位置情報データを用いた新しいマーケティング「ロケーション分析」

ロケーション分析とは

ロケーションにまつわる様々なデータを、GIS（地図情報システム）やBIツール等で地図上に可視化し、視覚的に解析し把握するロケーション分析。
スマートフォンの位置情報やSNSデータ、衛星データ等、そのエリアでタイムリーに収集できるオルタナティブデータや、その土地に住む人の家族像や、富裕度、消費傾向等を示す統計等のトラディショナルデータ、その両方に対し可視化・分析できます。

ここでは、政府・自治体やシンクタンクから民間企業まで、様々なシーンで注目を集める、位置情報等のオルタナティブデータを活用したロケーション分析について、その必要性や用途、ニーズ別のシステムやデータの選び方を具体的にご紹介します。

トラディショナルデータ: 網羅性が高い（基本的に全数調査）、分析対象項目数が多い; 【主なデータ】
夜間人口系：国勢調査や住民基本台帳
昼間人口系：昼間人口、従業者数
商業人口計：商業人口、買い物人口

オルタナティブデータ: データ提供各社で傾向と特徴があるが、
数日前の情報がわかる／時間帯別の分析ができる／曜日別の分析ができる／競合の分析も可能／コロナ禍の分析も可能
などのメリットがある

ロケーション分析の必要性

位置情報等を活用したタイムリーなロケーション分析は、新型コロナウイルスの流行に伴い、主に人流把握の分野で注目を集めました。
今や、その他の様々なデータと組み合わせて分析することで、人流の動線やボリュームだけでなく、そのエリアや、そこに住む人、そこを行き交う人の属性や特性を把握できるようになり、活用の幅は広がり続けています。

例えば、スマートフォンの位置情報を活用すれば、推定の居住地や勤務地なども推測でき、

「どこからどこへ」
「通勤なのか、おでかけなのか、旅行なのか」
「通るだけか、立ち止まっているか」

等も分析できるため、エリアの特性がより具体的になります。また、AIの活用が進めば、過去の人流傾向から未来を予測することもでき、災害時の人口動態趣味レーション等で根拠を持った提案に役立てることもできるとされています。

ロケーション分析の進化

旧来: 数年前のデータを
基に推察

現在:タイムリーかつリアルな洞察: ほぼリアルタイムで
取得できるデータを
活用; データの
種類や
精度が向上

スマートフォンの位置情報を活用

位置情報を活用し、
居住地や
勤務地を推測

移動の目的
（通勤・外出・旅行）や、
通過・停止等の
行動を把握

このようなデータドリブンな施策立案を生み出すDX環境は、自治体から民間企業まで今後ますます需要が高まるといわれています。

そこで新たな課題となっているのが、「どのデータ」「どのツール」を使えばいいのかという点。
次の章からは、業界別や手法別の分析事例やデータ・ツール選びのコツをご紹介します。

業界別ロケーション分析例

出店戦略・売上予測

既存店の売上データと位置情報を組み合わせ、各店舗の商圏範囲を把握。顧客層や競合店の分布状況を可視化し、出店候補地の選定に役立てられます。
また、出店候補地周辺の交通量、通行量から来店者数を予測し、売上予測モデルの変数として活用。予測モデルの精度を高められます。

顧客・競合分析

スマホの位置情報等の活用で、自社/競合店舗（施設）の来店頻度や滞在時間の把握、イベント来場の効果測定等が可能。顧客の購買履歴と位置情報を組み合わせれば、購買行動パターンの分析ができ、販促活動や自社の競争力強化に役立てられます。

観光

観光エリアの人流データ（位置情報等）の把握により、観光ルート、滞在時間、混雑状況、移動手段等の行動パターンを分析し、観光体験の改善に役立てられます。
また、どこから来たかのトリップ調査をタイムリーなデータに基づいて調査でき、観光誘致の効果的な広告ターゲティングにも活用できます。

