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消費者の働き方や価値観、消費傾向などが大きく変わるコロナ禍において、
従来の経験則だけで店舗の顧客を捉えることが難しくなりつつある一方、
顧客視点の店舗運営ニーズは高まるばかりです。
売上を左右するともいわれる、正しいペルソナ（顧客像）の把握。
自店や周辺エリアにある競合店の来訪者の“質”も知ることで、
他社に差をつける戦略的な店舗運営に役立つリアルな顧客像をつくりませんか？
顧客データの住所やGPS位置情報から割り出した来店者の居住地と、公的統計データを重ね合わせ、顧客や来店者全体の性・年代、富裕度、消費傾向といった属性を類推。漠然としていた顧客像を明確にし、ビジネス施策に活かしやすくなります。
●GPS位置情報の活用で、自店はもちろん競合店の来店者の分析も容易に実現できます。
お顔の見えないお客様も
様々な属性が分かるように
【MD】
【販促】
【出店】
位置情報等のビッグデータ活用で、自店はもちろん競合店の来訪者も分析できる。
接触者（サイト訪問等）のログ活用で、自社広告に反応した人のプロファイリングができる。
スマートフォンのGPS位置情報活用で、店舗来訪者の性年代や来店傾向などが分かる。
統計データや 3rd Party データ等、顧客を知る様々なデータと連携し、高度に分析できる。
従来の百貨店事業とは一線を画す新業態の商業施設として銀座エリアに登場した某複合商業施設。その客層を調べるために、施設来訪者のデータをKDDI Location Analyzerで収集して、MarketAnalyzer🄬 5へインポート。
仮想ペルソナ分析によって来訪者の富裕度、消費傾向、居住エリアの特色などをレポート形式で出力します。
国勢調査のデータをベースに来訪者の年齢特性や世帯特性、業種、居住形態の傾向を把握いただけます。また、年収階級別の特性も反映しており来訪者の富裕度も推定可能です。
消費支出データをベースに来訪者の消費傾向を把握いただけます。
エリアセグメンテーションデータ「c-japan®」をベースに来訪者の居住特性をクラスター毎に把握いただけます。
横浜にリニューアルオープンした某アウトレットモールに来る人のペルソナ設定に有効な来訪者特性の調査例。施設来訪者のデータをKDDI Location Analyzerで収集してMarketAnalyzer🄬 5へインポートし、来訪者の富裕度、消費傾向、居住エリアの特色などを分析しレポートします。
国勢調査のデータをベースに来訪者の年齢特性や世帯特性、業種、居住形態の傾向を把握いただけます。また、年収階級別の特性も反映しており来訪者の富裕度も推定可能です。
消費支出データをベースに来訪者の消費傾向を把握いただけます。
エリアセグメンテーションデータ「c-japan®」をベースに来訪者の居住特性をクラスター毎に把握いただけます。
性年代の属性が分かるGPS位置情報を搭載したセルフ分析システム。店舗来訪者の属性や居住地を把握でき、自店他店問わず、来店者に関する詳しい分析が可能になります。当システムの位置情報をMarketAnalyzer🄬（地図情報システム）に投入し、来店者の住むエリアの特性データと掛け合わせ、より具体的なペルソナ分析を実現します。
幅広い統計データ、エリアデータを搭載した高度なGIS（地図情報システム）。自社顧客の住所データを保有している場合は、KDDI Location AnalyzerのGPS位置情報を活用しなくともMarketAnalyzer🄬 ５の「仮想ペルソナ分析」機能の活用で、自社顧客の詳細な分析が可能です。
そこに住む人のニーズを浮き彫りにするエリアセグメンテーションデータ「c-japan🄬」。年齢や家族構成、住宅、就業等の特性に「年収」や「地価」も加味した独自のクラスタリング技術を用い、小地域単位でより明確に地域特性や居住者特性を表現。顧客や商圏のデータと掛け合わせることで、新たなインサイトを生み出します。
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