KDDI Location Analyzer は業種別で幅広くご活用いただけます
メーカー・卸売業
来店者数を時間帯別に知り、店舗ごとの施策立案に活用します。画像は、同一チェーン2店舗の時間帯別来訪者推移です。店舗によってピーク時間帯が異なることが分かります。
来店者が多い時間帯の販売機会ロスを防ぐため店員シフトを調整したり、夕方の時間帯には会社帰りの人の夕食を狙ってレジ前に惣菜を用意するなど、店舗のタイプによって様々な施策立案に役立てます。
お取引先店舗の来訪者層や商圏特性は、店舗ごとに異なります。また、オフィスビル内の商店や自動販売機へ提案する際に、ビル来訪者層のデータが必要になることがあります。
拡張集計機能(オプション)を用いることで、複数の場所の来訪者数データを同じ条件で一括集計しファイルに出力することができ、営業効率の向上や来訪者ニーズに合致した提案が期待できます。
別途分析ツールを用意することで、相関分析・クラスター分析・重回帰分析も可能になります。
小売・飲食・サービス
既存店舗への来店誘導のためのエリア販促において、折込チラシやポスティングなどの販促ROI（費用対効果）を最適化するのに活用します。
実際に来店されているエリアを抽出し、エリアと店舗の距離を勘案しながらどのエリアに販促媒体を投下し、どのエリアに投下しないのかを定義します。
従来の人口統計データのみでの販促エリア分析では、ターゲットが多い町丁目へ販促媒体を投下するというエリア定義でした。しかしながらそのやり方ですと、市場シェアが低いところへの販促が手薄になる可能性があります。
画像では、駅の反対側となる店舗南側や、競合店舗のある店舗西側からの集客率が高くないことを示しています。店舗へ来訪したという実績データと組み合わせることによって、本来必要な販促エリアを浮き彫りにします。
施設来訪者の居住地情報を6地点まで同時に表示します。チェーン店のカニバリゼーションや、競合施設との併用者も含め、店舗勢力圏を可視化します。
画像1のように、併用者のいる地域を青い枠線で囲い地図上に可視化することができます。
画像2のように、併用者数・併用率を可視化することで、競合対策として重点的に販促すべきエリアが定義できます。
▲画像1
▲画像2
施設Aは火曜日に特売日を設けているため、平日の中では来訪者数が最大です。また、平日の勤務者の割合が多くオフィス型の店舗であることが確認できます。
施設Bは居住者が多い地域密着型、施設Cは曜日ごとの差が少ないバランス型であると分析できます。
ここまでの競合を含む店舗特性の把握は、従来型の調査では困難でした。
チェーン店舗の新規出店時の商圏分析において、売上予測というテーマがあります。
重回帰モデルによる売上予測において、既存店の商圏人口という変数だけではなく、実際の来店者数を投入することで、モデルの予測精度が向上します。
【重回帰モデルのイメージ】
チェーン企業の店舗売上と店舗商圏データとの相関関係を読み解き、売上予測に活用します。
イメージ図はチェーン企業の売上と商圏データとの相関係数です。単純な商圏人口との相関係数は0.43と高くはないですが、エリア来訪者数を投入すると0.58と劇的に向上します。
従来、実地調査で取得するしかなかった通行量情報を平日、休日別、時間帯別に計測可能。
通行量は路面店舗、ロードサイド店舗等、店舗売上を左右する重要な要因であり、これらの情報を重回帰分析の説明変数に投入することで売上予測モデルの精度を向上させます。
金融
街への人出の大小は、景況を占ううえでの重要な要素である一方、従来型の公的統計データではこのような流動人口を把握することが困難でした。KDDI Location Analyzerを使用すると、平日・休日別や居住者/勤務者/来街者別などの区分で、エリア内での滞在人口を把握することができます。
図は、新宿駅半径500m圏で計測した来街者数の前年同期比 (2019年月次・前年同期比)です。こちらと、毎月の景気ウォッチャー調査(飲食関連DI)とを比較してみると、高い相関が観察されます。
政府発表の景気指数は、調査から発表までに最大数か月のラグがあります。KDDI Location Analyzerでは直近数日前までの全国分のデータを確認できるため、より早く景気動向を推測することが可能です。
製造業や小売業など個別銘柄の業績予測にオルタナティブデータを活用するケースも増えてきています。
画像は、ある自動車製造工場の2020年1月-6月の日時の来訪者推移です。例えば、勤務者数が増えれば生産強化中、逆に減少すれば生産調整中であるという示唆を得ることができ、概況の推測が期待できます。
KDDI Location Analyzerは微細粒度のメッシュを採用。特定の観光地や商業地に絞った分析が容易です。
例えば観光地の分析においては、どのような観光客がどの程度、どこから来ているかを把握できるうえ、経年比較も可能。地域経済のレポーティングにご活用いただけます。
長引く低金利政策を背景に、ATMや支店の集約が金融業界ではホットなテーマとなってきました。
