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ビッグデータ分析時代におけるエリアマーケティングの意義

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ビッグデータ分析が昨今のマーケティングトレンドとなっていることは異論がないと思いますが、具体的に実践し、成果を上げている例はまだまだ少ないのが現状のようです。本コラムではビッグデータの中でも会員データやID付きPOSデータに代表される顧客データについて、分析する際にエリアマーケティング要素を加味する意義について解説します。

大量の顧客データをExcelでも扱えるようにするには?

顧客データのレイアウトイメージは以下のような感じが多いのではないでしょうか?デモグラフィック属性に加えて、購買履歴が紐付いていることが多いでしょう。

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顧客データ1レコードづつ見ていると「木を見て森を見ず」。になりかねません。顧客全体から傾向を分析する必要があり、データマイニング手法が必要になります。

顧客全体を見るといっても、顧客データのレコード数(顧客数)が100万レコード(人)だとどうでしょうか?途端に分析手段が限られてしまいます。
つまり大容量のデータを処理するデータベースや集計・解析ツールが必要となります。現場でさっと分析するという訳にはいかなくなってしまいます。

こういった現状に対して、顧客データを個人単位で捉えるのではなくエリア単位で捉えてみてはどうでしょうか?
つまり上記の顧客データのレイアウトを下記のレイアウトに集計・変換するのです。

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郵便番号や市区町村、場合によっては町丁目単位で集計すれば、データ容量が大幅に圧縮されます。全国の郵便番号は約11万件ありますが、11万件程度ならExcelでも加工集計することは苦になりません。
町丁目単位でも約25万程度です。都道府県単位であればパソコン1画面に収まるかもしれません。

個人情報の秘匿

エリア単位に集計・変換するとデータとして扱いやすくなるだけではなく、個人情報が秘匿できるという効果もあります。顧客管理をする部署と分析する部署が異なり、部署間でデータを共有できないというケースがありました。データが秘匿されていればこういったハードルも低くなるのではないでしょうか?

顧客データをエリア単位で集計する本当の意味

顧客データはあくまでも「実績」です。市場ボリュームやポテンシャルに対しての達成度合いという観点では、顧客データだけでは見えてきません。エリア単位で集計する意義はここにもあります。いわゆる市場を示す各種データは代表的な国勢調査を初め、市区町村、町丁目、郵便番号界、メッシュなど全てエリア単位です。

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例として上の図をご覧ください。A丁目とB丁目の顧客データ(顧客数)を比較するとB丁目が少ないのでもっと増やしたいというテーマになるかと思います。ただ、市場ポテンシャルを示すデータ(ここでは人口)と比較すると、市場シェアはB丁目のほうが良いから、シェアの低いA丁目に注力しようと全く逆の発想となります。人口から顧客を差し引いた潜在顧客数でみても、B丁目は後150人に対して、A丁目は900人もいることがわかります。

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