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来訪者居住地分析機能とは


【KDDI Location Analyzer分析画面】


事例1分析画面

商圏分析・エリアマーケティングGIS(地図情報システム)の開発・販売・運用支援を行う技研商事インターナショナル株式会社(本社：愛知県名古屋市、代表取締役：小嶌 智海、以下「当社」)は、KDDI株式会社との協業開発したGIS(地図情報システム)「KDDI Location Analyzer」の「来訪者居住地分析機能」を、より細かいエリアで可視化できるようバージョンアップしました。

※「来訪者居住地分析機能」のプレスリリース(2019年10月配信)はこちら

https://www.giken.co.jp/information/kla_191011/



画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/203441/LL_img_203441_1.jpg

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■バージョンアップの背景

従来、GISを使った商圏分析やエリアマーケティングは、数年に1度の更新となる公的統計データや、顧客情報などの自社保有データの活用が一般的でした。ビッグデータ活用の普及やGISの進化により、月や日単位の鮮度の高いデータや正解データに基づく、より鮮明な分析が可能となりました。



KDDI Location Analyzerでは、店舗や施設など特定エリアの来訪者数や時間帯・平休日別傾向、来訪者属性などを分析でき、

・鮮度の高い流動人口データが取れイベントやプロモーションの効果測定に有効

・自店舗の顧客分布以外に、買物せずに来店のみしている人の分析(見込み顧客の分析)ができる

・競合店舗への来訪者の分析ができる

などの点から、多店舗展開のチェーン企業や商業開発のデベロッパー、広告代理店等の商圏分析および販促エリア分析ツールとして導入が進んでいます。



2019年秋にリリースした「来訪者居住地分析機能」は、指定した店舗や施設への来訪者を、どの市区町村から何人来訪しているかや獲得率(人口に対するシェア率)を一覧表示、地図上に可視化することができる機能です。

商圏が比較的小さい都市型スーパーマーケットや、円形ではなく電車沿線に商圏の広がる駅前商業施設等は、市区町村単位ではデータの分布が実際より大きく出やすい傾向にあるため、よりリアルに商圏を把握するために「町丁目単位」で細かく来訪者を分析できるよう機能のバージョンアップを行いました。





■来訪者居住地分析機能とは

指定した施設の『日ごと・時間帯ごと』の『居住地別』の来訪者数と獲得(シェア)率が、市区町村・町丁目単位で見える(ヒートマップ形式で地図上に可視化)できる機能です。



画像2: https://www.atpress.ne.jp/releases/203441/LL_img_203441_2.jpg

来訪者居住地分析機能とは



【ビジネスへの活用イメージ】

〇自社店舗・施設の実商圏を把握し、販促策に活用

チラシの配布エリア選定、屋外広告看板の効果測定や効率の良い広告プラン立案等

〇ベンチマークしている多店舗の商圏範囲を可視化

競合出店の影響調査、自店舗の商圏重複のチェック等





■KDDI Location Analyzerとは



画像3: https://www.atpress.ne.jp/releases/203441/LL_img_203441_3.jpg

【KDDI Location Analyzer分析画面】



KDDI Location Analyzerは、GPS位置情報ビッグデータ(※)および属性(性別・年齢層等) 情報を搭載したクラウド型GIS(地図情報システム)です。当社とKDDI株式会社との協業によって生まれ、2019年6月より提供開始しています。

街に来訪する人の動きを、高い鮮度で細かく把握できるため、より踏み込んだ分析が可能。エリアマーケティングで最も活用される500mメッシュ単位よりさらに小地域な125mメッシュ単位でミクロな分析を行うことができます。

※位置情報ビッグデータとは、KDDIがauスマートフォンユーザー同意のもとで取得し、誰の情報であるかわからない形式に加工した位置情報データおよび属性情報 (性別・年齢層等)を指します。





