Location Navigatorの店舗・エリア状況可視化サービスによる出力事例 Case Studies 20を発表
2020年の1月から3月で銀座の人出はどう変わった?各都市の有名スポットの歩行者量はどう変化した?エリア分析のCase Study を20例公開!
株式会社オリコミサービス(本社:東京都中央区、代表取締役社長:長屋和男、以下 オリコミサービス)は、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へと活用する取り組みを開始いたしました。
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です。リリースにあたって、Location Navigatorの活用方法を20案件にまとめました。以下、Case Studyとして一部を公開、共有させていただきます。マーケティング、エリアの分析や店舗販促に係わるすべての方のビジネス発展のため、また担当業務を進めるうえでの気付きとしてお役立ていただけますと幸いです。
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です。リリースにあたって、Location Navigatorの活用方法を20案件にまとめました。以下、Case Studyとして一部を公開、共有させていただきます。マーケティング、エリアの分析や店舗販促に係わるすべての方のビジネス発展のため、また担当業務を進めるうえでの気付きとしてお役立ていただけますと幸いです。
来、GISを使った商圏分析やエリアマーケティングは、年に一回、もしくは数年に一回の更新となる公的統計データや、顧客情報などの自社保有データの活用が一般的でした。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りました。
今回、バージョンアップにより下記のような目的に合わせた多角的な分析が可能になっております。
・ 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
・ 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
多店舗展開のチェーン企業や都市・商業開発のディベロッパー、広告代理店等の商圏分析および販促エリア分析、店舗の商圏分析、新聞折込の投資最適化のツールとして大変好評をいただいております。
下記20例のうち、9件のCaseStudyを掲載したします。
・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 Study 01:銀座四丁目から徒歩5分圏での来街者と勤務者の数を検証<1月20日(月)~3月29日(日)>
Case Study 02:世田谷区のスーパーマーケットの来店者数を検証<1月20日(月)~3月29日(日)>
・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 Study 03:東京都大田区のGMSのチラシ配布と来店客を検証<12月31日(火)~1月31日(火)>
Case Study 04:東京都大田区の家電量販店のチラシ配布と来店客を検証<12月31日(火)~1月31日(火)>
Case Study 05:東京都大田区のスーパーのチラシ配布と来店客を検証<12月31日(火)~1月31日(火)>
・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 Study 06:東京都渋谷区のファストフード店舗の来店者居住地<2019年年間のデータによる>
Case Study 07:神奈川県川崎市高津区のファストフード店舗の来店者居住地<2019年年間のデータによる>
・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 Study 08:町田市大型商業施設の開業期・平常期における集客数
ハウスカードの分析を並行して行うと、土日祝日にしか来店しない層が一定数いることが多いです。日常使いする利用者と、週末だけ利用する利用者がいることをデータで捉え、それぞれのペルソナを設定して販促コミュニケーションや、店舗におけるサービスを考えることで利用者の中でのプレゼンスを向上し、利便性を向上させ来店客数や売上を上げることにつなげることも可能になります。データで来店客を捉えるメリットが販促計画以外にも活用することができます。
・Case 09 – すすきの、原宿、巣鴨、吉祥寺、難波、春吉橋の歩行者交通量の状況比較
Case Study 09:5地点の歩行者交通量の状況比較(2019年12月と2020年3月の祝休日の比較グラフ)
2019年12月日曜・祝日における各通りにおける歩行者属性の内訳
オリコミサービスのホームページ( https://www.orikomi.co.jp/o2oにおけるデジタルによる来店促進の手法について/location-navigator/ )では、下記のようなCaseも含めた報告書の完全版をデータでお配りしています。
・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)
※Case Study 10~20に含まれている地図のサムネイル
以上がCase Studies 20のご案内となります。
