人々の移動や行動に関する情報を収集する位置情報ビッグデータを基にした人流データ分析の活用は、店舗マーケティング、交通調査、都市計画など、幅広い分野で利用されています。店舗や施設を訪れる人々の移動や滞在傾向を把握することで、効果的な経営戦略や地域計画が実現しやすくなります。位置情報ビッグデータをもとにした人流分析は、消費者の行動を詳細に把握し、競合と差別化した施策を講じるための有用な情報源です。
この記事では、人流分析プラットフォーム「Location AI Platform®（LAP）」の多彩な分析機能を機能別に紹介します。また、各種機能を駆使して、時間帯や曜日ごとに訪問者の傾向を把握するなど、それぞれのお役立ちポイントもご紹介します。ぜひ、前回の基礎編と併せて人流データ分析の基本と応用をご確認ください。
「カスタム分析」機能とは？ – 業種別のニーズに応じた柔軟な分析
LAPの「カスタム分析」は、曜日、時間帯、訪問回数、訪問者の性別や年代などの条件を自由に設定し、詳細な分析を可能にする機能です。このカスタム設定により、リアルな人の動きを捉え、特定エリアの消費者行動を深く理解できるため、戦略立案やマーケティングに有用な情報を得られます。具体的には、時間帯別の人流、来訪傾向の変動、競合との比較など、企業が抱える課題を解決するための貴重な洞察を提供します。
※現在、人流データを活用したLAPのカスタム分析には14種類の機能を搭載しています。今回はその中の7つの機能をそれぞれ紹介していきます。
商圏分析に役立つ人流データ分析のカスタム機能を紹介
[カスタム分析] 来訪者数ランキングマップ
来訪者数ランキングマップは、登録した分析地点（ホーム）への来訪者について、どの地域（町丁目）から多く訪れたのかを分析（ランキング形式で表示）できる機能です。分析対象の地点を中心に地図上に推計来訪者数が多い地域ごとに濃淡で色付けが行われるので、どの地域から来訪する人が多いかを一目で確認することができます。
お役立ちポイント
推計来訪者数のランキングとともに、選択した地域の国勢調査結果の算出も可能で、推計来訪者数の多いエリアの人口や世帯人員数、世帯年収、一戸建て／集合住宅の割合、持ち家／借家の割合などを確認できます。
[カスタム分析] 来訪率分布マップ
来訪率分布マップは、ホームへの推計来訪率（AIで推計処理された来訪者の数）が高い地域をマップ上に色を付けることにより、直観的に店舗や施設の実勢商圏を把握することができる機能です。
お役立ちポイント
例えば、競合店と自社店舗で来訪率分布マップを比較し、競合店のほうが来訪者が広く分布している場合、それが平日の結果であれば通勤や通学の途中で立ち寄る人が多いことが推察できます。このような顧客の傾向を把握することにより、折込チラシやダイレクトメールを送付するエリアの決定や、キャンペーンの開催などに役立てることが可能となります。
[カスタム分析] ポテンシャルマップ
ポテンシャルマップは、ホームへの推計来訪率が距離における平均値に比べて高い地域と低い地域を色分けしてマップ上に可視化する機能です。一般的にはホームから離れるほど推計来訪率は低くなることが多いですが、その距離における平均値よりも高いエリアや低いエリアを可視化することで特徴的な地域を浮かび上がらせることができます。
お役立ちポイント
推計した店舗や施設へ訪れた顧客の来訪率の平均値を基に分析した場合、マップ上に特徴的なエリアを赤と青で色分けすることで分析地点ごとの顧客の行動が見えるインサイトを把握することができます。
[カスタム分析] エリア基本データ
エリア基本データは、ホームと選択範囲（半径）を指定することで、その範囲に含まれる地域の人口や世帯人員数、年収などの基本データを表示できる機能です。CSVデータをダウンロードすることも可能で、各地域の推計来訪率や推計来訪数、ポテンシャルなども確認できます。
お役立ちポイント
これまでの分析地点における商圏エリアの情報とエリア基本データを組み合わせることにより、来訪率の高い地域や低い地域の人口や年収など、エリアごとにどのような住民の傾向があるのかを調べることができます。
これまでに紹介した分析機能を活用することにより、店舗や施設を訪れる人がどのエリアから来ているのかを直観的に調べることができます。また、人流データを活用する便利な点に、自社店舗だけでなく競合他社の店舗の来訪者数も調べられることが挙げられます。
