プロファイルパスポートDMP
（https://www.blogwatcher.co.jp/service/profile-passport/profile-passport-dmp/）
位置情報データを活用して分析・データ連携・可視化ツールを提供するプロファイルパスポートDMP。データの蓄積からツール開発まで対応しており、さまざまな事例があります。ここではプロファイルパスポートDMPの特徴や導入事例、具体的なサービス内容を紹介します。
プロファイルパスポートDMPの人流データ分析の特徴
データの蓄積からツール開発までに対応
プロファイルパスポートDMPは、GPS・Wi-Fi・ビーコンなどさまざまな位置情報データを取得。さらに集めた位置情報を分析に利用しています。位置情報データと外部データIDを突合させることもでき、可視化ツール等の開発にも対応しているのが特徴です。
精度の高い位置情報を利用
提携アプリをダウンロードし、位置情報の取得を許可したユーザーのスマートフォン端末からGPSの位置情報データを集め、活用できるプラットフォームを提供。自社データの活用だけでなく、プラットフォーム上に蓄積されている既存データも使用できます。位置情報は高い頻度・密度で取得しており、精度の高い地位情報を利用しています。
分析メニューが柔軟で豊富
位置情報データを用いて、人流解析はもちろんのこと、商圏分析や来店効果検証、競合分析などの分析や可視化ツールを開発しています。豊富な分析メニューでさまざまな課題を解決へと導きます。
滞在時間判定に対応
位置情報サービスを活用したデータ分析となると、気になるのは位置情報の高さです。位置情報の高さは提供していないものの、とあるビルの1階のテナントの来訪者を計測したいという場合、1時間以上の滞在者はそのビルもしくはテナントの勤務者であると判断し、除外してデータを抽出するといった滞在時間判定にも対応しています。またフロア判定（2023年3月時点の予定）の提供を検討しているため、より細かく塵流分析が可能です。
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おすすめサービスを見る
プロファイルパスポートDMPの人流データ分析導入事例
事例は見つかりませんでした。公式HPには、ケーススタディとして位置情報を活用したマーケティング支援の活用事例を紹介しています。どのようなケースで活用が可能なのかは、公式HPでご確認ください。
参照元：プロファイルパスポートDMP公式サイト
（https://www.blogwatcher.co.jp/case/）
プロファイルパスポートDMPの人流データ分析サービス
- 店舗分析
居住や勤務地から商圏範囲を分析し、時間別入客数・競合店との重複率などを可視化。競合店と自店を比較します。その他にも、テレビCMの放映前後の来訪状況を比較して、売上だけではわからない広告効果の可視化を叶えます。 - データ連携分析
自社で保有している会員データと、ブログウォッチャーの位置情報データを突合。自社だけではできなかった分析を可能にします。
プロファイルパスポートDMPの基本情報
| 社名 | 株式会社ブログウォッチャー |
|---|---|
| 所在地 | 東京都中央区銀座7-3-5 ヒューリック銀座7丁目ビル4F |
| 設立年 | 2007年 |
| 資本金 | 記載なし |
| 公式サイト | https://www.blogwatcher.co.jp/ |
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
※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」