目的に応じて分析に活用するデータを選ぼう

ウイングアークでは、営業・マーケティング活動に役立てていただくことを目的に、各種第三者データーを使いやすい形に加工し、すぐに分析を開始いただくための分析テンプレートとセットにし、ご提供をしています。

お客様から”そもそもどんなデータを使えばいいの?”というお問い合わせをいただくので、今回は過去頂戴したご質問から目的に応じた活用データの選び方のヒントにしていただくためのコラムを作成しました。

 

そのエリアに“住んでいる人を”ターゲットにするのか、そのエリアに“日中やってくる人”をターゲットにするのか

国勢調査の人口というのは、「常住地(夜間人口)」を表しています。これに対し、昼間人口データとは、国勢調査の夜間人口(その地域に住んでいる人口)にその地域に通勤・通学してくる人口(流入人口)を加え、逆にその地域から通勤・通学する人口(流出人口)を除いた人口です。

勤務地が多い大都市の中心部では、夜間人口は昼間人口に比べて少ない結果となります。
逆に、大都市周囲の居住地区では、夜間人口は昼間人口より多い結果となります。

BtoC型のビジネスにおいて、業種業態により夜間人口の分析を重視するのか昼間人口の分析を重視するのかが異なってきます。地域密着型の事業で、日常の買物を行うスーパーやホームセンター、クリーニング、コインランドリー、ファミリーレストランなどの店舗の場合は前者が中心となりますが、事務用品の販売、コピーサービス、飲食店などは後者が中心、コンビニエンスストア、カフェ、ドラッグストア、教室、医療施設等では 双方がマーケティングの対象となります。

ただし一点注意したいことがあります。一般的な昼間人口は前述の通り“通勤・通学”という視点であるため、例えば週末や祝日に集客が見込まれるレジャー施設、商業施設におけるエリアマーケティングには活用できません。

それを解決するのが携帯基地局の運用データを活用し性別・年代別、平休日別の昼と夜の人口分布を把握することができる「モバイル空間統計®分布統計 年平均 昼夜あり」データです。

<まとめ> 

そのエリアに“住んでいる人”がターゲットエリアポテンシャル分析(2015年世帯人口数)

そのエリアに“日中やってくる人”がターゲットエリアポテンシャル分析(モバイル空間統計)

を選択してください。

  

 

   

“人が多く集まるエリア“を知りたいのか、そのエリアに住む人・世帯の“詳細なプロフィール”を知りたいのか 

国勢調査は日本に居住するすべての世帯を対象に行われる最大規模の統計調査で、その調査項目を本に人口、世帯、就業構造を表す約400の指標を含むデータが出来上がります。例えば何㎡の家に住んでいるのか、最終学歴は、どのような職業についているのか、世帯構造は?ということまでわかり単純な人口・世帯数の分布では紐解くことができないエリア毎に住む人の傾向が見てきます。例えばとあるスーパーの商圏では単身者が多く、20代男性が多いということから、一人暮らしのサラリーマンをターゲットとして夕方以降スーパー入り口に中食コーナーを設けたところ売り上げを伸ばしたという実績もあります。

行政にだけでなく民間もこのデータをエリアマーケティングの分野で活用してきました。ただ国勢調査は5年に一度実施されるため、2015年の次は2020年まで待たなければなりません。さらにその結果はデータ項目や集計単位によって段階的に発表されるため小地域集計されたデータが市場に出回るのは調査後約2年後です。2017年の夏まで2010年10月時点のデータを使い続けなければならないことになります。

最新の人口構造が知りたい、詳細なプロフィールまでは不要だという方には、住民基本台帳の情報を基に作られた、世帯総数と年齢5歳階の人口を集計したデータのご使用をおすすめします。 

量と質を取るなら国勢調査データから作られる「人口統計Basic」、新鮮さを取るなら住民基本台帳を基にした「人口統計Quick」を選択です。でも“2015年時点なんて古い、直近の人口の分布が知りたい”という方も多いかと思います。その場合もご安心ください、前述もいたしました携帯の運用データがおすすめで「モバイル空間統計®分布統計 月平均」をご利用ください。直近(8月であれば3ヶ月前の5月の集計)15ヶ月分の履歴データとして、性別。年代別人口の分布が把握できます。

 

<まとめ>

最新の”人口の分布”把握=エリアポテンシャル分析(モバイル空間統計)

より細かい”エリアのプロファイル活用”=エリアポテンシャル分析(2015年世帯人口数)

を選択してください。 

 

メッシュ単位の集計データーか、町丁・字単位の集計データーか

これについては過去のブログ記事「地域メッシュの生みの親はフィンランド人?」を是非ご一読ください。

各店舗の商圏単位でマーケットボリュームや居住者の属性を把握するなどのプランニング段階であればメッシュ単位のデータの方が均一な分析ができます。また市区町村の統廃合の影響を受けることがないので、経年比較を行うこともできます。ただし、DMを打つ、ポスティングを行うなどのアクションを行う段階になると住所にひもづく情報が必要になるため町丁目データの方が紐づけやすく利便性が高いと言えます。

 

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日本のビッグデータ活用の始まりは大正時代?国勢調査について改めて知ろう