KAGAMI(カガミ)| ペルソナ構築ソリューション 消費者の行動と意識を映し出し、
リアルなペルソナを構築する
プロファイリングソリューション。

・大規模調査データと行動DNAによる分析結果
・消費者の意識価値観と実社会での行動特性を精緻にプロファイリング
・種類豊富なデータの分析体制で、貴社の課題解決をフルサポート

KAGAMIは、ジオテクノロジーズのアセットを活用し、

消費者の行動や価値観をプロファイリングするソリューションです。

「実社会や実際の人々を映し出す鏡」のような精度の高い分析を目指して名付けられました。
大規模調査と行動DNAを統合し、特定のセグメントごとに
全国平均と比較した分析結果を「プロファイリングシート」として提供。
通常のアンケートや移動ログでは捉えきれない深い意識や行動特性を明らかにし、
マーケティングの精度向上に貢献します。

こんなことでお悩みではありませんか?

特定のターゲットセグメントを発見・深く分析したい

特定のターゲットセグメントを発見・深く分析したい

ターゲットのインサイトを理解し、商品やサービスを最適化したい

ターゲットのインサイトを理解し、商品やサービスを最適化したい

調査と実際の行動にズレがあり、正確なマーケティングの判断が難しい

調査と実際の行動にズレがあり、正確なマーケティングの判断が難しい

既存のデータを活かしきれず、効果的な施策が立てられない

既存のデータを活かしきれず、効果的な施策が立てられない

ジオテクノロジーズのKAGAMIなら解決できます!

特定セグメントの精緻な分析でマーケティングを強化

セグメントの価値観・行動を分析し、効果的な施策を実現。
調査データと人流データで、顧客像を多角的に把握できます。

特定セグメントの精緻な分析でマーケティングを強化

セグメントの価値観・行動を分析し、効果的な施策を実現。
調査データと人流データで、顧客像を多角的に把握できます。

インサイト × 人流データで深掘り分析

意識・価値観データと人流データから心理や行動の傾向を可視化。
ターゲットのニーズに合致した施策が立てられるようになります。

インサイト × 人流データで深掘り分析

意識・価値観データと人流データから心理や行動の傾向を可視化。
ターゲットのニーズに合致した施策が立てられるようになります。

意識と行動のズレを可視化

GPSデータと意識調査を組み合わせ、行動とのギャップを見える化。
実態に合った施策が立てられるようになります。

意識と行動のズレを可視化

GPSデータと意識調査を組み合わせ、行動とのギャップを見える化。
実態に合った施策が立てられるようになります。

KAGAMI × 貴社データで新セグメント発見

データ統合で見えなかった層を可視化。
社内の合意形成やアイデア出しにも活用できます。

KAGAMI × 貴社データで新セグメント発見

データ統合で見えなかった層を可視化。
社内の合意形成やアイデア出しにも活用できます。

ジオテクノロジーズのKAGAMIに関するお問い合わせはこちら

例えばこんな場面で活用いただけます

・既存顧客データと組み合わせ、見えにくかった“隠れた顧客層”を発見
・セグメントごとの関心度や行動を分析し、施策の優先度を明確化
・得られたインサイトを基に、広告コンセプトや訴求ポイントを再構築

広告代理店

・既存顧客データと組み合わせ、見えにくかった“隠れた顧客層”を発見
・セグメントごとの関心度や行動を分析し、施策の優先度を明確化
・得られたインサイトを基に、広告コンセプトや訴求ポイントを再構築

・競合店と自店舗の来店者を比較し、心理・行動特性の違いを可視化
・「価格」「品揃え」「店舗体験」など、注力ポイントを明確化
・競合店利用者を取り込むプロモーションや店内改装のアイデアを創出

小売業

・競合店と自店舗の来店者を比較し、心理・行動特性の違いを可視化
・「価格」「品揃え」「店舗体験」など、注力ポイントを明確化
・競合店利用者を取り込むプロモーションや店内改装のアイデアを創出

・「家族連れ重視」「SNS映え重視」など、具体的なペルソナを設定
・来店のきっかけや満足・離脱要因を抽出し、サービス改善策を立案
・施策の効果をデータで検証し、PDCAを回して最適化

飲食業

・「家族連れ重視」「SNS映え重視」など、具体的なペルソナを設定
・来店のきっかけや満足・離脱要因を抽出し、サービス改善策を立案
・施策の効果をデータで検証し、PDCAを回して最適化