【主要分析機能】※2020年1月時点

(1)滞在人口分析

店舗等、任意の施設やエリア周辺の滞在人口を平日／休日、時間帯別／性・年代別に集計。滞在人口の分布を125mメッシュ単位で可視化。

(2)通行人口分析

エリア内の交通量を平日／休日、時間帯別、性・年代別、交通手段(自動車、徒歩)別に道路ごとに集計。道路単位で交通量を可視化。

(3)主要動線分析

店舗や施設周辺エリア内で、人の流れ(動線)を、道路ごとに方向／性・年代別に絞り込んで地図上に可視化。

(4)来訪者属性・居住地分析(バージョンアップ)

店舗等、任意の施設やエリアをジオフェンスとして登録し、期間、時間帯、来訪日数、滞在時間などを設定。来訪者の推移、ボリューム、特性を把握。



・KDDI Location Analyzerサービスサイト URL： https://k-locationanalyzer.com/





■分析事例(1)(当社による自主調査)

駅前商業施設の来訪者分析シミュレーション

～お客さんはどこから来ている？効果的な販促エリアは？～



画像4: https://www.atpress.ne.jp/releases/203441/LL_img_203441_4.jpg

事例1分析画面



【調査概要】

KDDI Location Analyzerの来訪者居住地分析機能を用いて、高田馬場駅前にある某商業施設(以下、施設A)に来た人の推定居住地を地図上に表示させ分析しました。

・集計方法 ：全人口推計値

・データ収集期間：2019年7月1日～2019年8月31日(平日祝休日含む全期間)

・時間帯 ：10時～21時

・来訪者の条件 ：指定の施設に1日以上かつ15分以上滞在した人のGPS位置情報データを計測



※推定居住地は、施設への来訪者のGPS位置情報データを元に、夜間長期間滞在している場所と定義します。なお、取得するGPS位置情報データは、 KDDIがauスマートフォンユーザー同意のもとで取得し、誰の情報であるかわからない形式に加工した位置情報データを指します。

※取得するGPS位置情報データ(正解データ)および人口等の統計データをもとに、分析対象となるエリアにおける来訪者の推計およびシェア率を算出しています。



【結果】

■施設Aへの来訪者の推定居住地は、西武新宿線沿線を中心に広がっています。

■来訪者居住地の分布が施設より西に広がり、東への広がりは少ない傾向にあります。

来訪手段は西武新宿線がメインとなり、JR線やその他地下鉄等からの来訪よりも圧倒的に多い傾向が見て取れます。



【ビジネスへの活用】

来訪者率が高いエリアを地図上に可視化することで、来訪ルートも分析でき、ポスティングのエリアや駅広告の媒体選定など、データに基づいたロジカルな検討に活用できます。



■顧客だけでなく、潜在顧客のポテンシャル把握にも活用可能

会員情報等で顧客の住所が分かるデータを保有している場合は、KDDI Location Analyzerで分析した来訪者居住地分布と、顧客住所の分布の差異を見れば、来訪のみで購買していない層や会員になっていない層の居住地分布が可視化できます。

そうすることで、顧客獲得キャンペーンの重点エリアとして、効率のよいエリアをロジカルに設定できます。



■「来訪者属性分析機能」を使えば、どんな人が来ているかも数クリックで分析可能



画像5: https://www.atpress.ne.jp/releases/203441/LL_img_203441_5.jpg

事例1グラフ



来訪者のペルソナが可視化でき、広告コンテンツや品揃え、店舗改装等の企画にも活用できます。



【MarketAnalyzer(TM)(GIS)との連携で、より広域での分析が可能】



画像6: https://www.atpress.ne.jp/releases/203441/LL_img_203441_6.jpg

広域分析比較



KDDI Location Analyzerの表示範囲は最大縦60km×横80km(町丁目単位の表示は最大縦15km×横20km)となり、中小規模の商圏や足元商圏、特定エリアの分析に適したGISとなります。より広範囲な分析や、複数店舗を同一画面で分析するニーズがある場合は、広域分析に適したGIS「MarketAnalyzer(TM)」との連携により、さらに広範囲での商圏分析が可能になります。

・MarketAnalyzer(TM) 製品紹介webページ

URL： https://www.giken.co.jp/products/marketanalyzer/





■分析事例(2)(当社による自主調査)

