エリアマーケティング実践編! 進化した 位置情報 による 驚異的な地域戦略とは? ~ データ活用環境が進化 位置情報の活用の幅を広げる!~
目次 本資料の目的 1 章データ活用環境の進化がもたらす 新たな地域戦略 データ活用できる環境が大きく変わり 位置情報の活用の幅も広がっている! 直感的 に分かる位置情報は 意思決定の速度を上げる 位置情報が持つ 力 の活用の幅は ますます広がっている! 分譲マンション情報から市場を予見 災害リスクを可視化して BCP の実効性を向上 教育関連の需要特性を探る 個客へのリアルタイムなアプローチ 2 章 顧客はどこから来ている? エリアマーケティング実践編 商圏分析での活用 ~Web システムで かんたん商圏分析 地域戦略での活用 ~ポスティングにおける地図分析の流れ 施設の最適地選定 ~2つの適地選定手法 3 章高度なエリアマーケティング実践を支援する Esri Business Analyst とは? ビジネス GIS パッケージ Esri Business Analyst の概要 Esri Business Analyst の主な機能 基本単位区データにより集計精度を向上 地図分析の専門知識は不要 様々なデータを取り込み可能 充実の分析機能 レポート機能 Business Analyst の多様な分析機能 会社概要
本資料の目的 活用環境が著しく進化した 位置情報 により 地域戦略は新たな時代を迎える! 従来より 企業の地域戦略立案のために エリアマーケティング はその中心的な役割を果たしてきました 近年 ICT の普及によりビッグデータ活用や政府の GIS 戦略の進展などが話題となっていますが これら技術の進歩により 位置情報 の活用環境が大きく進化し 従来できなかった分析や利用等が可能になりました こうして 進化 を取り込むことで エリアマーケティングは驚異的な地域戦略を生み出しているのです 本資料では 位置情報の活用環境が進化した現状と エリアマーケティングがどのように地域戦略に貢献するか その活用実践例を紹介します 位置情報の活用によるエリアマーケティングにより 地域戦略を策定したいと考えている企業の経営層 マーケティング担当者は必見の資料です 3
1 章 データ活用環境の進化がもたらす 新たな地域戦略
1 章データ活用環境の進化がもたらす 新たな地域戦略 データ活用できる環境が大きく変わり 位置情報の活用の幅も広がっている! 地域戦略に新しい価値が提供されている 位置情報 の在り方が今 大きく変わろうとしています その背景にあるのが 大量化した多種多様の位置情報 例えばモバイル 車載情報 ( 走行実績 ) 店舗 SNS などに関連するデータの活用技術の進展です また 政府 自治体も保有する位置情報データをオープンデータ化する取り組みも世界中で進んでいることも 位置情報活用の気運が高まる背景の 1 つとして挙げられます ビッグデータ活用の加速 位置情報が今まさに 新たな価値を生み出そうとしているのです 5
1 章データ活用環境の進化がもたらす 新たな地域戦略 直感的 に分かる位置情報は 意思決定の速度を上げる 位置情報に寄せられる ビジネス上の大きな期待とは? 位置情報を地図システム上に展開して 様々な分析を行うことにより大きなメリットが生まれます 例えば 出店計画の検討では 候補地域の昼間人口 夜間人口 年齢構成などを地図上に展開し 競合店舗をプロットした地図を重ね合わせることにより 直感的に適地が分かります 人口データや競合店舗データのリストを文字情報としてどう分析しても 出店適地が簡単に分かることはないのです このように位置情報を空間的な関係性をもとに分析することにより リストや表 グラフでは分からないことが 直感的に 理解でき またさらに多面的な分析を加えることによって 深く知る ことができます 位置情報活用のメリット 位置情報の活用は 意志決定の速度を上げ ビジネス価値を向上させます 6
1 章データ活用環境の進化がもたらす 新たな地域戦略 位置情報が持つ 力 の活用の幅は ますます広がっている!(1) データ利用の環境が進化した結果 右表のように 広範囲な分野で利用されるようになりました 次ページからは 地域戦略における位置情報の具体的な利用例をご紹介します 7
