか見えないエリアが、昼間（活動者）データで見ると「ビジネス街」「物流拠点」「商業地」という全く異なる顔を持つことがあります。
メーカーにとって、これは「昼食需要（中食）」や「オフィス需要（飲料、菓子）」を取り込むための決定的な根拠となり、昼夜のギャップを可視化することで、時間帯別の棚割変更や、品揃えの最適化を提案できる新たな切り口を提示できるようになります。