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全文

(1)

【最新】GISとデータベースを活用した

商業施設のエリアマーケティング事例集

2015年1月23日

SCビジネスフェア2015 出展社プレゼンテーション

(2)

はじめに

(3)

会社紹介

商号

: 技研商事インターナショナル株式会社(略称 GSI)

設立

: 1976年1月

資本金

: 231百万円

代表取締役 : 小嶌 智海

拠点

本社

: 愛知県名古屋市東区主税町2-30 GSIビル

東京支店

: 東京都千代田区霞が関3-5-1 霞が関IHFビル 4F

大阪営業所 : 大阪府大阪市中央区瓦町4-5-9 井門瓦町ビル 4F

子会社

: GSIラボ株式会社

関連会社

: 株式会社クーイテック

従業員数 : 32名 (2014年7月現在)

うち、統計士13名、データ解析士7名

医療経営士5名

介護福祉経営士1名

(4)

事業紹介

高速マーケティング用GISエンジン「TacticianOne™」を搭載し、標準的な地図・機能・デー タをパッケージング。 国勢調査などの統計情報と自社店舗情報などの保有情報をデータベース化し、地理的に集計や 分析を行う事でエリア戦略をサポートするGIS(地図情報システム)です。

群を抜く、圧倒的な分析力。

Series

マーケティングデータ開発

センサスデータシリーズ

推計データシリーズ

プロファイリングデータシリーズ

国や公共団体が公開している各種データをエリアマーケティング用に変 換・整備した公的な統計データ。 公的統計データの指標を独自のロジックで組み合わせ、ターゲットをよ り詳細にセグメントする新しい指標として開発したデータ。 小地域に紐づく様々な指標を統計解析手法によってクラスタリング(グ ループ化)したデータ。 第5576784号「商業施設データ分析装置」 第5536725号「店舗プロファイリングシステム」 第5384281号「DM配布エリア分析装置」 第5258832号「拠点分析システム」 第5123422号「地域特性を利用したプロファイリングシステム」① 第5214054号「地域特性を利用したプロファイリングシステム」② 第5284548号「地域特性を利用したプロファイリングシステム」③ 第5199143号「秘匿集計システム」① 第5276232号「秘匿集計システムにおける処理プログラム」② 第4548645号「地図情報システム」 第4334831号「ダイレクトメール配布管理システム」

マーケティングGIS(地図情報システム)

取得済特許(エリアマーケティング関連)

(5)

実績

Market Analytics and Optimization

実績

1,900社/4,000ライセンス

商業開発、テナント他

(6)
(7)

GIS(エリアマーケティング用地図情報システム)の構造

地図、自社データ、統計

データなどの各種情報を重

ね合わせ、地図上に可視化

するシステム。

地図データ

道路・鉄道

海・河川

行政界

競合・顧客

自社・競合店舗

顧客・取引先

商圏

円形、自動車圏

電車+徒歩

顧客カバーエリア

統計データ

人口・世帯数

富裕度・消費

プロファイリング

(8)

GISデモンストレーション

(9)

GISで利用するデータ例【需要】

需要

国勢調査

人口、世帯数、年齢別人口

消費

将来人口

昼間人口

年収・貯蓄

2040年まで。年齢区分別。

年収1500万以上持ち家世帯数等

約600項目のカテゴリ別年間消費額

ビジネス立地におけるターゲットボリューム

建物統計

ビジネス性・商業性を知る統計データ

最新の人口、世帯数、年齢別人口

住民基本台帳

(10)

GISで利用するデータ例【供給】【実績】

供給

大型小売店データ

日本全国の大型小売店

電話帳データ

駅別乗降客数

駅商圏分析、駅ナカ出店時に活用

業種ごと。店名、住所、電話番号

業態ごとの各種データ

SM、DgS、SC

実績

顧客データ

ID-POSデータ、会員データ、来店アンケート

(11)

ビジネスにおける統計学「的」な考え方

西

(12)
(13)

売上高

売場面積

駐車場台

8898

482

49

20704

564

17

12479

403

30

12868

429

27

14583

528

24

13596

578

31

26682

627

86

26973

908

57

23942

495

48

38409

1036

60

35824

1030

39

44735

1026

29

26814

990

68

12286

891

23

28419

877

44

店舗データのレイアウト

店舗名称

住所

千葉若松店

千葉県千葉市若葉区若松町934-1

八王子松木店

東京都八王子市松木15-7

東村山秋津店

東京都東村山市秋津町1-3-1

川崎中野島店

神奈川県川崎市多摩区生田2-1-1

練馬南大泉店

東京都練馬区南大泉1-15-35

川崎土橋店

神奈川県川崎市宮前区土橋1-21-9

八王子中野店

東京都八王子市中野山王1-11-16

練馬善福寺店

東京都練馬区関町南1-1-4

志木中宗岡店

埼玉県志木市中宗岡4-18-45

横浜瀬谷店

神奈川県横浜市瀬谷区南台1-44-13

昭島中神店

東京都昭島市朝日町3-1-26

富里店

千葉県印旛郡富里町七栄722-4

東大和街道団地前店

東京都東大和市新堀2-1490-2

鶴ケ島店

埼玉県鶴ケ島市大字脚折137-1

昭島北中神店

東京都昭島市中神町1149-1

(14)
(15)

店舗の商圏ごとにデータを紐付け

1km夜間 1km昼間 1km商業人口 1km高年収世帯 1km食料消費額 17068 10905 8917 156 4645806559 22129 12897 22761 166 6694735983 27558 22048 10812 270 7643052042 37783 22964 20423 477 12379464260 46079 26130 18645 686 14861493860 46989 28281 40849 731 14642649850 23148 16336 16991 207 7080285425 40678 26809 17509 900 14219383350 16901 11249 11364 144 4478059774 39402 26101 28525 285 12100984724 32814 25162 19857 224 9464125901 7892 6235 6880 58 2075601824 31769 23386 12094 250 8767653482 18023 13352 30196 130 5096546936 27113 26245 19394 192 7564130024

商圏データ

店舗名称 住所 千葉若松店 千葉県千葉市若葉区若松町934-1 八王子松木店 東京都八王子市松木15-7 東村山秋津店 東京都東村山市秋津町1-3-1 川崎中野島店 神奈川県川崎市多摩区生田2-1-1 練馬南大泉店 東京都練馬区南大泉1-15-35 川崎土橋店 神奈川県川崎市宮前区土橋1-21-9 八王子中野店 東京都八王子市中野山王1-11-16 練馬善福寺店 東京都練馬区関町南1-1-4 志木中宗岡店 埼玉県志木市中宗岡4-18-45 横浜瀬谷店 神奈川県横浜市瀬谷区南台1-44-13 昭島中神店 東京都昭島市朝日町3-1-26 富里店 千葉県印旛郡富里町七栄722-4 東大和街道団地前店 東京都東大和市新堀2-1490-2 鶴ケ島店 埼玉県鶴ケ島市大字脚折137-1 昭島北中神店 東京都昭島市中神町1149-1 売上高 売場面積 駐車場台 数 8898 482 49 20704 564 17 12479 403 30 12868 429 27 14583 528 24 13596 578 31 26682 627 86 26973 908 57 23942 495 48 38409 1036 60 35824 1030 39 44735 1026 29 26814 990 68 12286 891 23 28419 877 44

(16)

店舗商圏データで何をする?