1 章データ活用環境の進化がもたらす 新たな地域戦略 位置情報が持つ 力 の活用の幅は ますます広がっている!(2) 例 1: 分譲マンション情報から市場を予見 将来建設される予定の分譲マンション情報の位置情報を分析することで 今後 どの地域で需要が増加するのか を 推察することができます スーパー コンビニなど店舗の出店計画 また自動車など様々な商品の将来の需要予測に活用される基礎データとなります 8
1 章データ活用環境の進化がもたらす 新たな地域戦略 位置情報が持つ 力 の活用の幅は ますます広がっている!(3) 例 2: 災害リスクを可視化して BCP の実効性を向上 万が一の震災や災害に備え 多くの企業では BCP( 事業継続計画 ) を策定しています 位置情報に基づく地図システムを利用し分析することで 浸水深 液状化リスクなど 立地におけるリスクが明確に 立案した BCP の妥当性が視覚的に確認できるとともに 改善案の立案にも効果的です 9
1 章データ活用環境の進化がもたらす 新たな地域戦略 位置情報が持つ 力 の活用の幅は ますます広がっている!(4) 例 3: 教育関連の需要特性を探る 教育熱心な親が多い地域 を 高年収世帯 高学歴人口 教育支出額が高いと仮定した場合 その分布を分析したのが右図です このように 仮説からターゲット顧客の分布を把握し 需要予測の精度を向上させることができます 某私鉄沿線の 北部エリアが教育熱心 10
1 章データ活用環境の進化がもたらす 新たな地域戦略 位置情報が持つ 力 の活用の幅は ますます広がっている!(5) 例 4: 個客へのリアルタイムなアプローチ モバイル端末などに販促情報を通知し 顧客を実店舗へ誘導する O2O (Online to Offline) に注目が集まっています 位置情報と連携した O2O の実現方法としては GPS データから店舗近くの会員を特定し 適時クーポンを配信して来店を促進するというアプローチ策が挙げられます 個客を誘導したい店舗にとって 有効な活用法です 11
2 章 顧客はどこから来ている? エリアマーケティング実践編
2 章 顧客はどこから来ている? エリアマーケティング実践編 商圏分析での活用 ~Web システムで かんたん商圏分析 顧客がどこから来ているのか の答えを見つけ出すために 例えば 多店舗展開している企業が新規出店する際 顧客がどこから来ているのか を知るためにも その商圏を把握する必要があります 商圏を的確に把握ために必要となるのが 居住人口 昼間人口をはじめ 年令構成や家族構成 所得水準や消費動向などの情報と その分析です それには 下図のようなステップが必要となります 必要なデータ 分析が難しそうに見えますが 今では Web システムで かんたん商圏分析 ができるようになりました 商圏分析が容易になることで ビジネスの意思決定のスピードアップにも貢献することでしょう 13
2 章 顧客はどこから来ている? エリアマーケティング実践編 地域戦略での活用 ~ ポスティングにおける地図分析の流れ カンや経験には依存しないポスティングの実行 チラシを各家庭の郵便受けに投入するポスティングを効率的に行うためには 位置情報を利用したエリアマーケティングが今や不可欠です 実施の際には 1 現状分析 2 顧客が多いと思われるエリアの特定 3 適正な広告量の設定 4 広告レスポンス (ROI) というサイクルを回し より効果を高めていきます 流れの中で 地図に情報を反映することで 直感的な理解と深い洞察につなげることができるわけです 14
2 章 顧客はどこから来ている? エリアマーケティング実践編 施設の最適地選定 ~2 つの適地選定手法 最適地選定に利用したい 2 つの手法 店舗出店の際の重要課題 施設の最適地選定の 2 つの手法をご紹介します 1 獲得需要の最大化 ( アテンダンスの最大化 ) 顧客を最大限獲得するための適地選定モデルで競合店等は加味せず 専ら候補地からの距離に応じて獲得顧客の割当てが変化し 需要を求めます 2 獲得顧客 ( 市場シェア ) の最大化 競合店 自店舗の影響を加味して最大限顧客を獲得するための適地選定モデルです 候補地と競合店からの距離に応じて 獲得顧客を分析します 15
3 章 高度なエリアマーケティング実践を支援する Esri Business Analyst とは?
