担当エリアの区割りを人流データで見直したい
担当エリアの区割りを人流データで見直したい
小売の担当エリアは、店舗数や過去の売上実績をもとに地図上で区割りされてきました。しかしエリアごとの人の動きを確かめる手段がなく、ポテンシャルの高低は経験に委ねられがちです。
エリアごとの来訪の厚みを測れず、区割りを過去実績で決めている。
重点エリアを選ぶ根拠を示せず、営業計画を社内で説明しきれていない。
その区割り、エリア単位の「来訪率」で引き直す。
区割りを引き直すには、過去の売上とは別の物差しが要ります。エリアごとの来訪率、人口や施設などの環境、来訪者の属性の3つを並べ、どこに担当を厚くするかの根拠をつくります。
エリア別来訪率の比較
候補となるエリアごとの来訪率を同一期間で並べ、人が実際に集まっている度合いを数値で把握。感覚に頼らない区割りの出発点にします。
エリア環境の把握
各エリアの人口規模や施設構成、周辺の人流をまとめて確認し、来訪率の高低が何に支えられているかを把握。要因まで踏み込んで比較します。
来訪者属性の確認
エリアごとの来訪者の年代・性別構成を比較し、自社のターゲット層が厚いエリアを特定。人数だけで決めない区割りにつなげます。
来訪率分布マップで、経験則の区割りを数値の地図にする。
人流データ活用プラットフォーム『Location AI Platform®（LAP）』の来訪率分布マップで、エリアごとに店舗へ来ている割合を地図で確認できます。エリア基本データとデモグラ割合を重ねれば、重点エリアを選ぶ比較材料になります。
来訪率分布マップ
エリアの基本的な人流・属性・周辺環境をまとめて確認し、初期調査や比較に活用できます。
エリア基本データ
エリアの基本的な人流・属性・周辺環境をまとめて確認し、初期調査や比較に活用できます。
デモグラ割合
来訪者の性年代などの属性構成を確認し、訴求や店舗運営に活かせます。
期間比較マップ
特定エリアにおける来訪率の増減とシェアの増減を4色に色分けすることで、各地域の特徴を可視化。
経験で引いていた区割りに、人流の裏づけがついた。
来訪率と属性をそろえたことで、重点エリアの順位を数字で示せる状態になりました。
エリアごとの来訪の厚みを測れず、区割りを過去実績で決めている。
来訪率分布マップでエリアごとの来訪率を数値化。区割りを同じ基準で引き直せる。
重点エリアを選ぶ根拠を示せず、営業計画を社内で説明しきれていない。
来訪率と属性構成を根拠として提示し、重点エリアの優先順位を明確に。営業計画の合意が早まる。
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