既存店の評価

店舗を分類する

相関分析

(17)
(18)

自社店舗の分析すべきターゲット指標を、「店舗の実績値」と「商圏デー

タ」の相関分析から導き出します。

(19)

○学術分野の研究例

年齢とコレステロールの相関係数が0.81の場合、正の相関がある、つまり

それらの間に関係性があることが分かります。

○ビジネスの応用例

1日のビールの販売数と気温の相関係数が0.78の場合、正の相関がある、

つまりそれらの間に関係性があることが分かります。

相関係数

(20)

店舗商圏の設定

(21)

販促後翌週

販促後翌々週

合計

A店

11

18

29

B店

14

13

27

C店

0

0

0

D店

2

1

3

実績データについて(POSデータ)

実績と商圏データの相関を見るにあたって、実績データをPOSデータとし

た。投入した値はある一定期間の、ある商品の販売実績個数です。

※注:分析サンプルは4店舗のみですが、本来ならサンプル店舗数は

より多いほうが望ましいです。

(22)

店舗商圏内のデータ集計

店舗商圏内のデータ集計には以下の項目を用いました。

カテゴリ 項目名称 コメント カテゴリ 項目名称 コメント 人口総数 一戸建主世帯数 世帯数 共同住宅主世帯数 10-19歳人口 長屋建主世帯数 20-29歳人口 1・2階建主世帯数 30-39歳人口 3-5階建主世帯数 40-49歳人口 6-10階建主世帯数 50-59歳人口 11階建以上主世帯数 60-69歳人口 年収300万円未満世帯数 70-79歳人口 年収300万円~500万円未満世帯数 15歳以上未婚男性 年収500万円~700万円未満世帯数 15歳以上有配偶者男性 年収700万円~1000万円未満世帯数 15歳以上未婚女性 年収1000万円以上世帯数 15歳以上有配偶者女性 貯蓄300万円未満世帯数 世帯人員が1人 貯蓄300万円~500万円未満世帯数 世帯人員が2人 貯蓄500万円~1000万円未満世帯数 世帯人員が3人 貯蓄1000万円~2000万円未満世帯数 世帯人員が4人 貯蓄2000万円以上世帯数 世帯人員が5人 食料合計 世帯人員が6人 住居合計 世帯人員が7人以上 光熱・水道合計 核家族世帯数 家具・家事用品合計 夫婦のみの世帯数 被服及び履物合計 3世代世帯数 保健医療合計 6歳未満親族のいる世帯数 交通・通信合計 65歳以上親族のいる世帯数 教育合計 持ち家世帯数 教養娯楽合計 公営・公社の借家世帯数 その他の消費支出合計 民営の借家世帯数 給与住宅世帯数 年収・貯蓄 年収や貯蓄を階級別に分け、そ れぞれの階級毎の世帯数を推計 したデータを用います。 消費 消費カテゴリ毎の年間消費金額 を推計したデータを用います。 居住建物 世帯が居住する住宅の質によっ て商圏特性を把握します。 持家・借家 持ち家か借家かを把握すること によって商圏特性を理解しま す。 人口・世帯 年齢 世帯人員 家族構成 家族構成によっても消費行動が 変化します。 未婚・既婚 こちらも世帯人員と同様です。 店舗商圏の年齢構成を知ると商 圏の特性がわかります。 商圏ボリュームを測る基礎的な 指標です。 商圏内の世帯構成が単身層か ファミリー層かによって売れ筋 商品構成が変化します。

年齢

未既婚

世帯構成

居住形態

居住形態

富裕度

消費性向

(23)

相関の高かった項目

8km相関

10km相関

12km相関

50-54歳人口率

0.80975379

0.764414301

0.794196986

55-59歳人口率

0.830784346

0.833128094

0.787802049

60-64歳人口率

0.772159901

0.794141355

0.73262632

65-69歳人口率

0.777750135

0.792213015

0.731711935

一般世帯人員が2人率

0.933759314

0.889015566

0.846318459

一般世帯人員が3人率

0.78659634

0.819730052

0.875824149

核家族世帯率

0.829003245

0.825046527

0.872561492

夫婦のみの世帯率

0.917412941

0.886617489

0.860390711

3世代世帯

0.723612635

0.757998198

0.746714778

65歳以上親族のいる一般世帯率

0.764486384

0.759778979

0.713923162

持ち家世帯率

0.821056183

0.804561274

0.791386136

年収300万円~500万円未満_世帯率

0.720823753

0.80154572

0.797271059

貯蓄300万円~500万円未満_世帯率

0.951176521

0.8733684

0.67987409

【正の相関が強く出た項目】

8km相関

10km相関

12km相関

20-24歳人口率

-0.844091742

-0.802127847

-0.845527744

一般世帯人員が1人率

-0.827304403

-0.812466247

-0.84366159

民営の借家世帯率

-0.88671182

-0.83526379

-0.825069487

1・2階建主世帯率

-0.932177459

-0.782110348

-0.79555616

3-5階建主世帯率

-0.798833214

-0.826555994

-0.8378091

【負の相関が強く出た項目】

右の値が大きいほど実績

値も大きい。

右の値が大きいほど実績

値は小さい。

(24)

