エリア内のマーケティング戦略を考える方法！ 商圏分析の基本的なポイント
ある店舗や商業施設の消費者が、生活を営んでいるエリアを「商圏」と呼びます。すなわち、店舗がマーケティング活動をするときに、効果を及ぼす地域だと言い換えられます。そして、商圏の中から収集できたデータを基にして、販売や営業、宣伝の戦略を立てていくことが「商圏分析」です。かつて、小規模な店舗にとっては商圏分析が大きな課題になっていました。なぜなら、分析に必要なデータを集めるためのツールが手軽に入手できなかったからです。
しかし、地理情報システム「GIS」の登場により、状況は一変しました。GISでは人口の分布、増減率などを簡単に確認できます。また、各エリアにおける商業施設や交通機関の位置を解析し、店舗の立地の参考にもできるのです。このように便利なGISが広まったことにより、商圏分析をするかしないかで他店との差がつく状況になったといえます。
商圏分析のメリットは、エリアの特性や消費者動向を可視化できる点です。ターゲットの属性やライフスタイルをイメージしながらマーケティングできるようになり、無駄な宣伝にコストをかける必要がなくなります。退転の危険が減少するだけでなく、売上向上にも役立つでしょう。
関連記事：ペルソナ分析とは？ペルソナ分析の項目や具体的な事例などを紹介！
何のために実行する？ 商圏分析の目的や活用方法
商圏分析の目的や活用方法には下記が挙げられます。
・将来の売上予測ができる
・店舗開発のための調査に生かせる
・販売促進エリアを絞れる
ひとつずつ確認しましょう。
将来の売上予測ができる
エリア内の消費者動向が見えてくれば、店舗の売上予測がしやすくなります。なぜなら、商圏分析を徹底的に実践すれば、ターゲット層の収入状況や購買活動の傾向まで明らかになるからです。そのため、店舗側は消費者のニーズをつかみ、「この商品をこれだけ仕入れれば、これだけ販売できる」という予想を立てられます。不良在庫を減らすために、売上予測は欠かせません。また、将来の売上が見えてくれば、販売計画の精度も上がります。
商圏分析で売上予測をする際、頻繁に用いられている手法が「重回帰分析」です。重回帰分析とは、複数の要因があるとき、それぞれがどのように売上へと影響を与えているのかを判断できる計算です。数学的には、「ある目的変数を複数の説明変数で求める」と表現されます。この場合、目的変数とは売上のことで、説明変数とは「商圏人口」「商圏実績」「商圏競合数」などに係数をかけた数値を意味します。説明変数の和に別の係数を加えれば、売上になるという理論です。
新店舗開発のための調査に生かせる
あるエリアに新店舗を開発するときにも商圏分析は活用できます。まず、商圏分析では人口や世帯数の分布を把握できます。その結果、ターゲット層が通いやすい立地を選定しやすくなります。次に、競合店舗の影響が少ない場所を探す際にも商圏分析が役立つでしょう。そのほか、将来の人口まで予測できるので、長期的な視点に立って新店舗の計画を練ることが可能です。
たとえば、現時点では人の少ないエリアでも、マンションや団地が建設されれば状況が変わるでしょう。逆に、にぎわっているエリアでも、治安が悪化すれば「住みたい」と考える人は減っていきます。商圏分析はこれらの要素を踏まえて人口の変動を予測し、新店舗にふさわしい場所を見つけ出す手段なのです。
販売促進エリアを絞れる
商圏分析は、エリアごとの重要性を見極めるためにも便利です。エリア全体に同じだけの労力をかけて営業、宣伝するのは非効率的なアプローチになりかねません。特に、反響の少ないエリアへの宣伝にコストをかけても回収はしにくいでしょう。商圏分析では、マーケティング活動に対する住民のリアクションをデータ化できます。地域によって反響が大きかったり、小さかったりする状況を確認できるので、今後のマーケティングの参考になるでしょう。
そうやって販売促進エリアを絞り込めば、キャンペーンを展開するときも余計なコストをかけずに済みます。反響の大きいエリアに集中してポスティングしたり、折り込みをしたりすればいいからです。マーケティングに潤沢な予算を確保できない小規模な店舗でも、エリアを絞ることで十分利益につなげられます。
関連記事：顧客分析とは？必ず押さえておきたい目的やメリット・分析方法を紹介
関連記事：One to Oneマーケティングの必要性や目的とは？企業事例から学ぶ実践法
関連記事：クラスター分析とは？マーケティング知識をわかりやすく解説
商圏分析の方法：jSTAT MAPを使用した場合
