営業区域を人流データで引き直したい
営業区域を人流データで引き直したい
金融機関の営業区域は、支店の開設時期や過去の担当割りをもとに引かれたまま残りがちです。しかし人の流れは年々変わり、区域ごとの見込み量も同じではなくなっています。
区域ごとの見込み量を測れず、人員配置が昔の割り振りのままになっている。
区域再編の根拠を示せず、支店長会議で合意を取れていない。
その営業区域、エリアの「人流の厚み」で引き直す。
区域の線引きが変わらないのは、過去の経緯をそのまま引き継いでいるためです。区域ごとの人流の量、人口や事業所などの地域特性、来訪者の構成を並べ、再編案を比べる根拠にします。
区域別の人流量比較
現行の営業区域ごとに来訪率を並べ、担当量が偏っている区域を特定。人員配分の見直し対象を絞ります。
地域特性の把握
区域内の人口規模や事業所、施設の構成をまとめて確認し、人流の多さが何に由来するかを把握。再編の前提にします。
顧客層の確認
区域ごとの来訪者の年代・性別の構成を比べ、どの商品を重点的に案内すべき区域かを見極めます。人数だけで割らない配置につなげます。
来訪率分布マップで、経緯で引いた区域を引き直す。
人流データ活用プラットフォーム『Location AI Platform®（LAP）』では、支店への来訪の厚みは来訪率分布マップ、人口や事業所数はエリア基本データで、区域ごとに確認できます。複数の再編案を同じ条件で並べて比べられます。
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。
経緯のまま残っていた区域割りが、見直せる形になった。
人流量と地域特性を並べたことで、どの区域に人員を厚く置くべきかが見えました。
区域ごとの見込み量を測れず、人員配置が昔の割り振りのままになっている。
エリア基本データで区域ごとの人流と地域特性を把握。配置の見直し案を作れる。
区域再編の根拠を示せず、支店長会議で合意を取れていない。
来訪率と属性を根拠として示し、再編案の優劣を数値で比較。会議での結論が早まる。
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