4店舗の年齢構成の比較。POS実績が高かったB店、A店の2店舗と低かったD店、

C店では、各統計指標の構成比が異なるパターンを示すことが分かりました。

4店舗比較

5.69 5.86 6.96 6.14 6.43 6.55 6.31 6.12 7.88 8.46 7.49 7.18 6.97 7.68 6.66 6.07 6.07 6.42 5.78 5.11 0 5 10 15 20 25 30 35 40 A店 B店 C店 D店 20-24歳人口率 50-54歳人口率 55-59歳人口率 60-64歳人口率 65-69歳人口率 29.47 25.70 33.98 31.09 28.28 29.45 25.88 26.56 19.85 20.82 18.55 19.61 0 20 40 60 80 100 A店 B店 C店 D店 一般世帯人員が1人率 一般世帯人員が2人率 一般世帯人員が3人率 59.56 69.72 51.19 54.72 25.04 19.31 31.63 30.45 A店 B店 C店 D店 0 20 40 60 80 100 持ち家世帯率 民営の借家世帯率 12.30 11.14 15.63 14.20 20.73 13.54 25.17 24.14 0 5 10 15 20 25 30 A店 B店 C店 D店 1・2階建主世帯率 3-5階建主世帯率

年齢構成

住宅保有

世帯人数

建物階数

(25)

売上に貢献する指標(例)

子供が多くいるところ

親の年収、親の最終学歴

学習塾

若者向け

スポーツカー

アイスクリーム

ファミリー

レストラン

ガストは競合だがデニーズは好影響

単身者、賃貸住宅・社宅、ある程度の富裕度

おもちゃ屋

ブランド買取

ショップ

富裕度は低い、公団居住性

食品メーカー

持ち家、シニア層、非単身世帯

(26)

④施設をランキングする

(27)

商圏ポテンシャルから施設をランキング

既存店のデータはあるが、それだけでは

今後の出店対象かどうか判別できない。

某テナント企業様。

今後どのSCに出展すべきか定義しておきたい。

未出店施設の商圏ポテンシャルを比較する。

商圏データは様々な項目があるが・・・

(28)