統合先の選定の際に、各拠点周辺の滞在人口データを取得し分析することで、統合候補の店舗の割り出しがより容易になります。
KDDI Location Analyzerは拠点位置データの一括インポート（標準機能）や一括集計（オプション）にも対応。容易にデータを取得できます。
クレジットカードの加盟店開拓や、加盟店向けのリテールサポートを行う際の資料としてご活用いただけます。
自社決済データに加え、加盟店およびその競合店の来訪者居住地で実商圏を示したり、街全体の来訪者層とのギャップ分析を通して販促支援を行うことができます。
広告代理店
既存店舗への来店誘導のためのエリア販促において、折込チラシやポスティングなどの販促ROI（費用対効果）を最適化するのに活用します。
実際に来店されているエリアを抽出し、エリアと店舗の距離を勘案しながらどのエリアに販促媒体を投下し、どのエリアに投下しないのかを定義します。
従来の人口統計データのみでの販促エリア分析では、ターゲットが多い町丁目へ販促媒体を投下するというエリア定義でした。しかしながらそのやり方ですと、市場シェアが低いところへの販促が手薄になる可能性があります。
画像では、駅の反対側となる店舗南側や、競合店舗のある店舗西側からの集客率が高くないことを示しています。店舗へ来訪したという実績データと組み合わせることによって、本来必要な販促エリアを浮き彫りにします。
施設来訪者の居住地情報を6地点まで同時に表示します。
店舗勢力圏を可視化し、併用者のいる地域のみを地図上に可視化できます(画像1)。併用者数・併用率を可視化することで、競合対策として重点的に販促すべきエリアが定義できます(画像2)。
▲画像1
▲画像2
クライアント様に対し、商業施設内での商品販促イベントを提案するケースにおいても、エビデンスのある提案や、イベントの効果測定が容易に行えます。
施設A、施設B、施設Cの3施設がイベント開催場所の候補にあがったとして、それぞれの施設の特徴をKDDI Location Analyzerで分析してみると、来訪者数と来訪者層を右図のように確認することができます。
この情報に基づき、それぞれの年代層に向けた販促イベントの提案が可能となります。そのうえ、データは直近数日前まで取得ができるため、開催したイベントの効果測定にもご活用いただけます。
駅や大型商業施設や交差点など、人の流れの発生源、いわゆるTG（トラフィックジェネレーター）から、店舗への導線を知ることによって、適切な来店誘導施策を実行します。
不動産・デベロッパー
保有している・保有を検討している不動産の需要把握のため、来訪者数・来訪者層に加え、集客エリアの把握が可能です。
自施設と競合施設との性年代別集客を比較することで、自施設のさらなる集客、さらなる価値向上のための施策が容易となります。
これらのデータは、リーシング（テナント誘致）の際の提案材料にもそのままお役立ていただけます。
会員データがあれば自施設の状況の把握は比較的容易であるものの、他施設との競合状況の可視化が困難であるケースは多いものです。
KDDI Location Analyzerでは複数施設の来訪者居住地や併用状況の把握が可能。どこに住む・どのような人が競合施設に流れてしまっているのかが分かれば、集客施策の示唆を得ることができるでしょう。
図は、商業施設の開業前2か月（左）と開業後2か月（右）とで、施設前面の自動車道路通行人数の変化を分析したものです。人出が50%以上増えていることが分かります。
このようにKDDI Location Analyzerでは全国の道路通行量データ（徒歩・自動車）を用意しており、通行量の多い道路を視覚的に把握できます。誘導要員の配置や、誘導看板の設置場所の検討にお使いいただけます。
官公庁・自治体・建設コンサル
図は、東京都のある商店街の徒歩道路通行人数を計測したものです。通行人口の多い道路が赤く表示されており、商店街中心部の通行人数が一番多いということが分かります。
性年代別や時間帯別の人数の確認や他エリアとの比較も自由に行えるため、商業振興や観光振興に生かしていただくことができます。
観光地への来訪者の性年代や来訪者居住地は、アンケートや各施設への聞き取りなど従来型の調査では大変手間がかかり、全容の把握が難しいケースもありました。
KDDI Location Analyzerでは、調査地点をジオフェンスで囲むことで来訪者の属性や居住地を机上調査で簡単にご確認いただくことができます。
図は、深夜時間帯に箱根湯本温泉街に長時間滞在している人、つまり宿泊客の来訪者居住地を集計したものです。東京23区をはじめ東京都内からの宿泊客が多数を占めていることが分かります。
市区町村や町丁目など小地域別の集計や、季節変動も確認できるため、観光客誘致のイベント開催場所の検討にもご活用いただけます。
緊急時の動態把握の確認にもご活用いただけます。
新型コロナウイルス対策でソーシャルディスタンスの確保やテレワークの活用が求められるなか、特定施設の時間帯別来訪者数や、街全体の通行人口・滞在人口の日別推移をご確認いただける機能をご用意しております。