「jSTAT MAP」とは商圏分析や立地診断に活用される無料ツールです。独立行政法人統計センターが運営している「政府統計の総合窓口（e-Stat）」にアクセスすれば、誰でも利用可能です。jSTAT MAPなら、都道府県から小地域にいたるまで、さまざまな統計データをメッシュ地図で確認できます。年齢別人口や世帯数といった基本情報はもちろん、使い方次第で経済センサスも見えてくるでしょう。しかも、それぞれのデータをレポートにして出力できる機能まで備わっています。
以下、都内の飲食店が出店候補地を探していると仮定して、jSTAT MAPを使った商圏分析の手順を記していきます。
ログイン・アカウント登録
jSTAT MAPそのものはアカウント登録をしなくても利用できます。しかし、商圏分析機能を使うにはアカウント登録が必須です。アクセスすると最初にログイン画面が表示されるので、「アカウント作成する」というボタンをクリックします。そうすると、e-Stat内の「ユーザー登録」画面へと進みます。メールアドレスを入力して仮登録すれば、本登録のURLが送られてくる仕組みです。本登録画面でパスワードを設定すれば、アカウント作成が完了し、jSTAT MAPを自由に利用できます。
jSTAT MAPの地図でエリア検索
jSTAT ツールにログインすると、地図の画面が表示されます。その左上には検索スペースが設けられているので、キーワードを入力してみましょう。jSTAT MAPのシステムは、住所、施設名、郵便番号、緯度、経度、メッシュコードといったキーワードから、エリアを特定します。たとえば、「東京都杉並区」と入力もできますし、「166-0001」と郵便番号で検索をかけることも可能です。検索した商圏は候補地として、ツール内に登録もできます。-Stat内の「ユーザー登録」画面へと進みます。メールアドレスを入力して仮登録すれば、本登録のURLが送られてくる仕組みです。本登録画面でパスワードを設定すれば、アカウント作成が完了し、jSTAT MAPを自由に利用できます。
レポート作成
気になるエリアを見つけたら、レポートを作成して出力しましょう。レポートを見れば、細かい商圏分析ができます。
内容を指定する
エリア設定
レポートをダウンロードして確認
メニュー内の「統計地図作成」という項目に「レポート作成」が含まれています。それをクリックすれば、「シンプルレポート」と「リッチレポート」という選択肢が表示されます。レポートを作るときは最初にいずれかの形式を選ばなくてはなりません。シンプルレポートはExcelかHTML形式、リッチレポートはExcel形式のみで出力されます。特に理由がなければ、リッチレポートでかまいません。
出力したレポートは、すぐにチェックをかけるようにします。求めている項目がそろっているか、エリア設定を間違えていないかなどを見直しましょう。商圏分析は少しでもエリア設定がずれると正確性を失ってしまいます。レポートは商圏分析の中心になるデータなので、慎重に作成することが大事です。
商圏分析と合わせて使える知識！「ハフモデル」とは何か
この段落では、商圏分析と合わせて使える「ハフモデル」についてみていきます。
ハフモデルでは将来の集客率を分析できる
消費者がある店舗へと足を運ぶ確率を数字で表す理論が「ハフモデル」です。提唱したのは、カリフォルニア大学のデービッド・ハフ博士です。ハフ博士は1960年、自身の研究により、消費者は小さな施設よりも大きな施設で買い物をしやすいという傾向を発見しました。また、消費者はより近い施設のほうを好むというデータもあります。すなわち、マーケティングでは、「消費者の近場にある大きな施設」が最も有利で、「遠くにある小さな施設」が不利だといえるのです。
ハフ博士は研究結果を基にして、消費者が施設に出向く確率を、計算式で求められると主張しました。その後、ハフモデルは世界中のマーケターから注目され、商圏分析のスタンダードな方式になっていきます。ハフモデルを踏まえて、競合のいる商圏に新店舗を建てるとすれば、「より大きく」「より近く」を意識する必要があります。
ハフモデルの計算式
消費者がある店舗を訪れる確率が「吸引率」です。そして、ハフモデルは吸引率を求めるための理論だといえます。ハフモデルの計算式はやや複雑です。まず、ハフモデルでは店舗の売場面積を「魅力度」と表現しています。面積が広くなるほど、消費者にとっての魅力が増すというハフ博士の理論によるものです。魅力度の単位は平方メートルです。これを、消費者と店舗の距離（メートル）で割ります。この数値を仮に「A」とします。
次に、同じ商圏にある施設の売場面積を、消費者からの距離で割ります。これが「B」です。吸引率は、AをAとBの和で割って、100をかければ求められます。ただ、正確にはAにもA＋Bにも1～2の距離抵抗数をかけなくてはなりません。距離抵抗数とは、消費者から離れている店舗の確率を低くするために設定される数値です。