市区町村と町丁目、表示のギャップ検証

～表示単位の違いで、ビジネスの施策が変わってくる？～

今回の「来訪者居住地分析機能」のバージョンアップにより分析結果にどれほどの差がでるのか、実際に存在するスーパーマーケットをサンプルに、自主調査をしました。

【調査概要】

KDDI Location Analyzerの来訪者居住地分析機能を用いて、港区三田エリアにある某スーパーマーケット(以下、店舗B)に来た人の推定居住地を地図上に表示。従来からある「市区町村単位」での表示と、今回の新機能「町丁目単位」での表示を、同縮尺・同位置の地図上で比較しました。

・集計方法 ：全人口推計値

・データ収集期間：2019年7月1日～2019年8月31日(平日祝休日含む全期間)

・時間帯 ：10時～23時

・来訪者の条件 ：指定の施設に1日以上かつ15分以上滞在した人のGPS位置情報データを計測



※推定居住地は、施設への来訪者のGPS位置情報データを元に、夜間長期間滞在している場所と定義します。なお、取得するGPS位置情報データは、 KDDIがauスマートフォンユーザー同意のもとで取得し、誰の情報であるかわからない形式に加工した位置情報データを指します。

※取得するGPS位置情報データ(正解データ)および人口等の統計データをもとに、分析対象となるエリアにおける来訪者の推計およびシェア率を算出しています。



【結果】※左右の地図で、縮尺および位置は同条件です。



画像7: https://www.atpress.ne.jp/releases/203441/LL_img_203441_7.png

事例2分析結果



・左の分析画面は、店舗Bへの来訪者の推定居住地エリアを市区町村単位で表示したもの。

・右の分析画面は、店舗Bへの来訪者の推定居住地エリアを町丁目単位で表示したもの。



全く同じ居住地分析データでも、地図の表示単位が変わるだけで全く異なる結果となり、例えばチラシ配布エリアの選定などでは、少ない予算でより確度の高い層への配布が見込めるかもしれません。

複数県をまたぐような大規模商圏の把握であれば、ここまで大きな差は出にくいものの、都市型・地域密着型の商圏分析であれば市区町村単位だと大まかな把握となり、リアルな分析がしにくくなる傾向にあると言えます。



つまり、小規模商圏の分析には、より細かく表示できる「町丁目単位」が有効。「市区町村単位」と比べ、来店者の居住地をよりピンポイントに表示でき、ポスティング等の販促策の費用対効果アップが期待できます。





■KDDI Location Analyzer 無料トライアルキャンペーン実施中



画像8: https://www.atpress.ne.jp/releases/203441/LL_img_203441_8.jpg

KDDI Location Analyzer サイトTOP



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・詳細はこちら ： https://k-locationanalyzer.com/information/535/

・各機能の詳細はこちら ： https://k-locationanalyzer.com/feature/

・さまざまな活用シーンはこちら： https://k-locationanalyzer.com/uses/





■KDDI Location Analyzer 過去のプレスリリースや自主調査発表

・2019年9月「主要動線分析機能」発表(プレスリリース)

https://www.giken.co.jp/information/kla_190904/



・2019年10月「来訪者居住地分析」発表(プレスリリース)

https://www.giken.co.jp/information/kla_191011/



・2019年11月「花火大会の混雑状況分析」(自主調査発表)

https://www.giken.co.jp/column/201911/



・2019年12月「GPS位置情報を使ったOD調査」(自主調査発表)

https://www.giken.co.jp/column/201912/





■会社概要

会社名： 技研商事インターナショナル株式会社

代表者： 代表取締役 小嶌 智海

所在地： 愛知県名古屋市東区主税町2-30 GSIビル

設立 ： 1976年1月

資本金： 231,125,000円

事業 ： ・エリアマーケティングGIS(地図情報システム)の開発、販売、サポート

・センサス/市場データ及び各種業界向けデータベースの開発、販売

・マーケティング分析プラットフォームによる情報提供・共有・連携サービス

・中国市場のマーケティング指標及び商圏分析レポートの提供・連携サービス

URL ： https://www.giken.co.jp/

情報提供元： ＠Press