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の一部を公表させていただきました。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いただいております。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、役に立つデータです。弊社ではお客様の課題に合わせた使い方やアウトプットについての知見を蓄積しております。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ご提供しています。お気軽にお問い合わせ下さい。
今後もオリコミサービスは、分析結果を弊社クライアントのエリアマーケティング/既存店舗の運営改善に活用すると共に、新店舗開業やお客様との新たな接点開発における有効なテクノロジー活用や導入拡大を目指して参ります。
以上
■ 会社概要
商号 : 株式会社オリコミサービス
URL : https://www.orikomi.co.jp
代表者 : 代表取締役 長屋 和男
所在地 : 〒104-0061東京都中央区銀座6-13-16 銀座ヒューリックウォールビル6F
設立 : 1973年3月1日
事業内容 : 新聞折込広告の企画・制作・実施
インターネット広告の企画・制作・実施
販売促進及び広告宣伝に関する企画・制作・実施
マーケティングリサーチ及びシステム企画・開発・販売
貨物利用運送事業法による第一種貨物利用運送事業
ドローン操縦士の育成とドローンを活用した空撮・点検・測量及びイベント企画
資本金 : 9,000万円
今回、バージョンアップにより下記のような目的に合わせた多角的な分析が可能になっております。
・ 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
・ 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
多店舗展開のチェーン企業や都市・商業開発のディベロッパー、広告代理店等の商圏分析および販促エリア分析、店舗の商圏分析、新聞折込の投資最適化のツールとして大変好評をいただいております。
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です。商圏が比較的小さい都市型スーパーマーケットや、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おります。
下記20例のうち、9件のCaseStudyを掲載したします。
・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 Study 01:銀座四丁目から徒歩5分圏での来街者と勤務者の数を検証<1月20日(月)~3月29日(日)>
銀座四丁目周辺の来街者数は2月後半から明確に減少していることが分かります。特に週末の落ち込みが激しかった。
勤務者を見ると、土日祝日には数値が大きく減少します。平日で集計してみると、2/10週、2/25週に減少。期末の企業が多いからか、3/23週は一時的に増えていました。銀座において勤務者の数は半減するような数値にはなってないようです。街によって違いがありそうですが、COVID-19の影響で都心への勤務者も減っていることがデータから分かります。
Case Study 02:世田谷区のスーパーマーケットの来店者数を検証<1月20日(月)~3月29日(日)>
こちらは、一貫した減少傾向ではなく、むしろ増加傾向にあることが分かります。特に2月の後半からは来店客数が増え、スーパーを利用する人が増えているように見えます。3月は例年客数が多い月ではありますが外出自粛で客数が大きく減るような状況はないようです。(外出自粛の要請が出たあとでも客数は大きく減っていない。)
・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 Study 03:東京都大田区のGMSのチラシ配布と来店客を検証<12月31日(火)~1月31日(火)>
年末年始のチラシの配布状況と、来店客の数(性年代別)を集計した数値。チラシの配布をデータで検証が可能に。
Case Study 04:東京都大田区の家電量販店のチラシ配布と来店客を検証<12月31日(火)~1月31日(火)>
Case Study 05:東京都大田区のスーパーのチラシ配布と来店客を検証<12月31日(火)~1月31日(火)>
業種によって集客数について平日/週末のばらつきがあったり、チラシの配布による客数の変化に違いがあることがわかります。
・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 Study 06:東京都渋谷区のファストフード店舗の来店者居住地<2019年年間のデータによる>
渋谷の中心にあるファストフード店舗の来店者居住地を地図化したものです。来店者の拡がりは西に向かっていますが、居住地は固まっておらず、広い地域から集客していることがわかります。このような場合、来店促進の手段についてはデジタルのコミュニケーションの方が適しています。街に集まってきたあとのコミュニケーション(OOH)を考える必要があります。
Case Study 07:神奈川県川崎市高津区のファストフード店舗の来店者居住地<2019年年間のデータによる>
郊外のロードサイドに立地する店舗では店舗近隣からの来店が集中していることがわかります。このような店舗では折込広告などのエリア効率が良いメディアでのコミュニケーションが適しています。食品スーパーなどの多くは、店舗を中心に商圏が形成されており、データでチラシ配布のエリアなどを適正化することで来店効率を高めることができます。
