Location Navigator（ロケーションナビゲーター）

Location Navigatorを活用し、様々な角度の分析でお悩みを解決！事例のダウンロードはこちらから

お店や施設の商圏が定義できていない。
来店客調査に大きな費用を掛けている。（来店客調査自体を行っていない。）
居住者の情報は分析できているが、実際に店に来ている人について把握できていない。
顧客分析は、”レジで精算した人”の情報のみが対象になってしまっている。
来店客調査を定期的に実施してはいるが、古いやり方を続けていて、具体的なアクションを取れていない。
デジタル広告の配信エリアの定義や、折込広告の配布エリアの検証が新鮮なデータに基づいて行えていない。

※分析の事例集のダウンロードはこちらから（分析事例を20例まとめまたものをダウンロードいただけます。）

O2O来店促進の施策を実施したときに起こる、来店客の変化を検証することも可能

もう店舗でアンケート調査による来店客調査で、お店に来ている人を把握する必要はありません。Location Navigatorがあれば、ローコストでお客様の把握が可能です。

「競合店にどんな人が来ているのか」それが分かればあなたのビジネスはもっと有利に展開できます。近所の競合店にどんな人が来ているかを把握して販促に活用しましょう。

実施した販促に効果があったか（人が実際に動いているか）を検証するために有効な分析サービスです。ビジネスに合わせたアウトプットでこれまで見えなかったことをデータ化して検証します。

Location Navigator とは？

　指定した自店舗・競合店、それぞれの店舗への来店者属性・居住地域分析が可能。各店舗の顧客動向（人の動き）を可視化します。 KDDI の au スマートフォンGPSデータと契約者属性データ（性・年代）を使い、顧客情報と組み合わせた分析で、大きな気付きを得ることができるのがこのサービスです。LOCATION NAVIGATOR では、直近のデータがアップデートされていきます。販促の実施や、売上の集計がされたときに位置情報を元にして、そこで起きた人の動きをデータで検証することができる新しいエリア分析の手法です。

　性・年代（推計ではない正解データ）や居住、勤務、来街に関する属性データを活用し、商圏や来訪者、時間帯別傾向など、鮮度の高いエリアマーケティングを可能にします。それに関連しての店舗で起きていることの把握、広告販促の効果測定、出店地の計画など幅広いシーンでソリューションを提供いたします。

Location Navigator の仕組み

・携帯電話の位置情報（匿名化されたもの）

・どこにどういう人がいるのかを見える化

・データに基づいてのアクション／改善提案

　現状、アウトプット可能なデータの出力は「滞在人口分析」「通行人口分析」「来訪者属性分析」です。

Location Navigator を使った分析の例

来ている人がどんな人か

　＜来訪者属性分析＞2019年の３月にリニューアルした東京都現代美術館の来ている人の属性です。平日と祝休日を比べると、平日に60歳以上の方に比率が高く、祝休日には幅広い世代が来ていることが分かります。

時間帯ごとでどんな人が来ていたか

　＜滞在人口分析＞2018年の10月から4月、新国立競技場建設時の時間帯別の男女比のグラフです。建設に関わっている人は圧倒的に男性が多いことが分かり、また、18時頃には多くの方の作業が終了していたことが分かります。

歩行者がどこに集中しているか

　＜通行人口分析＞2018年の7月の祝休日、代官山における歩行者のデータです。代官山駅から駅入り口交差点に出ていく通りや、中目黒駅から西郷山駅通り～駒沢通りまでに歩行者が多く通っていることが分かります。時間帯としては15時に人が集中しているようです。

銀座の街の来街者は・・・

　＜滞在人口分析＞2019年1-３月の銀座の四丁目交差点を中心に徒歩10分圏における人の集中の度合い、年代ごとの属性について集計したグラフがこちらです。四丁目交差点から、有楽町方面に人が集中していることが見て取れます。

渋谷の街の来街者は・・・

　＜滞在人口分析＞同じように2019年1-3月、渋谷のハチ公を中心に徒歩10分圏における人の集中度合い、年代ごとの属性をグラフにしました。銀座の方が50代以上が多く、渋谷の方が20代が多いことが見て分かります。渋谷はまさに”谷”の構造、駅に人が集まってくるような地形になっているのですね。

東京ミッドタウンと六本木ヒルズの比較

　＜来訪者属性分析＞自社の店舗と、競合の店舗の来店客の属性を比べるようなことも可能です。上のグラフは2019年のGWの10連休における、施設来訪者、東京ミッドタウンと六本木ヒルズの比較をしたものです。テナントの違いはもちろん、六本木ヒルズは映画館や森美術館といった施設で若い世代も呼び込めていることが分かります。呼び込みたいお客様が実際に来ているか、例えばテナントを入れ替えたあとの検証にも使うことが可能です。

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Location Navigator のデータはここが優れている

　指定した自店舗・競合店、それぞれの店舗への来店者属性・居住地域分析が可能。各店舗やエリアの顧客動向を可視化します。こちらはGPSを使った位置情報のデータですが、公的統計データや、顧客情報と組み合わせることで大きな気付きを得ることができます。例えば、住民基本台帳や国勢調査のデータは静的データであり、鮮度が落ちてきます。

一般的にエリアマーケティングで活用されている国勢調査のデータは、更新周期が5年ごと。住民基本台帳でも１年ごとです。

　Location Navigator では、直近のデータがアップデートされていきます。販促の実施や、売上の集計がされたときに位置情報を元にして、そこで起きた人の動きをデータで検証することが可能です。例えば、先月と、先々月での自分のお店の来店客の属性などを、かんたんに把握することができます。

　これまで、住所を含む顧客情報を持つ企業は限られ、競合施設への来訪者把握は困難でした。それを把握する場合は、ハウスカードなどの顧客データを集計したり、店頭でアンケートを行うなどの来店客調査を実施して、それを把握する術しか、これまでは手段がありませんでした。

　Location Navigator を使えば、来店客調査をせずに、特定の期間での来店状況を可視化することが可能です。一般的に、１日の調査をすると、10万円、20万円という費用が掛かっていたところ、一定”期間”のデータを集計することで、早く短時間でコストもこれまでの人を使った調査よりも格段に安く実施することができます。