コロナ禍での人流活用

-営業アタックリストの作成-

 

 

突然ですが、「日本は世界一の自動販売機大国」ということをご存じでしょうか?

自動販売機の普及台数が最も多いのは米国ですが、
人口に対する台数では日本が世界一の多さと言われています。

日本で自動販売機が普及した理由のひとつとして、
海外と比べて「屋外」の至る所に自動販売機が設置されていることが考えられます。
盗難や故障が少なく社会的な安全性が高い日本ならではの特徴ではないでしょうか。

しかし近年では、人口減少に加え、各地で自動販売機の設置場所が飽和状態にあり、
ここ数年間の普及台数は徐々に減少傾向にあるようです。

そのような状況のなか、
弊社にはさまざまなお客さまから、位置情報ビッグデータを活用して
・新規設置箇所候補の営業アタックリストの作成
・既存設置箇所の最適化(統廃合判断)
をしたいというお話をいただくことが非常に増えています。

対象は自動販売機はもちろん、ATMやコンロッカー・宅配ボックス、無人型/小規模店舗など多岐に渡り、
いずれも"非接触"や"密回避"に強い無人商材/サービスのように感じます。

新型コロナウイルスの影響で人の流れや生活様式が日々変動している昨今、
非接触型の自動販売機やサービスは、普及や統廃合が再加速していくかもしれません。

調査対象について

そこで、今回の調査では、弊社にご相談頂くことが多い
「今、どこに営業をかけていけばいいのか?人流をもとにした営業アタックリストを作成したい」
をテーマに、渋谷区をサンプルとした集計結果をご紹介いたします。

コロナ期間前後での傾向がはっきりとでるように
コロナ禍1年目の2020年を対象に前年比較しています。

・対象エリア:東京都渋谷区
・対象期間:
  コロナ前:2019年10月休日
  コロナ禍:2020年10月休日
・集計粒度:125mメッシュ
・集計対象者:同一メッシュ内に15分以上滞留した人

「渋谷区」の傾向

全体の傾向

渋谷区・全体

 

まず、上記の分布をみてください。
コロナ禍(2020年10月)の方が人が多く滞留している場所ほど赤く、
人の滞留が減少している場所ほど青く表示しています。

 

コロナ禍で人の滞留が増加している場所は?

渋谷区・全体

 

先ほどの例では特徴がわかりにくかったため、
一定数の人数が集まっている地域かつ、
前年比で200%以上になっているメッシュだけに絞りこんでみました。

公園や明治神宮といった屋外スポットは、
コロナ禍で密を回避して訪れる場所としてイメージがつきやすいかと思いますが、
データでも示す結果となりました。

また、奥渋谷周辺も該当することは興味深い点ではないでしょうか。
若者の街というイメージの渋谷の喧騒を離れ、大人が楽しめるエリアとして人気があるエリアですが、
コロナ禍でもその人気は健在ということがわかります。

 

20代の傾向

渋谷区・200%・20代

 

若者の街渋谷ということで、
20代に絞って前年比を分布してみると、
全体の傾向と大きく異なることが分かります。

駅や学校での増加が多くみられ、全体の傾向と変わっており、
年代に応じたターゲットリストを準備することは重要と言えるかもしれません。

 

お客様の声

実際の業務では、前述のように地図への可視化に加えて、
候補地住所の一覧もお手元でご確認頂きながら営業活動を実施して頂いています。

これらの人流データをもとにした営業活用は、
実際の業務ではどれくらいの効果があるのか気になる方もいらっしゃるのではないでしょうか。

最後に、弊社で実施したお客様へのアンケート結果をご紹介いたします。
※数値結果は平均値となります。また、回答内容は抜粋したものを一部修正して掲載しています。

 

アンケート結果

アンケート結果

 

上記はコロナ禍期間でご活用いただいた際に行ったアンケートですが、
短期間でも新規に約15%の契約増に繋がる結果となりました。

また、データ精度の評価も非常に高く、
状況に応じた効率的な営業活動に繋がることが期待できる結果と言えるのではないでしょうか。

アンケートでのご回答頂いたお声も一部紹介させて頂きます。

人流データが貢献した理由:
  ‐ターゲットが増加している地域に優先的に営業にまわることができた。
  ‐工事現場や話題のスポットなど、突発的に人手が増加しているエリアを新規に発見ができた。
  ‐すでに注力エリアもあったが、見落とし防止に繋がった。
  ‐経験が少ない営業担当者でも契約に繋げることができた。

人流データが貢献しなかった理由:
  ‐担当エリアが広くないためデータを使わなくても現地調査ができるため。
  ‐担当エリア内でターゲットが増加しているエリアが少なかったため。
  ‐コロナ禍での人手の変化は特殊で、出社制限の影響も大きく今後は減少に転じる可能性も感じた。

 

 

混雑統計®では、他にも様々な集計が可能です。

いかがでしたでしょうか。
今回は携帯GPSの位置情報ビッグデータ・混雑統計®を活用し、コロナウイルスの感染拡大前後で
人流の増減を調査例をご紹介致しました。

混雑統計では他にも
・時間軸での比較(時間帯別、曜日別など)
・来訪タイプ別の比較(居住者や勤務者、流動者、観光者など)
・エリア粒度を変えた比較(市区町村単位、25mメッシ単位など)
・移動モード別の比較(徒歩移動、車移動など)

など、様々な観点に応じてデータで集計リストを作成することが可能です。

 

 

混雑統計イメージ

新型コロナウイルスの感染拡大により、生活様式も日々変動するなか、
位置情報ビッグデータを活用した新たな販売戦略をゼンリンデータコムでもご支援していきたいと考えております。


お気軽にページ末尾の「お問い合わせ」リンクよりご連絡をいただけますと幸いです。

元となる位置情報データ 混雑統計®について

 

「混雑統計®」データは、NTTドコモが提供するアプリケーション(※)の利用者より、
許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータです。
位置情報は最短5分毎に測位されるGPSデータ(緯度経度情報)であり、個人を特定する情報は含まれません。

※ドコモ地図ナビサービス(地図アプリ・ご当地ガイド)等の一部のアプリ

転載・引用について

 

本ページ掲載内容の著作権は、株式会社ゼンリンデータコムが保有します。
本ページの内容や図を利用する際には、「株式会社ゼンリンデータコム」の記載をお願いします。

また、各図のクレジット(「混雑統計®©ZENRIN DataCom CO., LTD.)は削除・改変せずそのまま掲載を
お願いします。

 

CONTACT US

お問い合わせ

 

混雑統計®に関する資料請求、お見積りなどお問い合わせはこちらから

問い合わせする