仮にある施設「甲」の売場面積が1000平方メートルで消費者から500メートル離れていたとします。また、別の施設「乙」が2000平方メートルで、100メートル離れていたとします。このとき、甲の吸引率は「2÷22×100」なので、およそ「9%」です。すなわち、甲の吸引率が低く、立地条件はそれほどよくないとの見方ができます。逆に、乙の吸引率はおよそ「91%」で、甲よりもかなり恵まれている立地条件だといえます。
ちなみに、ハフモデルの計算式にはさまざまな応用が利きます。売場面積を純粋な店舗面積にしたり、駐車場の台数や品数にすることも可能です。さらに、計算に用いる距離も、「消費者がかかる時間」に置き換えられます。自社が重要視している項目を使い吸引率を求めるのもひとつの方法です。
商圏分析では「修正ハフモデル」が使われるように
日本では1980年代から、ハフモデルを進化させた「修正ハフモデル」が使われるようになってきました。修正ハフモデルは、当時の通産省が大規模小売店舗法に基づく出展の審査を行うために考案したものです。それまでのハフモデルは60年代に提唱された理論であるため、時代の流れに対応できない部分がありました。修正ハフモデルでは従来の弱点を克服するべく、「価格帯」「営業時間」「地域の注目度」などを使って吸引率を求められるように改善されています。
修正ハフモデルの登場により、マーケターは変則的な条件下でも正確な吸引率を計算しやすくなりました。たとえば、昔のハフモデルでは「身近で大きな飲食店」は「遠くにある小さな飲食店」よりも吸引率が高いと無条件で結論付けられてしまうでしょう。しかし、遠くのエリアにブランド力があったり、店舗の営業時間が通いやすかったりすると、吸引率は変わってきます。面積や距離以外の特殊な要素にも対応できるため、日本では広く知られる商圏分析の手法になりました。
修正ハフモデルの強みは、魅力度の定義を柔軟にしている点です。全ての消費者が面積や距離だけを評価して、商業施設に通っているわけではありません。この大前提を見逃してしまうと、算出した吸引率の信頼性は下がってしまいます。修正ハフモデルは商圏ごとの特徴を織り込み、独自のマーケティング戦略の土台を組み立てる際のツールとして適しています。市場動向の変化にも取り残されにくいのもメリットです。
顧客理解に役立つ「IDレシートBIツール」
商圏分析ももちろん必要ですが、マーケティング戦略で成功するには、商品やサービスの顧客理解が欠かせません。「IDレシートBIツール」は、顧客の購買行動の把握によって効果的なマーケティングに貢献するツールです。数万規模のお買い物レシートのデータを蓄積した「IDレシート」は、商品の買われ方や顧客の嗜好（しこう）、価値観などを把握でき、顧客の可視化を実現します。また莫大（ばくだい）なデータを整理するBIツールによって、さまざまな業務を抱える多忙なマーケターでも求める情報の特徴を簡単につかむことが可能です。
さらに、POSデータでは見えづらかった自社商品の「買う人」と「買われた」をしっかりと把握できるため、自社と競合商品の実売価格・売上が確認でき、顧客の理解だけではなく、商談時の資料としても利用可能です。
コンビニの立地別に、購買傾向を分析！
それでは具体的に「IDレシートデータ」から、どのような分析が可能なのか、実際の分析事例を紹介しましょう。
既に公開している分析レポートの中には、「コンビニの立地別に、売れ筋商品を分析」しているものがあります。実際のエリアマーケティングの分析例として、参考にしてみてください。
立地別の売れ筋商品の違いを検証
コンビニは日本全国に出店していますが、都会のオフィス需要が中心の店舗と、郊外の生活に密着するような店舗では、売れ筋商品に違いがあるのではないでしょうか。そんな、コンビニの立地における売れ筋商品の違いについて分析しました。
■立地による利用者属性の違いは？
まずはコンビニの立地により、利用者属性にどのような差があるのか見ていきましょう。
コンビニ大手３社の利用者属性を、都心店・準都心店・郊外店で比較してみます。
※都心店・準都心店・郊外店のエリア基準（関東エリアでの例）
都心店：六本木や麻布十番、浅草や石神井、池袋や蒲田など
準都心店：世田谷区祖師谷や横浜市上大岡、大森や竹ノ塚、赤羽や川崎市登戸など
郊外店：川越や木更津、習志野や銚子、青梅市や館山など
コンビニ立地別の利用者年代割合
年代は、都心から離れるごとに20代が減少し、40代以上が増加しています。
続いて職業の違いを見てみましょう。
コンビニ立地別の利用者職業割合
会社員は、都心から離れるごとに減少しています。
またパート・アルバイトは、都心から離れるごとに増加しています。