2 章高度なエリアマーケティング実践を支援する Esri Business Analyst とは? ビジネス GIS パッケージ Esri Business Analyst の概要 導入してすぐに使えるエリアマーケティング GIS 前章で紹介した各機能を始め 進化する位置情報を活かすことができるソフトウェアが GIS オールインワンパッケージ Esri Business Analyst です 顧客分布の可視化から 競合状況の把握 市場分析 立地評価 売上予測 各種レポートの出力まで ビジネスに必要な様々な地理空間分析に対応しています エリアマーケティングに有効なツール群 全国レベルの最新データを標準搭載した すぐに活用できるソフトウェアです 17
2 章高度なエリアマーケティング実践を支援する Esri Business Analyst とは? Esri Business Analyst の主な機能 (1) 基本単位区データにより集計精度を向上 Esri Business Analyst には 地図データ アドレスマッチングが行える住所データ 道路ネットワークを始め 人口 世帯数 産業別 職業別就業者数などの統計データが国勢調査の最小単位である基本単位区のレベルで標準搭載されており より細かな粒度での分析を行うことができます さらに 地価公示データ 小学校区 バス停留所 燃料給油所 医療機関 パーソントリップ調査 市区町村役場及び公的集会施設など 分析に役立つ諸データも標準装備されています 18
2 章高度なエリアマーケティング実践を支援する Esri Business Analyst とは? Esri Business Analyst の主な機能 (2) 地図分析の専門知識は不要 簡単な操作で利用できるウィザードが用意されており 指示通りにツールを操作するだけで多様な分析を行うことができます 19
2 章高度なエリアマーケティング実践を支援する Esri Business Analyst とは? Esri Business Analyst の主な機能 (3) 様々なデータを取り込み可能 Business Analyst は 住所や郵便番号に基づくジオコーディングによって地図上にプロットすることなどにより 様々な外部データを活用することができます 20
2 章高度なエリアマーケティング実践を支援する Esri Business Analyst とは? Esri Business Analyst の主な機能 (4) 充実の分析機能 レポート機能 商圏立地分析として 円商圏 運転時間商圏 顧客の分布を加味した商圏 限界値商圏 ( 目標値 ) 行政界の抽出 任意サイズのメッシュ作成が行えます さらにシェア分析 顧客分布の中心 ハフモデルによる店舗吸引力分析 スパイダーダイアグラム 店舗の類似性分析 クロスランキングなどのパフォーマンス分析機能が提供されています 多様なレポート作成が可能 分析の結果は 簡単な操作で テンプレート レポートパーツの組み合わせやカスタマイズによる多様なレポートが作成できます 21
2 章高度なエリアマーケティング実践を支援する Esri Business Analyst とは? Esri Business Analyst の主な機能 (5) Business Analyst の多様な分析機能 Business Analyst には さらに高度で多様な分析機能が提供されています 店舗の規模 消費者からの距離をもとに分析するハフモデルや その応用として売上に影響を及ぼす複数の要因を変数として任意に設定し算出するアドバンスハフモデルのほか 店舗クラスタリング 重回帰分析やテリトリデザインなどが利用できます 22
会社概要 Esri は 1970 年代初頭に GIS ソフトウェア ( 地理情報システム ) の商品化に成功 以来 シェア No1 を誇るマーケットリーダーとして 全世界の民間企業 国家機関 自治体 大学 研究機関等で広く製品を提供しています (Fortune500 企業の 3 分の 2 以上で利用 ) ESRI ジャパンは Esri( 米国 ) 製品の日本総販売代理店として GIS 市場にスピーディかつタイムリーに対応し 地理情報にかかわるすべての情報に対応したソフトウェアとサービス そしてシステムの提供を行っています 商号 ESRI ジャパン株式会社 ( エスリジャパン ) 設立 2002 年 ( 平成 14 年 )4 月 1 日 代表者代表取締役社長正木千陽 ( まさきちはる ) 本社 拠点 102-0093 東京都千代田区平河町 2-7-1 塩崎ビル 東京 札幌 大阪 福岡 社員数約 150 名 (2014 年 4 月現在 ) ユーザ組織数 18,000( 国内 ) 販売ライセンス数 300,000( 国内 ) ビジネスパートナー 60 社 商号 Environmental Systems Research Institute Inc. (Esri) 創立 1969 年 本社 米国カリフォルニア州レッドランズ 代表者 Jack Dangermondo 従業員数 2,700 名 主力製品 ArcGISソフトウェア ユーザ数 150ヶ国以上 (100 万ライセンス 30 万組織 )
本資料についてのお問い合わせや Esri Business Analyst に関するご相談は下記までご連絡ください ESRI ジャパン株式会社 東京都千代田区平河町 2-7-1 塩崎ビル 電話 :03-3222-3941 FAX:03-3222-3946 製品詳細 URL http://www.esrij.com/