たとえば、他社の店舗に訪れる来訪者の多い地域をランキングマップで調査したり、来訪率分布マップ、ポテンシャルマップを使って自社店舗と比較することで、店舗の強みや足りない点が人流分析結果から明らかになります。それでは、他の分析機能も見ていきましょう。
[カスタム分析] Hot Placeランキング
Hot Placeランキングは、ホームに来訪した人が他に訪れている場所をランキング形式で表示できる機能です。分析対象の周辺エリアに含まれるさまざまな店舗や施設情報が登録されているので、対象エリアに訪れた顧客が他にどのような場所に立ち寄っているかを把握することができます。
お役立ちポイント
「Hot Placeランキング」は、自社店舗を訪れている顧客が他にどのような店舗や施設を利用しているのかを分析できます。たとえば店舗を訪れる顧客の多くが近隣の大学を利用していれば、店舗を訪れる客層に大学生が多いことが推察できます。また、併用施設のランキング上位に最寄りの駅がある場合、通勤や通学途中に店舗を利用する人が多いことがわかります。
併用率が高い施設を地図上に可視化することにより、今まで気付かなかった事実が見えてくることもあります。たとえば併用施設が広域に分散している場合は車で移動する顧客が多く、駅近くの狭い範囲に集中している場合は鉄道で訪れる顧客が多いことが推察できます。
車で移動する顧客が多い場合はカー用品を増やすなど、品揃えの参考にもなるでしょう。また、近隣に鉄道会社の異なる複数の駅が存在する場合、どの駅を使って訪れる顧客が多いのかを調べることで営業時間を変更したり、駅構内に広告を出したりと、さまざまな施策を打つことができます。
[カスタム分析] 都道府県別来訪比率
都道府県別来訪比率は、分析地点（ホーム）に来訪した人がどこから来ているかを都道府県別に多い順にグラフで表示して把握することができる機能です。
[カスタム分析] 市区町村別来訪比率
市区町村別来訪比率は、分析地点（ホーム）に来訪した人がどこから来ているかを市区町村別に多い順にグラフで表示して把握することができる機能です。上記の都道府県別来訪比率では、大きな視点での当道府県単位での来訪者を把握し、こちらではより詳細な出発圏エリアを把握することができます。
お役立ちポイント
都道府県別来訪比率、市区町村別来訪比率は、機能名の通り来訪者がどこから来ているのかを都道府県別、市区町村別に把握することができます。たとえば、大規模なイベントやテーマパーク、観光スポットなどにおいて来訪者がどの都道府県や市区町村から多く訪れているのかを来訪者が居住している推定の居住地を基にランキングで表示します。
これにより、どのエリアに積極的に展開するべきなのかに悩んでいる広告主にとって、集客を行うための屋外広告や折り込みチラシ、デジタル広告などの地域設定を判断する際の基礎情報として活用することができます。また、地元に密着した中小規模のテーマパークやショッピングセンターなどの場合にも、市区町村別来訪比率を分析することで最適な広告戦略に役立つことができます。
ゴールデンウイークの時期は遠くから訪問する人が多いのに対して、年末年始やお盆の時期は地元周辺から訪れる人が多くなるなど、時期による違いもカスタム分析を上手く活用することで詳細に把握することが可能です。さらに、テーマパークの場合であれば競合他社のテーマパークと比較したり、他のエンターテインメント施設と来訪比率を比較したりすることで、その特徴が把握できます。
人流分析の具体的な手法 | 業種別事例で見る人流データの活用術（応用編2）
続けて人流分析機能を知りたい方は以下の記事で残りの機能を紹介しているのでご覧ください。
業種ごとの具体的な人流データの活用事例
人流データを使ったカスタム分析機能の基本的な使い方は上記で説明した通りですが、これらの機能を上手く組み合わせて活用することにより、業種ごとの様々な目的に応じて活用が可能です。以下に、実際に行われた人流分析の活用事例を紹介していきます。
（1）外食サービス 実勢商圏の把握
直営店を数十店舗、フランチャイズチェーン数百店舗を展開する企業が、ある狭いエリアに2店舗出店し、売上が伸びないという課題を抱えていました。その原因を特定するために、 「来訪者数ランキングマップ」や「来訪率分布マップ」、「ポテンシャルマップ」を使うことで2店舗の実勢商圏をそれぞれ分析するとともに、「Hot Placeランキング」を使うことで2店舗の併用利用についても分析を行いました。
