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人流データ解析で「顧客ペルソナ」を可視化。勘に頼らないターゲット設定と出店計画

人流データとAI解析による商圏の可視化イメージ

■クライアントが抱える課題

経験則の限界とカニバリゼーションの不安

とある小売業A社様は順調に事業を拡大してきたが、新たな出店計画において以下の課題に直面していた 。

  • 成功確度の低下: 店舗数の増加に伴い、新規出店後の立ち上がりが鈍化し期待した集客成果を得にくくなっていた。

  • 属人的な判断: 出店判断が担当者の経験や勘に依存しており、社内で合意形成を行うための客観的な根拠が不足していた。

  • カニバリゼーション（自社競合）のリスク: 既存店の商圏と新店舗の商圏が重複し、自社競合を起こすリスクが懸念される。

こうした状況の中で、「次の出店は、本当にこの立地で最適なのか」を定量的に判断できる仕組みが求められていた。

 

■解決策

人流データ×AI分析で「誰が・いつ・どこに」いるかを可視化

従来の商圏分析は、国勢調査などの静的データを前提としており、「どんな人がいるか」は分かっても、誰が・いつ・どこに集まり、どう移動しているかまでは把握できない。
そこで人流データを活用し、AIによる高度な解析を組み合わせることで、人の移動・滞在を時系列かつ高解像度で可視化した。

 

実施した解析アプローチ

  • 特定エリアの移動者・滞在者属性の多角的な解析（年代・性別・居住地傾向などを横断的に把握）

  • 時間帯ごとの人流変動のトラッキング（平日／休日、昼夜の違いを定量的に分析）

  • 施設ジャンルごとの集客要因の抽出と特定（周辺環境や来訪目的との関係性をAIで解析）

これにより、「どのエリアに、どのような人が、いつ集まっているか」を解像度高く把握することが可能となった。

 

■解析から得られたインサイト

競合・他業種の「来店ペルソナ」を可視化

人流データを用いて対象エリア内の主要施設を解析したところ、各チェーンや業態によって、実際に集まっている層（来店ペルソナ）に大きな違いがあることが浮き彫りになった。 ここでは、本事例の解析プロセスで確認された、他社・他業種の興味深い集客特性（ペルソナ概要）を3つ紹介する。

 

① スーパーマーケット：チェーンによって異なる「来訪者属性」

同じ「スーパーマーケット」という業態であっても、チェーンによって集客できている層が全く異なることがデータで可視化された。

  • 大手スーパーA社（例：地域密着型）： 平日夜（19-22時）に「40代女性の居住者（地元主婦層）」が多く滞在する傾向がある。

  • 大手スーパーB社（例：広域集客型）： 平日・休日夜（19-22時）に「移動中の40代女性（仕事帰り層）」が多く来訪している。

    このように、地元の主婦が集まっているのか、仕事帰りの層が立ち寄っているのか、競合店に「実際に来ている客層」を解析することで、自社が狙うべきターゲット像が明確に。

 

② コンビニエンスストア：働き盛りの男性の「移動」との親和性

大手コンビニチェーンのデータを解析した結果、特徴的な集客パターンが確認された。

  • コンビニエンスストアC社：平日朝（7-10時）および夜（19-22時）に 「40代男性の移動者」が極めて多いエリアに出店している傾向がある。

    居住者ではなく、通勤や営業などで「移動している働き盛りの男性」が多いエリアへの出店が、集客における重要な要素であることがデータから読み取れた。
 

③ ホームセンター：平日と休日で来訪者層が変化

ホームセンターの集客状況もその特徴を確認した。

  • ホームセンターD社：休日（7-10時）の 60代のシニア男性移動者数、また平日（15-18時）には40代の男性移動者数が多いという立地特性が見られた。

     

人流データ解析による競合・他業種の来店ペルソナ可視化イメージ。スーパー・コンビニ・ホームセンターのターゲット属性と時間帯別の特徴比較

 

導入効果：データが照らす「次の一手」

人流データの活用により、立地戦略は劇的に変化。

  • 意思決定の迅速化・高精度化
    「どのエリアに出店すべきか？」という曖昧な問いに対し、「平日の夜に●●代女性が多く集まる、○○駅周辺エリア」というピンポイントな選定が可能に 。

  • ペルソナの明確化（潜在客層の発見）
    これまで想定していなかった潜在顧客を可視化し、具体的なペルソナとして定義ができるようになった。

  • 投資対効果（ROI）の最大化
    感覚に頼らない客観的な判断により、出店失敗のリスクを大幅に低減。確度の高い投資が可能となった 。

     

まとめ：高度な「解析」で、競合の集客実態を自社の知見に

本事例が実証した通り、人流データ解析の真価は、単なる自社商圏の把握にとどまらない。 競合他社や異業種の繁盛店に「実際にどのような人が集まっているのか」という来店ペルソナの実態までも、客観的な数値として解き明かせる点にある。

この「解析力」は、新規出店のみならず、既存店のマーケティング施策の最適化、ターゲットに合わせた商品開発、そして精緻な競合ベンチマークなど、あらゆるビジネス課題に確かな根拠と新たな視点をもたらします。

よくある質問（FAQ）

Q. 人流データ「解析」では、具体的に何がわかりますか？

A. 従来の人口統計データ（静的データ）では捉えきれない「人の動き」を可視化できます。特定の日時・場所に「どんな属性（性別・年代）の人」が「どれくらい滞在しているか」を解析することで、自店舗の真の商圏エリアだけでなく、競合店に実際にどのような層が集まっているか（ペルソナ概要）まで把握することが可能です。。

 

Q. 出店計画以外にも活用できますか？

A. はい、多角的に活用可能です。 既存店舗の来店客データを解析してターゲット像（ペルソナ）を再定義したり、その属性に合わせた商品開発やマーケティング施策（広告配信エリアの最適化など）に活かすことができます。また、自社で継続的にモニタリングしたい場合は、ダッシュボードの構築も支援可能です 。

 

Q. 費用はどのくらいかかりますか？

A. 解析したい対象エリアの広さや箇所数、レポートの仕様などによって変動いたします。貴社の課題に合わせて最適なプランをご提案しますので、まずはお気軽にご相談ください。

 

貴社の課題に合わせたデータ分析をご提案します

・自社の出店判断に、人流データが使えるか知りたい
・過去の出店が「なぜ当たった／外れたか」を整理したい
・分析前に、まずは課題を壁打ちしたい

そんな段階でも問題ありません。ぜひお気軽にご相談ください。

 

 

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