やはり都心では、オフィス需要が多いため会社員の割合が高く、郊外はファミリー利用が多くなるためパート・アルバイトの割合が高くなっているようです。
■立地ごとの時間帯別購買状況
続いて、立地ごとに利用時間帯による違いがあるのかを見ておきましょう。時間帯別のレシート枚数割合と購買額割合を算出し、どの時間帯に購買数（買い物客）が多いのか、そして購買額が高いのかを比較します。
※時間帯区分の定義
朝：5:00～10:59／昼：11:00～14:59／夕方：15:00～18:59／夜：19:00～22:59／深夜：23:00～4:59
時間帯別のレシート枚数と購買額の割合比較
都心店（黒）のレシート枚数＝購入回数（棒グラフ）と購入額（線グラフ）を見てみましょう。朝→昼→夕と徐々に購入回数は下がっていきますが、夕方と夜は変化ありません。深夜も下がりますが、３立地の中では最も構成比が高いです。
購入額はというと、朝→昼で変化なし、夕方にガクンと下がっています。都心＝オフィス利用ととらえると、夕方の帰宅時間帯に利用と購入額が下がるのは納得です。
準都心店（青）はどうでしょうか。こちらも購入回数は徐々に下がっていきますが、昼と夕方ではさほど変化がありません。夕方の構成比は都心店よりも高く、都心からの帰宅時間で準都心での利用が増加する傾向が見られます。購入額をみますと、時間経過とともに緩やかに下がるものの、購入回数ほどの下降はしていません。夕方の比率が朝と並び最も高くなっています。
郊外店をみてみると、購入回数の比率は朝、昼、夕において３立地の中で最も高く、夜・深夜での下降が顕著であり、主に朝～夕方までがメイン利用と言えます。購入額は準都心同様に購入回数の波と比較的似ていますが、夜は主婦・パート層が夕方の買い物を済ませてしまうためか、落ち込みが顕著です。夕方が上がる点は準都心と似た傾向であり、準都心・郊外においては夕方時間帯にチャンスがありそうです。
■立地による時間帯ごとの売れ筋カテゴリランキング
このように、立地ごとの利用者属性や購買時間帯の違いを頭に入れて、実際の売れ筋商品の違いを検証していきます。コンビニは、時間帯ごとに売れ筋商品が大きく変化するため、時間帯別に分析していきます。
【準都心・郊外で｢デザート｣｢アイス｣の需要が高い『昼』】
全時間帯の詳細なデータに関しては、実際のレポート記事で確認していただくとして、ここでは一部のみを紹介します。まずは「昼」の、各立地におけるカテゴリランキングです。
お昼は、デザートが立地により変化が見られます。
「生菓子･半生菓子」は全立地9～10位で同等の順位ですが、「デザート類」は都心店では9位なのに対して、準都心店・郊外店では4位と差が出ています。「アイスクリーム」も、都心店ではTOP10入りしない16位でしたが、準都心店・郊外店では7位でした。準都心店・郊外点では、お昼時間帯でも「デザート」や「アイスクリーム」の需要が高いことがわかります。
【都心から離れるごとに「たばこ」の順位が上がる『夜』】
続いては、「夜」の、各立地におけるカテゴリランキングです。
立地による相違点としては、都心店のみ「サラダ」がTOP10入りしています。そして「たばこ」が、都心から離れるにつれて順位が上がっています。また都心店のみ、酒類が2品種「リキュール類」「ビール」がTOP10入りし、他は「リキュール類」のみとなります。
仕事モードから解放されて、酒類・たばこ・アイスクリーム・スナック菓子と、プライベートタイムの買い物へシフトしている様子がうかがえます。
このような感じで、時間帯別の売れ筋商品の違いを検証しています。
どのような違いが見えてくるのか、詳細は下記のURLでご覧ください。
立地別にコンビニ購買傾向を分析！【前編】～都心と郊外、客層や時間帯による利用の違いは？～
また、上記の時間帯別売れ筋商品の検証から見えてきた、立地別の特徴を深堀りしたレポートが「後編」として掲載されています。こちらも参考にしてみてください。
立地別にコンビニ購買傾向を分析！【後編】～都心は新聞、郊外は駄菓子が売れる？～
上記のように、公開しているIDレシートデータの分析レポートでは、様々な視点での分析例が掲載されています。マーケティングにおけるデータ分析のヒントとして、ぜひご活用ください。
修正ハフモデルを用いた商圏分析を検討しよう
無計画のまま新店舗を出しても、競合の集客力に対抗するのは困難です。商圏分析によるデータマーケティングで、店舗を構える場所から慎重に選ぶことが大事です。また、商圏分析では修正ハフモデルも取り入れてみましょう。さまざまな要素を基準にして吸引率を求められるので、エリアの特徴に合ったマーケティング活動につなげられます。
「IDレシートBIツール」の詳しい情報はこちらをご覧ください。
