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高精度な位置情報でビジネスを強化
最新技術による
ロケーションデータサービス

−精度とスピードが求められるビジネスに−
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人流データの
こんなお悩みありませんか?

  • 特定の
    キャリアやアプリの
    データに偏っている

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  • エリアの区切りが
    広すぎ

    必要な
    データが集まらない

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  • データの
    集計・分析に
    時間がかかる

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  • 日本国内や海外に
    おける
    外国人の
    データがわからない

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LDS なら

対象地点をピンポイントで指定し、
偏りのない人流データを提供できます。

高精度なスマートフォンのGPS位置情報を最新のAI技術で解析し、
ビジネスに必要な精度とスピードを兼ね備えた、カスタマイズ可能なデータを提供しています。
お客様のニーズに合わせて最適な解決策を提供することができるロケーションデータサービスをご活用ください。

LDS が選ばれる理由

分析したい場所だけを
ピンポイントに登録できる

位置情報データを活用した人流分析では、通常、標準地域メッシュと呼ばれる地図を同じ大きさの網の目(メッシュ)で正方形に分割した地点を対象に分析が行われます。
例えば、125m~500m程の大きさで構成されたエリアや、その正方形を重ね合わせた全体のエリア内で分析を行えたり、エリア内を面積比率に応じて配分する計算方法などがあります。
しかし、その地域メッシュの中には分析対象外の店舗や施設などさまざまな情報が含まれることが多く、より正確な分析を行うには、ピンポイントで対象地点の分析が必要です。
ロケーションデータサービスでは、メッシュ型位置情報データの分析では困難な個別店舗・工場・オフィス・スタジアムなどの建物単位のピンポイントデータの人流分析を素早くデータとして提供することができます。

  • キャプチャ
    ピンポイント型エリア
  • キャプチャ
    メッシュ型エリア

偏りのない幅広いデータ
と独自AIで
信頼度・安定度の高い人流データを提供

特定の携帯キャリアやアプリのデータを元にした人流分析では、「そのサービスを使用しているユーザー」というデータの偏りが発生してしまいます。
Location AI Platform®では、公的統計データを始め、各種スマートフォンアプリなどから幅広い位置情報データを収集、独自のAI技術により莫大な位置情報ビッグデータと地図・エリア・施設情報と関連付けて解析することで、信頼度・安定度の高い人流データを提供しています。

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独自開発の分析エンジン“Location Engine™”からダイレクトにデータを連携

Location AI Platform®で可視化した分析データや、地域の動態を分析するためのメッシュデータなどをお客様のシステムに連携いたします。
接続方法は、APIでの接続やAWSへのデータ連携のほか、Google Cloud Platform(GCP)であればBigQueryのデータテーブル共有が可能です。

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POINT

  • 自社保有データとの統合分析が可能
  • 数万箇所を超えるビッグデータ処理能力を自社システムに結合
  • DMP、SCM、BI、GISツールなどさまざまなソリューションと連携

データ連携のための
パートナーシップ

  • tableau

    Webデータコネクタ経由でのデータ提供によるお客様独自のカスタマイズダッシュボードの構築。

  • google

    GCP環境間でのセキュアなデータ連携。BigQuery間でのデータテーブル共有が可能でお客様のアプリケーションにシームレスに連携。

まずは、お気軽に
お問い合わせください

提供している
人流データ

ロケーションデータサービスでは、
3種類の人流データをご提供しています。
各業種・業界・企業のニーズに対応して
順次種類を追加していく予定です。

店舗チェーン別人流データ

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店舗チェーン別人流データでは、チェーン店別に各店舗周辺で観察された人流を把握することができます。
また、業界別に全国の店舗来訪者の人流をまとめ、日々のトレンド把握に活用できるデータを提供しています。(主要13業界<コンビニ・スーパー・ホームセンター・ファミレス・ドラッグストア・家電量販店・テーマパーク・百貨店・ファストフード、ガソリンスタンド、自動車販売店、ホテル/旅館、大型ショッピングモール>の全国の店舗位置情報データを網羅、データは日々更新。)
業界別の人流トレンドの変化を把握して、データを利活用いただけます。

※左記のようなグラフで確認するには、分析プラットフォームなどでデータを読み込む必要があります。左記の画像はLocation AI Platform®での表示例です。

機能と特長

業界別の推計来訪数値データは企業にとって、消費者の動向分析や、各業界の店舗周りでの人流の違いが把握できるなど、リアルとデジタルを連動させた取り組みが可能になるため、このデータ活用がさまざまな業種業態でのサービス向上につながります。

年、月、日別の変化を比較できる

過去2019年1月1日から前日までの期間を自由に設定して昨年、昨月、昨週、昨日の差を比較できるので、年度、月日の違いによる需要予測や季節比較データとして地域・土地・建物の活用度変化などを把握できます。

未公開の推計来訪人数データが閲覧・利用できる

当社Webサイトで一般公開している「全国業種業態・主要都市人流グラフ」では表示していない「推計による来訪人数」のデータも確認できます。この「推計人数」はデータをCSVでダウンロードしてアプリケーションやシステムで活用できます。

