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広告は「いかに多くの人の目に触れるか」が重要であり、人流データの活用はどの効果を大きく左右するとも言われています。うまく人流データを活用することができれば、より効果的な広告宣伝を実現することが可能になるでしょう。

広告での人流データ分析活用概要

人流データは人の流れをデータ化したものですが、その詳細として場所や時間帯、年齢や性別などの属性にまで細分化されていることがあります。こういったデータを分析することで、「いつ・どこに・どんな人が・どれくらい通っているか」というような集計情報を整理することが可能です。こういった情報は、そのターゲット層に向けて広告を打ち出したいと考えている企業にとってはとてもメリットがある情報資源となります。企業がアピールしたい製品やサービスを求めるターゲット層に対して効率よく広告を打ち出すことができれば、より少ない広告費で大きな利益が享受できるようになるでしょう。そのため広告と人流データの相性はとてもよいと考えられます。

広告での人流データ分析活用事例

屋外の「3D広告」事例

感染症対策でリモートワークなどが増加した背景もあり、人の動き・行動は大幅に減少しました。こうした状況の中、経済を動かす取り組みとしてさまざまな企業が経営努力に取り組んでいます。位置情報データを取り扱うクロスロケーションズ株式会社では、2021年9月10日に「広告の日」として自社開発のプラットフォームを駆使した分析データを発表しました。例として新宿の3D広告が挙げられ、多くの人がビルのサイネージに注目して足を止めた際の人流変化がグラフ化されています。これを見ると3D広告が公開されてから徐々に人出が増加している様子を見て取れます。

参照元:PR TIMES公式HP/[ 屋外広告の日 ] x [ 人流データ ] 独自調査発表 その屋外広告は人の流れに触れているのか?
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000064.000037476.html

ハンバーガーチェーンの事例

創業15年・設立10年のハンバーガーショップでは、東京都内を中心に約30店舗をチェーン展開しています。若年層やファミリー層に対して「グルメバーガー」を提供しており、メディアでの露出増加に伴い年5店舗程度の新規出店に取り組んでいました。多店舗展開を行う中で「科学的な出店」にも取り組み、外出自粛要請などにより客数が減少した際には人流データの活用をしながら店舗の閉店や営業形態変更を行い、各店舗の損益状況好転を実現しました。データに基づく取り組みにより、各店舗の運営方針が適切に決定できるようになった事例です。

参照元:Map Marketing/全国町丁目人流データ ~ハンバーガーチェーンA社での活用事例~
https://www.mapmarketing.co.jp/whitepaper/zennkoku_chouchoumoku_jinnryuu_data

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広告で人流データ分析を活用したいなら

「人」の目に触れさせる広告と「人」流データはどちらも人の動きが重要なため、深い関連性があります。それぞれをうまくマッチングさせることで高い効果が期待されますので、しっかりとデータを分析したうえで活用するようにしましょう。

現状の課題にマッチしたサービスで選ぶ
おすすめの3社を見る

3つのプロセスで異なる
人流データ分析の活用術

データ分析のプロセスとは収集・可視化・分析の3段階があります。各段階によってデータの状態が異なり、どの状態のデータが欲しいのか見極める必要があります。以下に各プロセスとデータの状態を解説し、対応できるおすすめのサービスも紹介しています。
主に携帯電話を通じて集められた人々の動向「人流データ」を活用し、結果に満足できるサービスを選びましょう。

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定量的でシンプルな収集されたデータ
       
収集のイメージイラスト

このデータは、人の流れや動向・性質などを数量的に把握して、推計や分析は自社で行うことができます。地域間のばらつきがない基地局ベースの測位で、母数の大きなデータを取得できるサービスがおすすめ。

対応できるサービスはここ!
モバイル空間統計
(NTTドコモ)
  • 約8500万台の携帯電話契約数で母数の大きなゆがみの少ないデータの提供が可能。
  • 基地局ベースの最小500mメッシュ単位(一部地域で250mメッシュ単位)の分解能。

収集された人流データの
詳細を公式HPで確認

モバイル空間統計の
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理解しやすい可視化されたデータ
       
可視化のイメージイラスト

データをわかりやすく可視化すると、会議など意思決定の場で使うことができます。人流動向の現状把握をするためには属性データもある、細かい範囲で測位できるGPSデータを取得できるサービスがおすすめ。

対応できるサービスはここ!
KDDI Location Analyzer
(KDDI)
  • 契約者属性に紐づいた、年代や性別の分析も可能になるデータの提供が可能。
  • GPSベースで125m単位の狭域メッシュでの分解能。

可視化された人流データの
詳細を公式HPで確認

KDDI Location Analyzerの
サービス特徴をみる

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アクションをすぐに起こせる分析されたデータ
       
分析のイメージイラスト

分析されたデータは、早期課題解決のためのアクションがすぐに起こせます。一般的な可視化・分析よりも、より課題解決へ導けるデータを求めるなら、分解能が高くデータのゆがみを解消しているサービスがおすすめ。

対応できるサービスはここ!
xPop
(LocationMind)
  • 精度高く分析するために、データ処理を行っていて仮説検証も可能。
  • GPSベースで125m単位の狭域メッシュの他に、道路・鉄道リンク単位の集計も可能。

分析された人流データの
詳細を公式HPで確認

xPopの
サービス特徴をみる

※選定条件
2022年9月5日調査時点において、「人流データ分析」でGoogle検索した全27社において公式サイトで明記されている内容から以下の条件でピックアップしました。
■収集…基地局ベースデータによる、地域間差がなく、契約台数が一番多い(2022年9月調査時点)会社であるNTTドコモが提供する「モバイル空間統計」※参照元:NTTドコモ公式HP:(https://www.tca.or.jp/database/)
■可視化…空間分解能の範囲が狭いGPSベースと、通信キャリアならではの契約情報による属性が入手できる一社KDDIが提供する「KDDI Location Analyzer」
■分析…空間分解能の範囲が狭いGPSベースで、データのゆがみをとるマップマッチング処理を行っているため仮説検証分析まで行えることを公式サイトで記載している一社LocationMindが提供する「xPop」