混雑統計🄬シーン別活用事例
マーケティング

新規出店を加速させるため、人流データを用いて自社にとっての有望立地を網羅手的に抽出し、出店判断に役立てた事例です。

新規出店を検討しており、これまでは近隣店舗等を目視で調査していたが、人的コストがかかりすぎる

経験則に頼った立地選定を行っていたが、データを基にした正確な立地評価を行いたい

滞在属性（周辺推定居住者・周辺推定勤務者・流動者）に分けて人流データを網羅的に把握が出来るため、自社にとって有望な立地の炙り出しが可能

要件定義を行ったうえで、最適なデータにカスタマイズして提供される

歩行者分析データ

人流データを用いた商圏とアプリ会員での商圏を店舗ごとに把握し、それらのGAP分析を行った事例です。

スーパー・飲食店・小売店等の多店舗展開企業においてプロモーション未開拓エリアを把握したい

アプリ会員獲得に向けた施策を立案したい

自社が保有するアプリ会員情報と混雑統計🄬の網羅的な来店者データを比較することでGAPを検証できる

自店舗だけでなく競合店舗も設定が出来るため、効率的に競合分析を行うことが出来る

クライアント保有データ（アプリ会員情報）と​混雑統計🄬の店舗来訪人数（周辺来訪者も含む）データとのGAP検証（推定居住地構成、​平休日、時間帯別人数​、性年代構成など）​

※上記はサンプルデータのため実際のデータとは異なります​