スマートフォンの位置情報データを拡大推計して、最新の人流データを取得。人流データは、これまで国勢調査や住民基本台帳等の公的統計では得られないリアルタイム性の高いデータを提供します。
来訪者属性・居住地分析
〜どんな人がどこから来ているか〜
特徴
POINT
1
大量のサンプルと粒度の
細かなデータ
数百万人のauスマートフォンユーザーから個別同意を得て位置情報を収集
POINT
2
正確な性年代情報
スマートフォン契約時の本人確認済みの性年代を反映
POINT
3
鮮度の高いデータを
セルフ分析
1日〜最大1年間の分析が可能
（2018年1月から直近数日前までの全国のデータを保持）
取得できるデータ
施設来訪者（性別・年代）
曜日別
日別
時間帯別
リピーター率
来訪者データ
人流データから見えること・できること
POINT
1
販促施策前後の来訪者の
変化を知ることができる
POINT
2
顧客がどこから来店
しているか把握できる
POINT
3
競合店の商圏を
知ることができる
POINT
4
出店前の基礎分析
POINT
5
広告媒体の取捨選択
POINT
6
６地点まとめて分析可能
エリア分析
主要導線分析
ターゲットとする道路を決めて細かく分析
平日・祝休日別、時間帯別、性年代別、移動手段（自動車or徒歩）
通行人口分析
商圏内の全道路の交通量を平日・休日別、時間帯別、性年代別、移動手段（自動車＋徒歩or自動車or徒歩）別に集計
滞在人口分析
店舗周辺の滞在人口を平日・休日別、時間帯別、性年代別に小地域（125mメッシュ）で集計
年代×時間帯
滞在人口マップ
分析できること
POINT
1
店舗開発の基礎資料や、
屋外広告の看板の設置場所の
提案資料に。
POINT
2
店舗需要の把握。
平日・休日別の滞在人口を
把握することで発注・
人員配置を最適化。
POINT
3
性年代別の滞在者を把握、
ターゲットに合わせた
品揃えを計画。
※KDDI Location Analyyzer(KLA)が提供する集計結果は、
GPS位置情報ビッグデータから独自に集計した推測値です。
©︎KDDI Corporation ©︎Giken Shoji international Co.,Ltd.