施設の商圏を設定

各施設に一律商圏を設定します。

上記地図は施設から半径3km商圏を設定したイメージです。

甘楽郡甘楽町 甘楽郡甘楽町 甘楽郡甘楽町 甘楽郡甘楽町 甘楽郡甘楽町 甘楽郡甘楽町 甘楽郡甘楽町 甘楽郡甘楽町 甘楽郡甘楽町 藤岡市 藤岡市 藤岡市 藤岡市 藤岡市藤岡市藤岡市藤岡市 藤岡市 安中市 安中市 安中市 安中市 安中市安中市安中市安中市 安中市 吾妻郡東吾妻町 吾妻郡東吾妻町 吾妻郡東吾妻町 吾妻郡東吾妻町 吾妻郡東吾妻町吾妻郡東吾妻町吾妻郡東吾妻町吾妻郡東吾妻町 吾妻郡東吾妻町 高崎市 高崎市 高崎市 高崎市 高崎市 高崎市 高崎市 高崎市 高崎市 北群馬郡榛東村 北群馬郡榛東村 北群馬郡榛東村北群馬郡榛東村北群馬郡榛東村北群馬郡榛東村北群馬郡榛東村北群馬郡榛東村北群馬郡榛東村北群馬郡吉岡町北群馬郡吉岡町北群馬郡吉岡町北群馬郡吉岡町北群馬郡吉岡町北群馬郡吉岡町北群馬郡吉岡町北群馬郡吉岡町北群馬郡吉岡町 渋川市 渋川市 渋川市 渋川市 渋川市渋川市渋川市渋川市 渋川市 児玉郡神川町 児玉郡神川町 児玉郡神川町 児玉郡神川町 児玉郡神川町児玉郡神川町児玉郡神川町児玉郡神川町 児玉郡神川町 児玉郡美里町 児玉郡美里町 児玉郡美里町児玉郡美里町児玉郡美里町児玉郡美里町児玉郡美里町児玉郡美里町児玉郡美里町 本庄市 本庄市 本庄市本庄市本庄市本庄市本庄市本庄市本庄市 邑楽郡千代田町邑楽郡千代田町邑楽郡千代田町邑楽郡千代田町邑楽郡千代田町邑楽郡千代田町邑楽郡千代田町邑楽郡千代田町邑楽郡千代田町 邑楽郡明和町 邑楽郡明和町 邑楽郡明和町 邑楽郡明和町 邑楽郡明和町邑楽郡明和町邑楽郡明和町邑楽郡明和町 邑楽郡明和町 太田市 太田市 太田市 太田市 太田市太田市太田市太田市 太田市 前橋市 前橋市 前橋市前橋市前橋市前橋市前橋市前橋市前橋市 桐生市 桐生市 桐生市 桐生市 桐生市 桐生市 桐生市 桐生市 桐生市 足利市 足利市 足利市 足利市 足利市足利市足利市足利市 足利市 佐野市 佐野市 佐野市 佐野市 佐野市佐野市佐野市佐野市 佐野市 ヤマダ電機テックランドNew富岡店 ヤマダ電機テックランドNew富岡店 ヤマダ電機テックランドNew富岡店 ヤマダ電機テックランドNew富岡店 ヤマダ電機テックランドNew富岡店 ヤマダ電機テックランドNew富岡店 ヤマダ電機テックランドNew富岡店 ヤマダ電機テックランドNew富岡店 ヤマダ電機テックランドNew富岡店 ヤマダ電機テックランド安中店 ヤマダ電機テックランド安中店 ヤマダ電機テックランド安中店 ヤマダ電機テックランド安中店 ヤマダ電機テックランド安中店ヤマダ電機テックランド安中店ヤマダ電機テックランド安中店ヤマダ電機テックランド安中店 ヤマダ電機テックランド安中店 ヤマダ電機LABI1高崎 ヤマダ電機LABI1高崎 ヤマダ電機LABI1高崎ヤマダ電機LABI1高崎ヤマダ電機LABI1高崎ヤマダ電機LABI1高崎ヤマダ電機LABI1高崎ヤマダ電機LABI1高崎ヤマダ電機LABI1高崎 コジマNEW高崎店 コジマNEW高崎店 コジマNEW高崎店 コジマNEW高崎店 コジマNEW高崎店 コジマNEW高崎店 コジマNEW高崎店 コジマNEW高崎店 コジマNEW高崎店 ヤマダ電機テックランド高崎北菅谷店 ヤマダ電機テックランド高崎北菅谷店 ヤマダ電機テックランド高崎北菅谷店 ヤマダ電機テックランド高崎北菅谷店 ヤマダ電機テックランド高崎北菅谷店ヤマダ電機テックランド高崎北菅谷店ヤマダ電機テックランド高崎北菅谷店ヤマダ電機テックランド高崎北菅谷店 ヤマダ電機テックランド高崎北菅谷店 ヤマダ電機テックランド本庄店 ヤマダ電機テックランド本庄店 ヤマダ電機テックランド本庄店 ヤマダ電機テックランド本庄店 ヤマダ電機テックランド本庄店ヤマダ電機テックランド本庄店ヤマダ電機テックランド本庄店ヤマダ電機テックランド本庄店 ヤマダ電機テックランド本庄店 ヤマダ電機テックランド藤岡店 ヤマダ電機テックランド藤岡店 ヤマダ電機テックランド藤岡店 ヤマダ電機テックランド藤岡店 ヤマダ電機テックランド藤岡店 ヤマダ電機テックランド藤岡店 ヤマダ電機テックランド藤岡店 ヤマダ電機テックランド藤岡店 ヤマダ電機テックランド藤岡店 ヤマダ電機PC&マルチメディア館前橋本店 ヤマダ電機PC&マルチメディア館前橋本店 ヤマダ電機PC&マルチメディア館前橋本店 ヤマダ電機PC&マルチメディア館前橋本店 ヤマダ電機PC&マルチメディア館前橋本店ヤマダ電機PC&マルチメディア館前橋本店ヤマダ電機PC&マルチメディア館前橋本店ヤマダ電機PC&マルチメディア館前橋本店 ヤマダ電機PC&マルチメディア館前橋本店 ヤマダ電機テックランド駒方バイパス店 ヤマダ電機テックランド駒方バイパス店 ヤマダ電機テックランド駒方バイパス店 ヤマダ電機テックランド駒方バイパス店 ヤマダ電機テックランド駒方バイパス店ヤマダ電機テックランド駒方バイパス店ヤマダ電機テックランド駒方バイパス店ヤマダ電機テックランド駒方バイパス店 ヤマダ電機テックランド駒方バイパス店 コジマNEW伊勢崎店 コジマNEW伊勢崎店 コジマNEW伊勢崎店 コジマNEW伊勢崎店 コジマNEW伊勢崎店コジマNEW伊勢崎店コジマNEW伊勢崎店コジマNEW伊勢崎店 コジマNEW伊勢崎店 ベイシア電器伊勢崎店 ベイシア電器伊勢崎店 ベイシア電器伊勢崎店ベイシア電器伊勢崎店ベイシア電器伊勢崎店ベイシア電器伊勢崎店ベイシア電器伊勢崎店ベイシア電器伊勢崎店ベイシア電器伊勢崎店 ベスト電器深谷店 ベスト電器深谷店 ベスト電器深谷店 ベスト電器深谷店 ベスト電器深谷店 ベスト電器深谷店 ベスト電器深谷店 ベスト電器深谷店 ベスト電器深谷店 ベイシア電器笠懸店 ベイシア電器笠懸店 ベイシア電器笠懸店 ベイシア電器笠懸店 ベイシア電器笠懸店 ベイシア電器笠懸店 ベイシア電器笠懸店 ベイシア電器笠懸店 ベイシア電器笠懸店 ヤマダ電機テックランドNewみどり店 ヤマダ電機テックランドNewみどり店 ヤマダ電機テックランドNewみどり店ヤマダ電機テックランドNewみどり店ヤマダ電機テックランドNewみどり店ヤマダ電機テックランドNewみどり店ヤマダ電機テックランドNewみどり店ヤマダ電機テックランドNewみどり店ヤマダ電機テックランドNewみどり店 大智プラザ(リサイクルの再楽館太田本店) 大智プラザ(リサイクルの再楽館太田本店) 大智プラザ(リサイクルの再楽館太田本店) 大智プラザ(リサイクルの再楽館太田本店) 大智プラザ(リサイクルの再楽館太田本店) 大智プラザ(リサイクルの再楽館太田本店) 大智プラザ(リサイクルの再楽館太田本店) 大智プラザ(リサイクルの再楽館太田本店) 大智プラザ(リサイクルの再楽館太田本店) ヤマダ電機テックランド大泉店 ヤマダ電機テックランド大泉店 ヤマダ電機テックランド大泉店 ヤマダ電機テックランド大泉店 ヤマダ電機テックランド大泉店ヤマダ電機テックランド大泉店ヤマダ電機テックランド大泉店ヤマダ電機テックランド大泉店 ヤマダ電機テックランド大泉店 三田ビル(ヤマダ電機テックランド足利店) 三田ビル(ヤマダ電機テックランド足利店) 三田ビル(ヤマダ電機テックランド足利店) 三田ビル(ヤマダ電機テックランド足利店) 三田ビル(ヤマダ電機テックランド足利店)三田ビル(ヤマダ電機テックランド足利店)三田ビル(ヤマダ電機テックランド足利店)三田ビル(ヤマダ電機テックランド足利店) 三田ビル(ヤマダ電機テックランド足利店) ヤマダ電機テックランド館林店 ヤマダ電機テックランド館林店 ヤマダ電機テックランド館林店 ヤマダ電機テックランド館林店 ヤマダ電機テックランド館林店 ヤマダ電機テックランド館林店 ヤマダ電機テックランド館林店 ヤマダ電機テックランド館林店 ヤマダ電機テックランド館林店 ベイシア電器渋川店 ベイシア電器渋川店 ベイシア電器渋川店ベイシア電器渋川店ベイシア電器渋川店ベイシア電器渋川店ベイシア電器渋川店ベイシア電器渋川店ベイシア電器渋川店 TBSプラザ(ケーズデンキ前橋本店) TBSプラザ(ケーズデンキ前橋本店) TBSプラザ(ケーズデンキ前橋本店)TBSプラザ(ケーズデンキ前橋本店)TBSプラザ(ケーズデンキ前橋本店)TBSプラザ(ケーズデンキ前橋本店)TBSプラザ(ケーズデンキ前橋本店)TBSプラザ(ケーズデンキ前橋本店)TBSプラザ(ケーズデンキ前橋本店) ケーズデンキ渋川店 ケーズデンキ渋川店 ケーズデンキ渋川店ケーズデンキ渋川店ケーズデンキ渋川店ケーズデンキ渋川店ケーズデンキ渋川店ケーズデンキ渋川店ケーズデンキ渋川店 ベイシア電器佐野店 ベイシア電器佐野店 ベイシア電器佐野店 ベイシア電器佐野店 ベイシア電器佐野店ベイシア電器佐野店ベイシア電器佐野店ベイシア電器佐野店 ベイシア電器佐野店 20 km 20 km 20 km 20 km 20 km 20 km 20 km 20 km 20 km

(29)