交通施策・街づくり

位置情報データは、市民の移動実態を可視化し、客観的な根拠に基づいた交通政策や都市計画の策定を可能にします。従来のアンケート調査では把握しきれなかった、時間帯別、曜日別、季節別の人の流れや、交通量の多いエリアや時間帯等を詳細に把握でき、より効果的な対策や渋滞緩和、交通機関の最適化等を講じることができます。

防災

位置情報データは、災害発生時の住民の避難状況をタイムリーに把握し、迅速かつ的確な避難誘導に役立てることができます。また、各避難場所の混雑状況もリアルタイムに把握でき、避難者の分散や満員に近い避難所への集中を避け、より安全な場所への誘導に寄与します。

需要予測・投資判断

位置情報データは、人口統計や交通量データと組み合わせることで、特定エリアの特性を詳細に把握できます。これにより、地域特性に合わせたより精緻な需要予測が可能となり、適切な投資判断に繋がります。

手法別ロケーション分析例

滞在・来訪者分析

スマホの位置情報等は、性別や年代等の属性が紐づいており、滞在者や来訪者のペルソナ分析に役立ちます。デモグラフィック属性だけでなく、エリアに紐づいた購買傾向やライフスタイルが分かるデータと掛け合わせると、来訪者の解像度をより高められます。

インバウンド人流分析

訪日客の人流データから、訪日外国人観光客の行動を分析できます。訪日客がどこを訪れ、どのような経路で移動したのかを把握することで、観光地の魅力向上やマーケティング施策の改善につなげることができます。データの種類によっては、国別や訪日頻度別等の属性でセグメントし分析することも可能です。

回遊・OD分析

位置情報の活用で、特定のエリア内での人の移動パターンを分析できます。どこからどこへ移動したのか、滞在時間はどのくらいだったのか等を把握することで、エリアの魅力向上や店舗配置の最適化につなげることができます。
防災計画や街づくり等を始め、交通調査や観光マーケティング等、幅広い用途で活用されています。

道路通行量分析

道路通行量分析は、特定の道路やエリアを実際に通過する車両数を測定し、交通量や混雑状況を把握するための分析手法です。渋滞緩和や交通量の予測、店舗出店戦略の立案、広告宣伝効果の測定など、幅広いメリットが期待できます。

時系列人流調査

顧客や競合の行動を時間軸で分析する時系列人流調査。例えば、特定の店舗の営業時間帯や曜日ごとの来店客数を調査することで、需要予測や営業時間の最適化に活用できます。また、競合店舗の来店客数を調査することで、競合戦略の分析や自社の差別化戦略の立案に役立てることができます。

行動要因分析

行動要因分析は、人々の移動の背後にある理由を理解することを目的とした分析手法です。位置情報データと組み合わせることで、人々がなぜ特定の場所を訪れたのか、滞在時間の長短の理由、移動経路の選択理由などを明らかにすることができます。

ロケーション分析、位置情報分析における
データ・ツール選びのコツ

位置情報データはビジネスにおいて大きな可能性を秘めていますが、適切なデータ・ツールを選択することが重要です。

位置情報データの特性

GPSデータ

GPSデータは、数メートルから数十センチメートルという高精度で位置情報を取得することができます。また、タイムリーにデータを取得することができます。
ただ、屋内での人流把握には不向きで、ビルのフロア毎の分析はできません。

Wi-Fiデータ

Wi-Fiデータは屋内でも利用でき、GPSデータよりも詳細な情報を得ることができます。ただ、Wi-Fiアクセスポイントの位置情報が正確でない場合、精度が低下する可能性があります。
Wi-Fiデータは個人のプライバシーに関わる情報でもあるため、データの取得や利用には十分な注意が必要です。

ビーコンデータ

ビーコンデータは、ビーコンと呼ばれる小型の無線送信機から発信される信号を利用して、デバイスの位置情報をリアルタイムに取得するものです。
GPSと比べ、屋内でも精度の高い利用が可能です。

通信基地局データ

通信基地局データは、移動体通信事業者によってスマートフォン等の位置情報を取得できるため、人口の動きや行動を把握するのに有効です。
高い精度の位置情報をタイムリーに取得できます。

