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エリアマーケティング/新型コロナ影響、銀座・郊外への来街を分析

2020年04月13日経営

オリコミサービスはこのほど、店舗やエリアにおける来店並びに属性を調査・分析し、今後のエリアマーケティング活用する取り組みを開始した。

従来、GISを使った商圏分析やエリアマーケティングは、年に1回、もしくは数年に1回の更新となる公的統計データ、顧客情報などの自社保有データの活用が一般的だった。

今回のLocation Navigatorによる分析では、ビッグデータ活用の普及やGISの進化により、通信キャリア契約者データに基づき日々更新されるデータを集計・分析することによって、より鮮明な分析が可能となっている。

<ケーススタディでLocation Navigatorの分析紹介>
ケーススタディでLocation Navigatorの分析紹介

このバージョンアップにより、「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」といった効果がある。

また、「自社店舗のみならず 競合店舗への来訪者の分析もできる」「主要道路の自動車、歩行者の交通量や時間帯別・年代別通行人数を計測することができる」といった多角的な分析を可能にした。

今回、「新型コロナウイルスによる銀座への来街者・郊外の食品スーパー来店者への影響」「来店客と折込広告配布の関係」「ファストフードの都市型店舗と、ロードサイドのドライブスルー店舗の来店者の居住地分析」などのケースを紹介している。

詳細はこちら(ケーススタディ)

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(人口や世帯に対するシェア率)を一覧表示、地図上に可視化することができる機能。商圏が比較的小さい都市型スーパーマーケット、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、実態に即した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がバージョンアップしている。

<実態に即した商圏を把握>
実態に即した商圏を把握

ビッグデータの活用はどこを使うか・どう使うかが価値を生み出すために重要なポイント。リリースにあたって、Location Navigatorの代表的な活用方法を20案件を分析し、ケーススタディとして公開している。

・Case 01,02 – COVID-19による銀座への来街者・郊外の食品スーパー来店者への影響
・Case 03~05 – 来店客と折込広告配布の関係(東京都大田区のGMS・スーパーマーケット・家電量販店の例)
・Case 06,07 – ファストフードの都市型店舗と、ロードサイドのドライブスルー店舗の来店者の居住地分析
・Case 08 – 東京都町田市ショッピングセンター来店客数(開業期・平常時の数値)
・Case 09 – すすき野、原宿、巣鴨、吉祥寺、難波、中洲の歩行者交通量の状況比較
・Case 10 – 山手線全29駅(2019年時点)徒歩10分圏における利用者属性性別・年代(2019年1月~12月)
・Case 11 – 東京都渋谷区のファッションビルの開業からの来店客の居住地(2019年11月~2020年2月)
・Case 12 – 東京都渋谷区ハチ公周辺の来街者数の日別推移(2019年10月)
・Case 13 – 東京都内家電量販店2拠点のシェア分析(2019年10月~12月)
・Case 14 – 東京都内百貨店3拠点のシェア分析(2019年10月~12月)
・Case 15 – 愛知県名古屋市近隣ショッピングセンター3拠点のシェア分析(2019年10月~12月)
・Case 16 – 関東ショッピングモールAにおける、ドミナントの状況(2019年1月~12月)
・Case 17 – 関東ショッピングモールB 12拠点における、ドミナントの状況(2019年1月~12月)
・Case 18 – お台場来街者の状況(2019年1月~12月)
・Case 19,20 – 羽田空港・成田空港の関東における利用者の状況(2019年10~12月)

個別の店舗や、街や通り一つ一つを分析することができる例として今回発表のCase Studies 20の一部を公表。これらの分析は、来店促進や店舗出店、店舗運営のサポートに活用している。

これまでにない切り口でマーケティングの精度を上げるため、役に立つデータで、1件5万円~という安価なコストで、大きくビジネスを拡大する価値あるデータを使い方も含めて提供している。

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