施設の商圏データを集計

先に設定した商圏内の各種データを集計します。一括データ集計機能を用います。

名称 住所 属性1 属性2 属性3 3km 夜間人口 3km 高齢単身世帯 3km ニューファミリー世帯 3km 人口増減数 データ ベイシア電器前橋モール店 群馬県前橋市上泉町679-7 ・・・ ・・・ ・・・ 73,456 3,403 2,608 -609 ・・・ ヤマダ電機PC&マルチメディア館前橋本店群馬県前橋市日吉町4-14-13 ・・・ ・・・ ・・・ 93,723 4,700 3,243 -2,289 ・・・ ヤマダ電機テックランド高前バイパス店群馬県前橋市元総社町593-60 ・・・ ・・・ ・・・ 79,060 2,873 3,317 725 ・・・ コジマNEW日吉店 群馬県前橋市日吉町3-31-26 ・・・ ・・・ ・・・ 98,068 4,955 3,364 -1,782 ・・・ ヤマダ電機テックランド前橋本店 群馬県前橋市日吉町4-37-1 ・・・ ・・・ ・・・ 92,661 4,683 3,178 -2,260 ・・・ ヤマダ電機テックランド駒方バイパス店群馬県前橋市小屋原町460-1 ・・・ ・・・ ・・・ 44,843 1,490 1,747 293 ・・・ ビックカメラ高崎東口店 群馬県高崎市栄町10-10 ・・・ ・・・ ・・・ 115,388 4,681 4,875 4,061 ・・・ コジマNEW高崎店 群馬県高崎市緑町3-1-4 ・・・ ・・・ ・・・ 103,165 4,025 4,345 2,835 ・・・ ヤマダ電機テックランド高崎北菅谷店 群馬県高崎市菅谷町1243-11 ・・・ ・・・ ・・・ 58,346 1,578 2,770 1,356 ・・・ ケーズデンキ伊勢崎本店 群馬県伊勢崎市宮子町3240 ・・・ ・・・ ・・・ 46,146 982 2,153 595 ・・・ ベイシア電器伊勢崎店 群馬県伊勢崎市宮子町3430-1 ・・・ ・・・ ・・・ 49,283 1,113 2,373 698 ・・・ ヤマダ電機テックランド伊勢崎店 群馬県伊勢崎市韮塚町1184 ・・・ ・・・ ・・・ 66,061 1,926 3,152 376 ・・・ コジマNEW伊勢崎店 群馬県伊勢崎市韮塚町1189-4 ・・・ ・・・ ・・・ 64,887 1,778 3,068 504 ・・・ ケーズデンキフィール藤岡店 群馬県藤岡市上栗須189-1 ・・・ ・・・ ・・・ 48,724 1,497 2,035 698 ・・・

商圏内データ

(30)

集計対象のデータ項目(イメージ)

施設の商圏ポテンシャルを計る、集計すべき統計データ(イメージ)

人口総数

6歳未満のい

る世帯数

人口増減数

年収1000万

以上世帯数

競合施設数

からの距離

既存店舗

年齢別人口

(20代?)

値が高いと

プラスと解釈する項目

値が高いと

マイナスと解釈する項目

(31)

ランキング手法

施設の商圏ポテンシャル要素として、複数のデータを集計しました。

人口や世帯・距離など、単位や桁が違う複数項目なので、単純に各項目を合計したりしても

意味を持ちません。

そこで、各項目を偏差値化しスコアに変換します。

スコアにすれば、項目同士合計しても大丈夫になるという具合です。

スコア変換はExcelで簡単にできます。

名称 住所 3km 夜間人口 3km 高齢単身世帯 3km ニューファミリー世帯 3km 人口増減数 運転時間 道のり距離 ベイシア電器前橋モール店 群馬県前橋市上泉町679-7 73,456 3,403 2,608 -609 17.4 5.82 ヤマダ電機PC&マルチメディア館前橋本店群馬県前橋市日吉町4-14-13 93,723 4,700 3,243 -2,289 18.5 6.18 ヤマダ電機テックランド高前バイパス店群馬県前橋市元総社町593-60 79,060 2,873 3,317 725 20.4 6.93 コジマNEW日吉店 群馬県前橋市日吉町3-31-26 98,068 4,955 3,364 -1,782 16.5 5.49 ヤマダ電機テックランド前橋本店 群馬県前橋市日吉町4-37-1 92,661 4,683 3,178 -2,260 18.5 6.17 ヤマダ電機テックランド駒方バイパス店群馬県前橋市小屋原町460-1 44,843 1,490 1,747 293 10.7 4.07 ビックカメラ高崎東口店 群馬県高崎市栄町10-10 115,388 4,681 4,875 4,061 28 10.51 コジマNEW高崎店 群馬県高崎市緑町3-1-4 103,165 4,025 4,345 2,835 28.7 10.88 ヤマダ電機テックランド高崎北菅谷店 群馬県高崎市菅谷町1243-11 58,346 1,578 2,770 1,356 29.5 9.98 ケーズデンキ伊勢崎本店 群馬県伊勢崎市宮子町3240 46,146 982 2,153 595 18 7.49 ベイシア電器伊勢崎店 群馬県伊勢崎市宮子町3430-1 49,283 1,113 2,373 698 18.6 7.34 ヤマダ電機テックランド伊勢崎店 群馬県伊勢崎市韮塚町1184 66,061 1,926 3,152 376 25 10.53 コジマNEW伊勢崎店 群馬県伊勢崎市韮塚町1189-4 64,887 1,778 3,068 504 25.8 10.96 ケーズデンキフィール藤岡店 群馬県藤岡市上栗須189-1 48,724 1,497 2,035 698 29.2 12.53

合計しても意味が無い

(32)