契約形態 法人単位/年間契約
提供データ 店舗チェーン店別人流データ(チェーン別で都道府県別合計値)
注)店舗当たりのデータではなくて都道府県別合計値のデータです。
提供形態 CSV、データ転送
データ更新頻度 日次
推奨プラットフォーム Location AI Platform®または人流アナリティクス®
プラットフォーム構築(別料金) Google Looker、Tableau(BI利用料、構築費用は別途)
※Location AI Platform®および人流アナリティクス®を使用する場合は、プラットフォーム構築は不要
価格 月額課金型:1チェーン/月額10万円
例)Aコンビニチェーンの店舗周り人流データ(都道府県別)を日次更新で購入する場合で月額10万円

オフィス出社率指数データ

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オフィス出社率指数データを利用することで都心部エリアの建物や対象地域にける人々のオフィスへの出社率を定量的に把握できるようになります。
オフィスへの出社状態を把握するには、これまで伝統的なデータ(アンケート調査やタイムカード)で分析を行っていましたが、位置情報ビッグデータを元にした人流データを活用することで、速報性が高く粒度が細かいデータで対象となる主要都市エリアのオフィスへの出社率を定量的に把握することができます。

※「オフィス出社率指数」は、クロスロケーションズと株式会社ニッセイ基礎研究所が共同で開発したものです。
※左記のようなグラフで確認するには、分析プラットフォームなどでデータを読み込む必要があります。左記の画像はGoogle Lookerでの表示例です。

機能と特長

約70万の登録エリアから分析したいエリア(店舗・施設・駅など)5地点を自由に登録できます。各地の人流変化の比較や曜日による違いなどを確認できるので、混雑情報や人出スポット比較データをマーケティングレポートやご当地情報として利用できます。

年、月、日別の変化を比較できる

2019年12月1日より昨日までの間の5期間を自由に設定して昨年、昨月、昨週、昨日の差を比較できるので、年度、月日の違いによる需要予測や季節比較データとして地域・土地・建物の活用度変化などを把握できます。

未公開の推計来訪人数データが閲覧・利用できる

当社Webサイトで一般公開している「全国業種業態・主要都市人流グラフ」では表示していない「推計による来訪人数」のデータも確認できます。この「推計人数」はデータをCSVでダウンロードしてたのアプリケーションやシステムで活用することが可能です。

契約形態 法人単位/年間契約
対象地域 東京、名古屋、大阪
提供形態 CSV、データ転送
データ更新頻度 日次
推奨プラットフォーム Google Looker、Tableau
プラットフォーム構築(別料金) Google Looker、Tableau(BI利用料、構築費用は別途)
価格 1オフィスエリア/年額30万円
例)東京大手町オフィスエリアの出社率指数データを日次更新で1年間購入する場合で年額30万円

外国人の国内外人流データ

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外国人の国内外人流データは、訪日外国人の来訪傾向や周遊のパターンを分析したいなどのニーズにお応えいたします。
全世界で約16億の匿名加工されたグローバルレベルの膨大な位置情報ビッグデータを活用することで拡大するインバウンド需要により、訪日外国人へのマーケティング施策として売上拡大を狙う企業、観光誘致を狙う自治体・観光関連事業者、外国人の国内人流動向把握の必要がある行政などのニーズに対応します。

国別来訪者ランキング・割合

年、月、日別の変化を比較できる

来訪した外国人の国別の比率が、年/月/日ごとにわかります。

年/月/日ごとの比較

年/月ごとに来訪者数の比較ができます。

周遊状況

指定したエリア間での訪日外国人の周遊行動が分析できます。

日別来訪者数

分析したい場所やエリアの訪日外国人の日別推移をレポートできます。

契約形態 法人単位/年間契約
提供データ 日本国内や海外における外国人の人流データ
提供形態 PDF、CSV
データ更新頻度 月次
価格 10地点/月額10万円
例)東京の訪日外国人の最寄りスポット(浅草など)10カ所の人流データを月次更新で購入する場合で月額10万円

人流データの活用例

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    エリアマネジメントの改善

    目的別人流データを把握することで、自店舗や施設のエリアマネジメントを改善することができます。継続的に人流データを収集することで人の流れを把握し、需要が高い場所や時間帯に適切なスタッフを配置したり、混雑を回避するためのルート設定、変化が起きた時の原因を素早くを追及することに活用いただけます。

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    競合店舗との比較分析

    目的別人流データを把握することで、競合店舗や関連の集客施設の人流情報を継続的に把握して市場環境における競争優位性を高められます。競合店舗に人が集中している時間帯や曜日の状況などが毎日送られる人流データから素早く情報を取得することができるため、現場での改善施策に役立ちます。

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    販売促進の最適化

    目的別人流データを把握することで、消費者の行動を素早く理解することができるため、販売促進の強化につなげてマーケティングを最適化できます。複数店舗における人出の変化においても店舗ごとに需要が多い時間帯やエリア情報を日々のデータとして継続的に蓄積することができるため、販売促進を行う重要な情報として活用できます。それらのデータは、新規顧客を増やしたり、売上向上につなげるための貴重なデータとして施策に活かして、素早く改善施策を立てられます。

まずは、お気軽に
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