ジオテクノロジーズのKAGAMIに関するお問い合わせはこちら

ジオテクノロジーズのKAGAMIの3つの特徴

延べ600万人分の調査データと10億ログ/日で蓄積される人流データを活用し、セグメントの価値観や行動特性を深掘り。

Geo-Researchと人流データを活用した精緻なプロファイリング

延べ600万人分の調査データと10億ログ/日で蓄積される人流データを活用し、セグメントの価値観や行動特性を深掘り。

特定のターゲット条件を作成し、それらセグメントの行動特性や生活・消費意識などをプロファイリング。

条件に基づいて、ターゲット行動や意識の傾向を明確化。

特定のターゲット条件を作成し、それらセグメントの行動特性や生活・消費意識などをプロファイリング。

 全国平均との差をグラフで可視化したレポートを提供。
 アイデア出しや社内調整がスムーズに進みます。

セグメントの違いをデータで可視化

全国平均との差をグラフで可視化したレポートを提供。
アイデア出しや社内調整がスムーズに進みます。

事例

某広告代理店会社様「クライアントのペルソナごと媒体選定」

顧客課題

クライアント企業が複数のペルソナを設定しているにもかかわらず、どの媒体がどのペルソナに効果的かをデータドリブンで判断できずにいました。従来のメディア選定は主にデモグラ情報や過去実績のみに基づいており、広告効果や認知拡大にばらつきが生じるため、クライアントから「より精緻で効果的な媒体選定をしてほしい」という要望が高まっていました。

アプローチ

ステップ1

KAGAMIが保有する大規模調査データ(Geo-Research)と高頻度GPSを活用した人流データを組み合わせ、クライアントが想定している複数のペルソナについて「意識価値観」と「行動特性」の両面を深く分析しました。従来の年齢・性別といったデモグラ情報だけでなく、「どこでどんな興味・関心を持ち、いつ行動を起こすのか」という実態を可視化することで、初期設定されたペルソナ像とのギャップや新たな切り口を発見できるようになりました。

ステップ2

導き出されたペルソナごとの行動パターンをもとに、どのエリアやどのデジタルチャネルで情報接触の機会が多いかを推定しました。これらの分析結果を既存のメディアプランとすり合わせることで、テレビやSNS、デジタル広告、OOHなど、各ペルソナに対して最も効果が高いと思われる媒体を抽出し、広告クリエイティブの見直しにも反映しました。

ステップ3

新たに策定した媒体プランで広告施策を実施し、コンバージョンや認知度の変化を測定したうえで、KAGAMIが提供するデータと再度照合して成果を検証しました。その分析結果を踏まえ、必要に応じてペルソナの定義や出稿媒体を微調整しながらPDCAサイクルを構築することで、継続的に広告効果を高める体制を確立しました。

実施内容

・Geo-Research
・人流データ

実施結果

デモグラ情報と過去実績に依存した従来のメディア選定に比べ、特定ペルソナへの広告リーチ率が大幅に向上し、コンバージョン率やクリック率など主要な広告指標が改善しました。クライアント企業からも「想定と異なるインサイトが得られたおかげで、広告出稿の説得力が増し、社内での合意形成がスムーズに進んだ」という評価を獲得。さらに広告代理店内部では、KAGAMIを活用したデータ分析のノウハウが蓄積されたため、他案件への展開や新規提案の幅も広がり、ビジネスチャンス拡大につながっています。

ご利用の流れ

01

お問合せ

まずは、お気軽に貴社ご課題について、お問合せください。

02

お打合せ

貴社のご状況に合わせて、最適な調査内容や結果の活用方法をご提案させていただきます。

03

要件確定・お見積

調査内容を確定し、お見積をご提示させていただきます。

04

お申込み

弊社指定のフォーマットでサービス利用をお申込みいただきます。

05

分析実施・ご納品

人流分析やデータ切り出しを実施し、納品物をご納品いたします。

06

アフターサポート

弊社エンジニアの技術的な支援など、サービス提供後も貴社課題解決に伴走いたします。

ジオテクノロジーズのKAGAMIに関するお問い合わせはこちら

よくある質問

来店者のデータはどのように取得していますか。

弊社が開発・リリースしているポイ活アプリ「トリマ」のユーザーから、GPSデータを取得しています。
「トリマ」は2020年のリリースから、App Storeで上位を獲得するなど、ポイントアプリとして国内トップクラスのアクティブユーザー数を維持しております。

データの網羅率について教えてください。

日本全国で人口比2%以上のユーザー数がいるため、統計的有意な網羅状況を達成しております。

来店計測はどのように行いますか?

弊社の強みでもあるGPS由来の高精度な人流データを活用し、広告を見たユーザーが実際に店舗へ来店したかどうかを測定します。

・広告接触者が、広告接触後に来店したかを判定
・その来店が広告由来で発生したのかを調査
・来店に至ったユーザー属性や広告への反応を調査分析し、次回施策のターゲティングに活用

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