ランキング手法

各データ項目をスコア化し、各スコアを合計します。

合計スコアが高いほど、商圏ポテンシャルが高いと定義します。

実数 スコア 実数 スコア 実数 スコア 実数 スコア 実数 スコア ベイシア電器前橋モール店 群馬県前橋市上泉町679-7 73,456 -0.02 3,403 0.37 2,608 -0.48 -609 -0.55 17.4 0.75 0.07 ヤマダ電機PC&マルチメディア館前橋本店群馬県前橋市日吉町4-14-13 93,723 0.85 4,700 1.23 3,243 0.27 -2,289 -1.50 18.5 0.56 1.39 ヤマダ電機テックランド高前バイパス店群馬県前橋市元総社町593-60 79,060 0.22 2,873 0.03 3,317 0.35 725 0.20 20.4 0.23 1.03 コジマNEW日吉店 群馬県前橋市日吉町3-31-26 98,068 1.03 4,955 1.39 3,364 0.41 -1,782 -1.22 16.5 0.90 2.52 ヤマダ電機テックランド前橋本店 群馬県前橋市日吉町4-37-1 92,661 0.80 4,683 1.22 3,178 0.19 -2,260 -1.49 18.5 0.56 1.28 ヤマダ電機テックランド駒方バイパス店群馬県前橋市小屋原町460-1 44,843 -1.23 1,490 -0.88 1,747 -1.49 293 -0.04 10.7 1.89 -1.76 ビックカメラ高崎東口店 群馬県高崎市栄町10-10 115,388 1.77 4,681 1.21 4,875 2.18 4,061 2.09 28 -1.06 6.18 コジマNEW高崎店 群馬県高崎市緑町3-1-4 103,165 1.25 4,025 0.78 4,345 1.56 2,835 1.39 28.7 -1.18 3.80 ヤマダ電機テックランド高崎北菅谷店 群馬県高崎市菅谷町1243-11 58,346 -0.66 1,578 -0.83 2,770 -0.29 1,356 0.56 29.5 -1.32 -2.54 ケーズデンキ伊勢崎本店 群馬県伊勢崎市宮子町3240 46,146 -1.18 982 -1.22 2,153 -1.01 595 0.13 18 0.64 -2.64 ベイシア電器伊勢崎店 群馬県伊勢崎市宮子町3430-1 49,283 -1.05 1,113 -1.13 2,373 -0.75 698 0.18 18.6 0.54 -2.20 ヤマダ電機テックランド伊勢崎店 群馬県伊勢崎市韮塚町1184 66,061 -0.33 1,926 -0.60 3,152 0.16 376 0.00 25 -0.55 -1.32 コジマNEW伊勢崎店 群馬県伊勢崎市韮塚町1189-4 64,887 -0.38 1,778 -0.69 3,068 0.06 504 0.07 25.8 -0.69 -1.63 ケーズデンキフィール藤岡店 群馬県藤岡市上栗須189-1 48,724 -1.07 1,497 -0.88 2,035 -1.15 698 0.18 29.2 -1.27 -4.18 合計 スコア 3km 夜間人口 3km 高齢単身世帯 3km ニューファミ 3km 人口増減数 運転時間 名称 住所

スコア化

スコア化

スコア化

スコア化

スコア化

スコアを合計

上記イメージでは、ビックカメラ高崎東口店が一番ポテンシャルが高く、ケーズデンキ

フィール藤岡店が一番ポテンシャルが低いことを表します。(あくまでもイメージです。)

(33)

参考

スコアに相関係数を掛け合わせて重み付けをする。

集計対象データは相関係数が高いデータ項目とする。

(34)

⑤SCを居住特性で分類

(35)

地域の質の読み取り方

(36)

居住特性を知るには?

人口や年齢別人口、世帯人員、住居関連・・・居住特性を示すデータ項目は様々

ありますが、あまりに多すぎて解釈できない場合があります。

例えば・・・

2人世帯

4人世帯

(37)

居住者プロファイリングデータ

(38)

因子、主成分分析とは?

そこで、国勢調査のデータ項目の内、居住特性を示す60項目を用い、主成分分析

をすることによって、9つの分析軸(9つの因子スコア)を導きだしました。

9つの因子は専門家(データソムリエ)によって解釈を加えています。

人口特性

(年齢別人口)

(人員別世帯数等)

世帯特性

(持家世帯数等)

住宅特性

就業特性

(職業別人口)

縮約

(主成分分析)

因子1

因子2

因子3

因子4

因子5

因子6

因子7

因子8

因子9

ニューファミリー性 (都心・近郊) マイホーム 核家族性 三世代 大家族性 高齢者農村性 ニューファミリー性 (都心・郊外) 製造業性 郊外ファミリー性 社宅居住性 公団居住性

(39)

町丁・字単位の因子スコア

RECID

地域名称

居住者

PFD_因子

1

居住者

PFD_因子

2

居住者

PFD_因子

3

居住者

PFD_因子

4

居住者

PFD_因子

5

居住者

PFD_因子

6

居住者

PFD_因子

7

居住者

PFD_因子

8

居住者

PFD_因子

9

13112021001 東京都世田谷区大原1丁目

1.21

-2.60

-1.11

-0.64

1.07

-1.61

-0.73

-0.38

-1.32

13112021002 東京都世田谷区大原2丁目

1.32

-2.80

-1.12

-0.64

1.22

-1.74

-0.84

-0.60

-1.37

13112022003 東京都世田谷区北沢3丁目

0.84

-2.54

-1.20

-0.63

1.01

-1.68

-0.71

-0.67

-1.35

13112022004 東京都世田谷区北沢4丁目

0.76

-2.21

-1.22

-0.52

1.06

-1.51

-0.39

-0.36

-1.32

13112022005 東京都世田谷区北沢5丁目

0.79

-2.28

-1.19

-0.60

0.91

-1.45

-0.50

-0.62

-1.19

13112023001 東京都世田谷区松原1丁目

1.12

-2.69

-1.18

-0.75

0.75

-1.75

-0.62

-0.46

-1.38

13112023002 東京都世田谷区松原2丁目

0.99

-2.76

-1.17

-0.68

0.92

-1.92

-0.32

-0.35

-1.50

13113023001 東京都渋谷区西原1丁目

0.75

-2.28

-1.21

-0.46

1.10

-1.85

-0.06

0.01

-1.17

13113023002 東京都渋谷区西原2丁目

0.67

-2.00

-1.11

-0.46

1.18

-1.75

0.24

0.69

-1.45

13113023003 東京都渋谷区西原3丁目

0.55

-1.56

-1.41

-0.51

1.24

-2.15

0.07

-0.84

-1.29

13113025000 東京都渋谷区大山町

0.85

-1.11

-1.30

-0.64

1.44

-2.15

-0.17

0.70

-1.71

13113026001 東京都渋谷区初台1丁目

1.08

-2.16

-1.25

-0.51

1.39

-2.01

-0.12

-0.33

-1.37

13113026002 東京都渋谷区初台2丁目

1.22

-1.77

-1.21

-0.26

1.13

-1.89

0.14

-0.08

-1.06

13113027001 東京都渋谷区本町1丁目

1.38

-2.78

-1.19

-0.39

1.19

-1.75

-0.43

-0.44

-1.22

13113027002 東京都渋谷区本町2丁目

0.90

-2.52

-1.21

-0.53

0.66

-1.81

-0.70

-0.96

-1.09

13113027003 東京都渋谷区本町3丁目

1.07

-2.53

-1.25

-0.51

1.12

-2.08

-0.66

-0.78

-1.19

13113027004 東京都渋谷区本町4丁目

0.93

-2.37

-1.14

-0.50

1.12

-1.70

-0.49

-0.81

-0.93

13113027005 東京都渋谷区本町5丁目

0.98

-2.12

-0.94

-0.49

0.90

-1.48

-0.51

-0.28

-0.78

13113027006 東京都渋谷区本町6丁目

1.17

-2.62

-1.17

-0.43

0.96

-1.63

-0.63

-0.87

-0.99

13113028001 東京都渋谷区笹塚1丁目

1.16

-2.55

-1.32

-0.42

1.24

-1.94

-0.56

-0.79

-0.96

13113028002 東京都渋谷区笹塚2丁目

1.18

-2.93

-1.12

-0.51

1.13

-1.93

-0.51

-0.88

-0.78

13113028003 東京都渋谷区笹塚3丁目

0.98

-2.46

-1.24

-0.57

1.12

-1.93

-0.60

-0.67

-1.13

(40)

