景況評価や店舗網の最適化、クレジットカード加盟店のサポートにオルタナティブデータを活用したい。街への人出の大小は、景況を占ううえでの重要な要素である一方、従来型の公的統計データではこのような流動人口を把握することが困難でした。KDDI Location Analyzerを使用すると、平日・休日別や居住者/勤務者/来街者別などの区分で、エリア内での滞在人口を把握することができます。
右図は、新宿駅半径500m圏で計測した来街者数の前年同期比 (2019年月次・前年同期比)です。こちらと、毎月の景気ウォッチャー調査(飲食関連DI)とを比較してみると、高い相関が観察されます。
政府発表の景気指数は、調査から発表までに最大数か月のラグがあります。KDDI Location Analyzerでは直近数日前までの全国分のデータを確認できるため、より早く景気動向を推測することが可能です。
製造業や小売業など個別銘柄の業績予測にオルタナティブデータを活用するケースも増えてきています。
画像は、ある自動車製造工場の2020年1月-6月の日時の来訪者推移です。例えば、勤務者数が増えれば生産強化中、逆に減少すれば生産調整中であるという示唆を得ることができ、概況の推測が期待できます。
KDDI Location Analyzerは微細粒度のメッシュを採用。特定の観光地や商業地に絞った分析が容易です。
例えば観光地の分析においては、どのような観光客がどの程度、どこから来ているかを把握できるうえ、経年比較も可能。地域経済のレポーティングにご活用いただけます。
長引く低金利政策を背景に、ATMや支店の集約が金融業界ではホットなテーマとなってきました。
統合先の選定の際に、各拠点周辺の滞在人口データを取得し分析することで、統合候補の店舗の割り出しがより容易になります。
KDDI Location Analyzerは拠点位置データの一括インポート（標準機能）や一括集計（オプション）にも対応。容易にデータを取得できます。
クレジットカードの加盟店開拓や、加盟店向けのリテールサポートを行う際の資料としてご活用いただけます。
自社決済データに加え、加盟店およびその競合店の来訪者居住地で実商圏を示したり、街全体の来訪者層とのギャップ分析を通して販促支援を行うことができます。
