利用ガイドBeaconBank リテールの来店人数・属性分布
- 人流データ
データの概要
合計8.5億IDのGPS・ビーコンデータによる屋外と屋内の⾏動を把握可能な網羅的な⼈流データ。（150以上のアプリから取得している特定の個⼈を識別しない許諾済みデータ）
弊社独自のアプリユーザIDを核に、さまざまな生活者データと連携・意味づけが可能。
特定した店舗における人数や属性分布等の分析・可視化や、商圏・ショッパー・競合分析やデータを活用したデジタル集客・販売施策のプランニング、広告配信・来店計測、WEB計測が可能。購買データを掛け合わせたメーカーのプロモーションや統合マーケティングも強み。
データの属性
-
❶特定した店舗における人数や属性分布等
館外分析：人数、性別、年代、居住地、勤務地、同日行動・立ち寄りスポット、行動DNA、リアル行動ペルソナ、来店頻度、競合併用
館内分析：滞留ヒートマップ、来訪エリア数、エリア間・店舗間相関、館内回遊ルート
❷特定した店舗における来店・購買計測（web計測も可能）
TV・CTV視聴データとの重複IDにより、来訪・購買計測を実現。Web計測はWEBページにタグを設置することで、来店CVやWEBユーザーの利用店舗傾向を明らかにすることが可能。
❸Google・SNS・アプリを利用した広告配信
人流データを基に、広告商品により興味・関心を持ちそうな人々をターゲティング、配信が可能。リテールメディアに特化した業種・流通横断でできる購買セグメントによる商品プロモーションができるサービスも提供。
活用場面：リテールDX、ショッパー分析、広告配信、リテールメディア
-
当社が提携しているアプリからGPSベースの人流データを取得しており、そのデータを統計的に処理することで、各種データ、指数を出しています。
-
人数や属性の分布：2021年9月～
混雑データ：2021年9月～
混雑予測・人数予測：データ抽出日より1週間先まで
- リアルタイム～日次
- 週次
- 月次
- 四半期
- 年次以上
-
特定したスポットや施設、店舗における人数や属性分布等
GPSベースの人流データから得られるユーザー数と、外部データ等を活用する独自の拡大推計ロジックを用いて、人数を推計。性別や年代は、ユーザーの行動特性にもとづく推計。
-
-