因子解釈表

No.

因子名

特徴

1

ニューファミリー性

(都心・近郊)

25~39歳人口、0~9歳人口が多い。逆に高齢人口は極端に低い。マンション住まいが多く、労働力人口はきわめて高 い。都心や政令指定都市、県庁所在地など人口密集地で得点が高い。

2

マイホーム

核家族性

持ち家一戸建て比率が極めて高く、核家族世帯も多い。5~14歳の子供が多い。20歳代一人暮らしが少ない。3大都市 圏などの地価が高いエリアは因子得点が低い。

3

三世代

大家族性

核家族が少なく、持ち家一戸建て世帯が多い65歳以上の親族のいる世帯数が多く、第一次産業就業者が比較的多い。郊 外が因子得点の高いエリアが多い。

4

高齢者農村性

65歳以上比率が高く、2・30歳代人口が少ない。第一次産業就業者が多く、持ち家、一戸建て比率も高い。農村、漁港 など1次産業が盛んなエリアが因子得点の高い傾向にある。

5

ニューファミリー性

(都心・郊外)

30~44歳人口、0~14歳人口が多く、団塊世代の構成比が低い。マンション居住者が多く、因子1と分布エリアが重複 するが、こちらの因子のほうが郊外にも点在している。

6

製造業性

製造業就業者が極めて高い。単身世帯が比較的少なく、持ち家比率が高い。人口密集地を取り巻くように因子得点の高 いエリアが分布している。

7

郊外ファミリー性

40~54歳、10~19歳人口の構成比が高い。若干ではあるが、大家族性、持ち家、一戸建ての特徴も見受けられる。人 口密集地に因子得点の高い箇所は少なく、郊外に得点の高い箇所が多い。

8

社宅居住性

社宅に住む構成比が高く、公務員が多いエリア。ニューファミリー性の特性もあり、40歳以上人口は少ない。因子得点 の高いエリアに特徴は少なく、全国に点在している。

9

公団居住性

公団、公社住宅に住む割合が高いエリア。失業率が非常に高い。建設、運輸といったガテン系への就業も多い。因子得 点の高いエリアは大阪で特に多い。

(41)
(42)

参考事例

(43)

【参考】定量分析では分析しきれない時代

分析地A

分析地B

分析地A

分析地B

売上

¥150,000,000 ¥80,000,000

人口総数

39,439

42,131

一般世帯数

16,552

17,503

0-14歳人口

5,339

5,720

15-64歳人口

27,367

28,170

65歳以上人口

6,684

8,222

分析地A

分析地B

売上

¥150,000,000 ¥80,000,000

人口総数

39,439

42,131

一般世帯数

16,552

17,503

0-14歳人口

5,339

5,720

15-64歳人口

27,367

28,170

65歳以上人口

6,684

8,222

分析地A

分析地B

売上

¥150,000,000 ¥80,000,000

人口総数

39,439

42,131

一般世帯数

16,552

17,503

0-14歳人口

5,339

5,720

15-64歳人口

27,367

28,170

65歳以上人口

6,684

8,222

商圏ボリュームは

同じなのに

売上が違う・・・

(44)

【参考】因子スコアで比較すると・・・

-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 No.1 ニューファミリー性 (都心・近郊) No.2 マイホーム 核家族性 No.3 三世代 大家族性 No.4 高齢者農村性 No.5 ニューファミリー性 (都心・郊外) No.6 製造業性 No.7 郊外ファミリー性 No.8 社宅居住性 No.9 公団居住性 香里園 寝屋川

質的な差異が大きいエリアだと

いうことがわかりました。

分析地A

分析地B

(45)

SCを地域の質(因子スコア)で分類する。

(46)

神奈川県 神奈川県 神奈川県 神奈川県 神奈川県 神奈川県 神奈川県 神奈川県 神奈川県 東京都 東京都 東京都 東京都 東京都 東京都 東京都 東京都 東京都 埼玉県 埼玉県 埼玉県 埼玉県 埼玉県埼玉県埼玉県埼玉県 埼玉県 千葉県 千葉県 千葉県 千葉県 千葉県 千葉県 千葉県 千葉県 千葉県 40 km 40 km 40 km 40 km 40 km 40 km 40 km 40 km 40 km

クラスター分析とは?

9つの因子スコアを、SC商圏(半径2km圏)単位でそれぞれ集計し、因子スコア

の波形(パターン)からSCを分類します(クラスター分析)。

今回は全国のSCを5つに分類しました。

因子スコア

(47)

5つの分類(クラスター)毎の9つの因子

因子1 因子2 因子3 因子4 因子5 因子6 因子7 因子8 因子9 ニューファミリー性 (都心・近郊) マイホーム 核家族性 三世代 大家族性 高齢者農村性 ニューファミリー性 (都心・郊外) 製造業性 郊外ファミリー性 社宅居住性 公団居住性 CL001 0.706 -1.474 -0.928 -0.423 0.918 -1.151 -0.099 -0.119 -0.143 都市型ニューファミリー CL002 0.282 -0.173 -0.538 -0.197 0.747 0.608 -0.002 -0.024 0.02 地方のブルーカラー CL003 0.349 0.435 -0.343 -0.369 0.761 -0.18 0.187 0.238 0.017 郊外マイホームファミリー CL004 -0.271 0.15 -0.347 -0.205 0.221 -0.238 -0.041 0.287 0.392 公団住まい CL005 0.329 -0.321 -0.787 -0.382 0.854 -0.817 0.124 0.108 0.072 近郊ファミリー 解釈 因子1 因子2 因子3 因子4 因子5 因子6 因子7 因子8 因子9 ニューファミリー性 (都心・近郊) マイホーム 核家族性 三世代 大家族性 高齢者農村性 ニューファミリー性 (都心・郊外) 製造業性 郊外ファミリー性 社宅居住性 公団居住性 CL001 0.706 -1.474 -0.928 -0.423 0.918 -1.151 -0.099 -0.119 -0.143 都市型ニューファミリー CL002 0.282 -0.173 -0.538 -0.197 0.747 0.608 -0.002 -0.024 0.02 地方のブルーカラー CL003 0.349 0.435 -0.343 -0.369 0.761 -0.18 0.187 0.238 0.017 郊外マイホームファミリー CL004 -0.271 0.15 -0.347 -0.205 0.221 -0.238 -0.041 0.287 0.392 公団住まい CL005 0.329 -0.321 -0.787 -0.382 0.854 -0.817 0.124 0.108 0.072 近郊ファミリー 解釈