分析の結果、商圏の大きさや位置など多くの部分でカニバリゼーションが発生していることがわかり、併用利用の割合も高く、同じ顧客を取り合っていることが判明。自社アプリのユーザーの来店傾向も同様の結果を示しており、検討の末、片方の店の撤退を決断。
（2）外食サービス 販促施策の向上
ラーメン店や焼き肉店など、複数のジャンルの飲食店を展開する企業が、競合他店がひしめく激戦区において新規顧客を獲得するため、ジャンルごとに競合店を分類して「来訪者数ランキングマップ」や「来訪率分布マップ」、「ポテンシャルマップ」機能を利用して実勢商圏を分析しました。
また、施策では競合店からシェアを奪うため、新規顧客を獲得できるポテンシャルが見込めるエリア選定を行い、それぞれ集中的にチラシのポスティングを実施。キャンペーンの内容は、ワンコインクーポンで統一することで、ジャンルごとの違いがどのように発生したかを検証。
事前の分析を行った上で施策を行った結果、クーポン回収率が以前よりも向上。また、特定のジャンル同士で強い相関があるというインサイトを発見することができました。これにより、無駄の少ない効率的な集客施設の確立を行い、継続的に施策を実施中。
（3）外食サービス 新規出店計画
新たに新規の飲食店を出店するのにあたって、出店候補地の商圏分析として併用率の高い施設を調査。出店候補地への来訪者の併用率が高い施設を抽出したところ、ショッピングモールやスーパー、百貨店、ホームセンター、寿司チェーン店などが該当しました。
人の移動から得られる人流データを活用した分析結果より、競合となり得る店舗として、寿司チェーン店やショッピングモール内の飲食店が多いことを確認。新規出店時の自社のジャンル決定やキャンペーン施策、ポスティングエリアの選定などに採用。
（4）ライブ・エンタメ業界 市場調査
ライブ会場に来場する人は、イベントの前後にどのような駅や商業施設を利用しているのかを調査会社が人流データを活用して分析。特に活用した機能では、来訪した人が、他にどのような場所を訪れているのかを視覚化できる「Hot Placeランキング」を活用。
最寄り駅や近隣各駅と併用する店舗や施設の来訪状況をランキング化するとともに、ライブ会場を訪れた人が駅や商業施設に対してどれくらい訪れているのかを表す“併用率”を算出し、それぞれの併用率を時間帯ごとに分けて可視化。
これらの人流調査により、ライブ会場を訪れる人がどの駅を利用して会場に来場し、そして、どの駅から帰るのか迄を把握するとともに、来場の前後における周辺施設への回遊を分析することでイベントの影響度合いを把握することができました。
また、これらの調査結果は、鉄道会社がライブが行われる日の運行本数を変えたり、ライブ会場を訪れた人に商業施設の割引クーポンを配布するなどの外部を巻き込んだ施策もに活用することが可能です。
（4）大手スーパー ドミナント戦略
国勢調査データをもとに設計したドミナント戦略（店舗集中戦略）の店舗計画について、出店後に顧客の来店状況について人流データを使って検証。エリア内にある複数の自社店舗を分析。来訪者数が多いエリアを可視化するランキングマップ機能や来訪率分布マップにより、各店舗の実勢商圏を把握した上で、出店計画通りとなっているかをデータに基づいて分析し、投資対効果を明確化。
人流分析の結果から、計画通りの商圏を獲得できていない店舗については、品揃えやチラシ配布の面で課題があるかどうかを調査するなど、その後の店舗運営に役立てています。
まとめ
本記事では、LAPを用いた人流データの応用について様々な業種での具体的な事例を通じて紹介しました。外食サービス業からライブ・エンタメ業界まで、データを活用することで、商圏の分析、販促施策の最適化、新規出店計画の策定、市場調査など、人出の変化を基に多角的な視点から戦略立案に必要な情報を得ることができます。これらの事例は、データを基にした意思決定がどれだけ効果的であるかを示しています。
これまでに紹介した人流分析に興味を持たれた方は、ぜひLAPのデモやトライアルを体験してみてください。人流データを使った分析を通じて、具体的なビジネス改善の機会を発見することができます。
さらに詳しい情報や他の分析機能について知りたい方は、ページ下部のお問い合わせボタンから、サービスデモや詳細情報についてお問合せください。データを活用した新たなビジネスチャンスを、LAPとともに探求しましょう。
