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顔の見えない顧客をプロファイリングする

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エリアマーケティングでは、顧客データを分析するシーンも多くあります。

最近では、ポイントカードやハウスカードの顧客情報を分析するだけでなく、スマートフォンのGPS(衛星利用測位システム)座標やネット通販の配達先などの位置情報も分析できるようになっています。ただ、そのような位置情報は顧客の顔が見えない(属性がわからない)ことが多くあります。
今回は小地域単位の統計データを用いて、位置情報をプロファイリング(推定)する事例をご紹介いたします。

 GISで顧客全体の年齢構成を判別

ネット通販企業様の事例では、購買者に商品を発送しているため顧客の住所はわかるのですが、性別や年齢等の属性がわからないということが多くあります。
GIS(地図情報システム)の技術を用いれば顧客住所から緯度経度を算出し、地図にマッピングすることができます。さらに、同座標が属する町丁目などの小地域を判別し、町丁目の年齢構成や世帯構成などの構成比を顧客属性に付与させることもできます。

例えば、ある顧客の住所(町丁目)の30代の年齢構成比が15%だとすると、その顧客も15%の確率で30代であると類推することができます。全ての顧客の年齢構成を集計すれば、自社の顧客全体の年齢構成が判別できます。商圏全体の年齢構成と比較すると、どの年代に支持されているかもわかります。

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ターゲット年齢を絞って適切な広告配信や顧客コミュニケーションが取れるようになる、というわけです。

位置情報の活用が増加

今後ますます、マーケティングに位置情報を活用することが増えていくと思われます。
小売業でもリアル店舗への誘導施策として店舗周辺に顧客が訪れたときに、その顧客のスマートフォンへプッシュ配信を行って特売情報を配信する事例などは確立されています。その際にも顧客をプロファイリングするこのような手法の活用は有効的です。