クラスター毎に因子のスコア傾向を解釈し、

分かりやすく分類名をつけました。

CL001

都市型ニューファミリー CL002

地方のブルーカラー CL003

郊外マイホームファミリー CL004

公団住まい CL005

近郊ファミリー

(48)

東名阪のクラスター毎のSC分布

CL001

都市型ニューファミリー CL002

地方のブルーカラー CL003

郊外マイホームファミリー CL004

公団住まい CL005

近郊ファミリー

(49)

首都圏

CL001

都市型ニューファミリー CL002

地方のブルーカラー CL003

郊外マイホームファミリー CL004

公団住まい CL005

近郊ファミリー

(50)

中部圏

CL001

都市型ニューファミリー CL002

地方のブルーカラー CL003

郊外マイホームファミリー CL004

公団住まい CL005

近郊ファミリー

(51)

関西圏

CL001

都市型ニューファミリー CL002

地方のブルーカラー CL003

郊外マイホームファミリー CL004

公団住まい CL005

近郊ファミリー

(52)

九州

CL001

都市型ニューファミリー CL002

地方のブルーカラー CL003

郊外マイホームファミリー CL004

公団住まい CL005

近郊ファミリー

(53)

⑥競合を加味した吸引人口算出

(54)

ハフモデル分析とは?

アメリカの経済学者デービット・ハフ博士が考案した商圏算出モデルです。

商圏分析の代表的手法の一つで、小売店舗の出店前に、立地(商圏)と競合店を加味した集

客力調査や売上予測を行う手法のことを言います。

300m

1,000m

売場面積

5,000㎡

売場面積

30,000㎡

売場面積

20,000㎡

POINT

魅力値の設定

距離の計算方法

(55)

ハフモデルの活用用途

1.競合施設の新規開業の影響度シミュレーション

自社商圏内に強力な競合が新規開業したときの影響予測。

2.自社施設の増床による勢力変動のシミュレーション

増床の影響力を数値化。

3.売上想定

人口や世帯などの吸引数を算出、その数値を用いて予測。

(56)

GISデモンストレーション

(57)
(58)

テーマと目的

総合スーパー(GMS)の店舗(商圏)クラスタリングを扱います。

商圏の違いによる店舗の持続性(寿命)の格差を確認しつつ分析を進めます。

約30%

閉鎖

約50%

新規出店

差し引き20%増加

(59)

1995年のGMS出店分布

継続営業店舗

撤退店舗

(60)

GBI=(子供の世代の実数)/(母親世代の実数から算出された子供世代の理論値)

現在の20歳代人口

母親世代から推計した20歳代人口理論値

÷

÷

5人

4人

4人

5人

GBI

1.25

0.80

GBIは人口の流出入を測る指標です。GBIが1以上であれば他の地域からの流入が多く、

1以下であれば他の地域への流出が多いということを表わします。

世代間バランス係数(GBI)による流出入人口の推計

(61)

クラスター

分析

20-24歳

GBI

25-29歳

GBI

30-34歳

GBI

35-39歳

GBI

40-44歳

GBI

45-49歳

GBI

持家世帯

比率

店舗(商圏)ごとに以下の変数を投入し、クラスター分析を行いました。

店舗(商圏)クラスタリング投入変数

(62)

店舗(商圏)クラスタリング

1

2

3

4

5

6

(63)

下表は店舗分類別の解釈表です。閉鎖確率の低いクラスターは2番・5番です。なぜ閉鎖率が

低いのか、それは「持ち家世帯比率」と「20歳代GBI」の列を見ることで理解できます。

持ち家比率が低く、20歳代GBIが高い場合に閉鎖率は低い

のです。

一般に持ち家比率が高いエリアは、一定以上の所得層の居住地とみなされるため、商業的に

有利(良い立地として)に捉えられがちです。しかし、中長期的に見た場合には必ずしもそう

ではありません。

持ち家比率が適度に低いエリアの方が、次世代世帯が新たに居住する余地が

残されているためにエリアの老朽化が進行しない

のです。クラスター2番と5番は、そうした

継続確率の高い店舗群の特徴

20-24歳

25-29歳

1

1.02

0.92

61%

45.2

2

1.41

1.35

39%

21.3

3

0.97

1.00

51%

36.4

4

1.00

0.98

53%

32.1

5

1.26

1.62

38%

17.9

6

1.12

1.19

46%

34.4

全体平均

1.13

1.14

49%

32.0

20代GBI

持家比率

閉鎖確率

クラスター

番号

(64)

⑧中国での商圏分析

(65)

MarketAnalyzer™中国版

(66)

導入事例

500 km

500 km

500 km

500 km

500 km

500 km

500 km

500 km

500 km

(67)

本日の講演内容

①GISとは?

②最新の分析ポイント

③相関分析で導き出す商圏特性

④施設をランキングする

⑤SCを居住特性で分類

⑥競合を加味した吸引人口算出

⑦大型小売店の継続と閉鎖

⑧中国での商圏分析

(68)
(69)

技研商事インターナショナル株式会社

マーケット分析ソリューション事業部

http://www.giken.co.jp/

【本社】

【東京支店】

【大阪営業所】

〒461-0018

愛知県名古屋市東区主税町2-30 GSIビル

TEL:052-972-6544 (代表) FAX:052-972-6577

〒 100-0013

東京都千代田区霞が関3-5-1 霞が関IHFビル 4F

TEL:03-3506-1800 (代表) FAX:03-3506-1807

〒541-0048

大阪府大阪市中央区瓦町4-5-9 井門瓦町ビル 4F

TEL:06-6227-4660(代表) FAX: 06-6227-4677

参照

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