・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 Study 08:町田市大型商業施設の開業期・平常期における集客数
プレオープンを経て、オープンしてからの来店客の状況。オープン初週に大きく人を集め、3週間は大きく集客していたことがわかります。オープン当日や、その週末の土日がもっとも人を集めています。
開業から時間が経つと来店客数は落ち着き、平日に客数が落ち込む日が見られます。(火曜日、木曜日など。)
平常期になったあとに、どのような販促を計画していくかがビジネスの成功に影響を与えます。こちらの施設で平常期の来店者の属性を集計してみると、平日は60代以上の比率が高く、土日祝日は40代の比率が高いことがわかります。また、これはこの施設に限ったことではありませんが、60代以上は平日と土日祝日の来店者数に差異が少ないことがわかります。
ハウスカードの分析を並行して行うと、土日祝日にしか来店しない層が一定数いることが多いです。日常使いする利用者と、週末だけ利用する利用者がいることをデータで捉え、それぞれのペルソナを設定して販促コミュニケーションや、店舗におけるサービスを考えることで利用者の中でのプレゼンスを向上し、利便性を向上させ来店客数や売上を上げることにつなげることも可能になります。データで来店客を捉えるメリットが販促計画以外にも活用することができます。
・Case 09 – すすきの、原宿、巣鴨、吉祥寺、難波、春吉橋の歩行者交通量の状況比較
Case Study 09:5地点の歩行者交通量の状況比較(2019年12月と2020年3月の祝休日の比較グラフ)
Location Navigatorでは、道路一つ一つの交通量も計測ができるため、看板設置や店舗出店におけるベンチマークして活用する取り組みが始まっています。観光地や、ランドマークとしても有名な6つの通りにおける交通量を調べてみました。2019年12月の祝休日での歩行者交通量で見ると戎橋(大阪)がもっともピーク時の交通量が多かったようです。竹下通りは通りを観察すると道幅からキャパシティが狭く密集しているようにも見えますが量は多くないことがわかます。一方2020年3月で交通量が最も多いのは吉祥寺サンロードになっています。都心の人が減って、郊外で人が集まる場所の方が出足が増えているような状況があるのかもしれません。
2019年12月日曜・祝日における各通りにおける歩行者属性の内訳
2020年3月日曜・祝日における各通りにおける歩行者属性の内訳
通りを人の年代を見ると、竹下通りは20代が多く、巣鴨地蔵通りについては60代以上が多いなどイメージ通りのものがデータで捉えられています。すすき野については、年代についてばらつきがあり、幅広い世代の人が集まる場所であることがわかります。この集計は歩行者ですが、Location Navigatorでは自動車の交通量も同様に分析することが可能です。
オリコミサービスのホームページ( https://www.orikomi.co.jp/o2oにおけるデジタルによる来店促進の手法について/location-navigator/ )では、下記のようなCaseも含めた報告書の完全版をデータでお配りしています。
・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)
※Case Study 10~20に含まれている地図のサムネイル
以上がCase Studies 20のご案内となります。
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の一部を公表させていただきました。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いただいております。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、役に立つデータです。弊社ではお客様の課題に合わせた使い方やアウトプットについての知見を蓄積しております。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ご提供しています。お気軽にお問い合わせ下さい。
今後もオリコミサービスは、分析結果を弊社クライアントのエリアマーケティング/既存店舗の運営改善に活用すると共に、新店舗開業やお客様との新たな接点開発における有効なテクノロジー活用や導入拡大を目指して参ります。
以上
■ 会社概要
商号 : 株式会社オリコミサービス
URL : https://www.orikomi.co.jp
代表者 : 代表取締役 長屋 和男
所在地 : 〒104-0061東京都中央区銀座6-13-16 銀座ヒューリックウォールビル6F
設立 : 1973年3月1日
事業内容 : 新聞折込広告の企画・制作・実施
インターネット広告の企画・制作・実施
販売促進及び広告宣伝に関する企画・制作・実施
マーケティングリサーチ及びシステム企画・開発・販売
貨物利用運送事業法による第一種貨物利用運送事業
ドローン操縦士の育成とドローンを活用した空撮・点検・測量及びイベント企画
資本金 : 9,000万円
このプレスリリースには、メディア関係者向けの情報があります
メディアユーザーログイン既に登録済みの方はこちら
メディアユーザー登録を行うと、企業担当者の連絡先や、イベント・記者会見の情報など様々な特記情報を閲覧できます。※内容はプレスリリースにより異なります。
すべての画像