人流＋αで、より深い分析を可能にするデータ例

SNSデータ

SNS上でのユーザーの発言や行動は、消費者の感情やトレンドを把握するのに役立ちます。
位置情報データと組み合わせることで、特定の地域や場所での消費者の感情やトレンドをより詳細に分析することができます。

クレジットカード等の決裁データ

クレジットカードの利用履歴を位置情報データと突き合わせれば、消費者の購買行動のパターンを把握することができます。
購買場所の特定、購買行動のパターン分析、顧客セグメント分析等への活用が期待され、消費者のより深い理解に役立ちます。

エリアセグメンテーションデータ

エリアセグメンテーションデータ（ジオデモグラフィックデータ）は、統計情報をもとに人口構成や世帯属性、消費行動などの特徴を把握できるデータです。エリアの年齢構成や富裕度、生活スタイル等を分析し、ターゲットが集中するエリアの選定等が可能です。位置情報と組み合わせて、自社や競合他社の詳細な顧客像の把握やエリア特性の分析が可能となります。
※当社のエリアセグメンテーションデータはこちら

位置情報データ選択時の主なチェック項目

データの精度、品質、信頼性: 位置情報データの精度や粒度、品質は、提供されるサービスによりさまざまです。分析結果の信頼性に大きな影響を与えるため、データの品質に加え、ソースや収集方法を確認し、その信頼性を確保しておく必要があります。
データ加工や編集の難易度: 位置情報データの加工や編集は、専門的な知識や技術が必要となる場合があります。データを選ぶ際は、加工や編集の難易度を考慮し、適切な方法を選択する必要があります。サービスによっては、分析ツールとデータが一体になっており、編集や加工をすることなく活用できるものもあります。
データ特性が活用目的に合っているか: 位置情報データはさまざまな特性を持つため、自社の活用目的に合ったデータを選択する必要があります。主な位置情報データの特性は、こちらをご覧ください。
分析するツールやシステムと互換性があるか: 位置情報データの分析には、さまざまなツールやシステムが利用できます。自社の分析環境と互換性のあるツールやシステムを選択する必要があります。

位置情報データ分析の主な手法3選

様々なデータと組み合わせて
分析でき地図上で可視化できるGIS

GISを用いると、容易な操作で地図上にデータを重ねて可視化でき、空間的な分析が行えます。位置情報データだけでなく、人口統計データや自社データ等を容易に組み合わせて分析でき、特定エリアの顧客（居住者）特性や購買行動の分析等が可能になります。

加工済データで探索的に
アウトプットビジュアライズに優れるBI・統計解析ツール

BIツールや統計解析ツールは、大量のデータを分析するためのソフトウェアです。位置情報データに含まれる属性情報を分析したり、統計処理を行うことができます。

データ加工も自分で
実施自身のツールで自由に分析ローデータ

ローデータは、加工されていない生のデータのことです。解析等の専門知識がある場合は、プログラミング等の技術を用いて、データ加工から分析まで、自身の技術とツールで自由なレイアウトでデータ分析を行うことができます。

ツール選択時のチェック項目

様々なデータと連携しやすいか: 位置情報データだけでなく、自社データやその他様々なデータと組み合わせることで、より深い分析ができるようになります。データ加工のウハウがない場合は、分析ツールが外部データとの連携をサポートしているかどうかは重要なチェックポイントです。
操作性に優れ、分析しやすいか: だれでも分析ができる環境を作るなら、データのインポートが容易であるか、複雑かつ専門的な知識を必要としないか、直感的な操作で分析できるか等、操作性や分析のしやすさも重要なチェックポイントになります。
サポート体制は手厚いか: 高度な分析をしようと思うほど、ツール自体も多機能になるため、最初から自力のみで操作やデータ分析方法を習得するのは難しい場合もあります。ツール導入後、チャットや電話、セミナー、トレーニング等、困った際に頼れるサポート体制が複数のチャネルで確保されているかもチェックするとよいでしょう。