モバイル空間統計

商圏分析

モバイル空間統計は商圏の分析にとって重要なエリア毎の人口情報を推計できます。時間帯毎や属性毎に人口を分析していくことで、効率的な店舗運営や販促施策を検討することができます。

商圏分析

新規出店エリアの検討

新規出店エリアの検討

メリット

  • ・現場の勘だけではない客観的なデータを基にした出店検討

  • ・営業時間帯の人口を分析

背景

新規出店エリアが本当に最適な立地であるのか判断したい。お客様が来店しやすく、呼び込みやすいエリアに新規出店を行いたい。

活用効果

これまで住所ベースの人口データおよび地元の体感を頼りに人口集中エリア(出店候補地)を検討することが多く、定量的なエリアマーケティングが決して進んでいる状況ではありませんでした。
ショップの運営時間である日中帯の人口を、複数のエリア、同一条件で相対的に比較することができたおかげで、客観的な根拠に基づく新規出店判断が可能になりました。【実例:(株)NTTドコモ 北見支店】

活用したアウトプットデータ

  • 人口分布
    人口分布

    出店候補地の絞り込みや複数のエリア比較が可能です
    【画像引用:© OpenStreetMap contributors】

  • Aエリアの時間帯別人口
    Aエリアの時間帯別人口

    日中の時間帯に外部(足元大字以外)からの流入があるエリアだと分かります。

  • Bエリアの時間帯別人口
    Bエリアの時間帯別人口

    日中の時間帯に外部(足元大字以外)からの大きな流入がほとんど無いエリアだと分かります。

活用サービス

店舗運営の改善検討

店舗運営の改善検討

メリット

  • ・複数店舗を同一基準で比較

  • ・曜日毎、時間帯毎の周辺人口に合わせた店舗運営

背景

複数店舗を運営している状況で、その中から土日営業店舗を選定する場合、大きな駅周辺や繁華街など感覚的に人が多いエリアの店舗を対象にせざるを得ませんでした。

活用効果

複数の店舗エリアにおいて平日・土曜日・日曜日の周辺人口を同一条件で客観的に比較することが可能です。
平日と土日の特長が大きく異なるエリアも多いため、その見極めをすることで土日営業店舗の選定・変更だけでなく、店舗毎の効率的な営業時間の調整を検討することができます。

活用したアウトプットデータ

  • 曜日別人口の比較
    曜日別人口の比較

    駅前エリアでは平日の人口集中時間に合わせた店舗運営、ロードサイドエリアは曜日や時間帯には影響されない店舗運営が求められることが分かります。

  • 人口減少時間帯の比較
    人口減少時間帯の比較

    同じビジネス街の特徴をもつエリアでも、大きな人口減少(帰宅開始)が始まる時間帯が異なる場合があり、店舗運営時間の見直しに活用できます。

活用サービス

的確な屋外広告エリアの提案

集客施策の検討 プロモーション施策の検討

メリット

  • ・屋外広告エリアの人口総数および性年代別構成を客観的に把握

  • ・広告主の求めるターゲットに応じた的確な広告エリア提案が可能に

背景

株式会社ドコモ・バイクシェアは、自社の提供するコミュニティサイクルを活用した屋外広告事業を運営。広告主に訴求するため、広告主の求めるターゲット層に適した屋外広告エリアを把握する必要がありました。

活用効果

各エリアの人口総数および性年代別の人口構成をモバイル空間統計で把握。広告主の求めるターゲット層に応じた的確な広告エリアの提案が可能になりました。【実例:株式会社ドコモ・バイクシェア】

活用したアウトプットデータ

  • 人口分布
    人口分布

    人口の多いエリアを抽出し、広告場所の選定をすることができます
    【画像引用:© OpenStreetMap contributors】

  • Aエリアの性年代構成
    Aエリアの性年代構成

    30~40代の男性をターゲットにした広告が効果的だと考えられます

  • Bエリアの性年代構成
    Bエリアの性年代構成

    20~30代の女性をターゲットにした広告が効果的だと考えられます

活用サービス

イールドマネージメントへの活用

イールドマネージメントへの活用

メリット

  • ・イベントごとの性年代、居住地を把握

  • ・割引切符の供給量や価格をコントロールし、収益の最大化を図る

背景

大型イベントの参加者属性を分析(列車の乗車が見込まれる九州在住者が参加するイベントや、その参加者の性年代を把握)して、イールドマネジメントの精度向上を図りたいとのお考えをお持ちでした。

活用効果

新幹線などの割引切符の需要については、季節的な増減だけではなく、コンサートやスポーツ等の大型イベントの開催にも影響されます。そのため、モバイル空間統計による過去に開催されたイベント参加者の性年代別、居住地別のデータと、割引切符の販売データを突合し、新幹線の主要顧客層との合致度を分析しました。イベントごとの割引切符の需要を予測し、供給量、及び価格をコントロールすることで収益の最大化を図ることが可能になります。【実例:九州旅客鉄道株式会社】

活用したアウトプットデータ

活用サービス

ページトップ