ID-POSデータや蓄積された顧客データによって来店しているお客様が何を購入したかについては把握できているものの…
- 自店舗に来店されているお客様は実際どの地域から多く来店しているのか?
- 地域によって来店時間や行動パターンにはどのような傾向があるのか?
- そのお客様が併用している他の、あるいは競合近隣店舗はどこなのか?
これらのデータは現在自社で分析しているデータでは把握することができていないため、より深い顧客分析ができていないと感じている。
また、さらに顧客を増やすために現在実施している販促活動は本当に効率的なのか?改善方法はないのだろうか?
リアルに顧客を知る!
直近で自店舗に来店しているお客様はどこから来ているの?
リアルに競合店を知る!
競合店舗にはどこからどんなお客様が来店しているのか?
過去と比較して今を知る!
一年前の顧客と現在の顧客にどんな変化があったのか?自店舗と競合の分析も可能
クロスロケーションズからの解決提案
位置情報データはこんなことに使える!
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リアルな位置情報データ活用で自店舗来店顧客を知る!
- 自店舗への来訪者が、どこから来ているのかをリアルに把握。例えば週ごとに企画している自店舗のキャンペーンと来店顧客の動向を照らし合わせながら地域特性を検証することもできます。
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リアルな競合店舗の顧客を知る!
- 自店舗と同様に、競合店舗のGPSデータを登録し、分析することによって、自店舗と競合店舗の実勢商圏の違いやカニバリゼーションを見極め、商圏拡大を企画・検証する。
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過去の顧客行動情報と比較して今の顧客を深く知る!
- 一年前のお客様の人流と、現在のお客様の人流を比較して変化が現れたのか?さらに競合店などとも比較してそれらの分析を加えることで深い顧客分析を実施することが可能です。
これまでの地図ソフトサービスでは難しかった実勢商圏内での自店舗と競合店舗との来訪数や併用率を定量的に分析把握することで様々な角度から現在の顧客を知り、未来の顧客拡大を検討する。
1.リアルに顧客を知る!
自店舗来訪者が、どこから来ているのかを地域別に把握することで、今のお客様の人流から顧客の全体像を見極め、次の一手の企画や検討を探ることができます。
2.競合店舗の顧客を知る!
競合店舗のGPSデータを分析することによって、自店舗と競合店舗の実勢商圏の違いやカニバリゼーションを見極め、商圏拡大を企画・検証する。
3-1.過去の顧客行動情報と比較して今の顧客を深く知る!
一年前のお客様の人流と、現在のお客様の人流を比較して変化が現れたのか?さらに競合店などとも比較してそれらの分析を加えることで深い顧客分析を実施することが可能です。
3-2. デモグラ確認でさらに顧客を深く知る!
一年前のお客様の人流と、現在のお客様の人流を比較して変化が現れたのか?がわかった段階で、さらに例えば性別や年齢構成比による人流の確認を深掘りしていくことも可能です。
日付ごとの比較、期間での比較、月間での比較、年間での比較などさまざまな時期で深掘り検証いただくことも可能です!
3-3. デモグラ確認でさらに顧客を深く知る!
一年前のお客様の人流と、現在のお客様の人流を比較して変化が現れたのか?
さらに例えば性別や年齢構成比による時間帯ごとの人流の確認を深掘りしていくことも可能です。
日付ごとの比較、期間での比較、月間での比較、年間での比較などさまざまな時期で深掘り検証いただくことも可能です!
インストア・マーチャンダイジングに位置情報を
小売業の各部署が絡むインストア・マーチャンダイジングとして『適正な場所』『適正な時期』『適正な数量』『適正な価格』があげられます。
ここに位置情報データを活用を組み入れることで、自店舗に訪れているお客様にとってその場所が『適正な場所』であるかどうか、またその商品が『適正な時期』に販売計画されているかどうかを見極めたり、改善したり、比較検証し次への一手につなげることができるようになると考えております。
さらに顧客を増やす販促活用としての位置情報データ広告・販促マーケティングとは?
自社のマーケティング分析に位置情報データ分析をプラスしたことで顧客を深く知ることが可能です。
次のアクションとして、位置情報を活用したジオマーケティング・リアルタイムマーケティングを販促の一手に加えることでさらなる顧客拡大を目指すなら こちら >>>
ヒストリカル/リアルタイムジオターゲティング
ユーザのリアル行動に基づいた位置情報広告。店舗周辺等でのリアルタイムターゲティングだけではなく、ユーザの過去の行動から判定し、オンライン行動ではわからないライフスタイルに目を向けたアプローチが可能。
イベントターゲティング
イベントや季節ニーズ(スキー場、海水浴場、花見など)に対応した特定期間でのオーディエンスターゲティング。期間当日のリアルタイムターゲティングだけではなく、ヒストリカルターゲティングにも対応。