商圏分析とは？目的や得られるデータ、具体的な分析方法を解説

商圏分析とは、出店を予定しているエリアについて、統計データや自社データなどを使って商圏の大きさと来店客数、顧客の属性、消費傾向のほか、競合の数や状況などについて調査・分析することです。

商圏分析で地域の特性を把握すると、「自店舗のコンセプトと合致するか」「経営が成り立つか」といった予測ができて、新規出店によって期待できる収益の見込みを立てることが可能です。既存店舗の収益改善に向け、長期的な売上予測のもとで事業計画を立てるのにも役立ちます。

また、商圏の範囲は、業種や提供するサービスによって異なります。商圏には、既存店の顧客データをもとにした「実商圏」と、出店前の仮説データにもとづく「想定商圏」があります。そのほかにも、商圏はターゲット層が無理なく来店できる距離によって、一次商圏から三次商圏に分けられるため、サービスがどの範囲のユーザーまで届きうるのかを考え、適切な商圏設定を行うことが重要です。

ただし、商圏の状況は刻々と変わります。競合店が新たに参入したり、都市開発で人口構成や人の流れが変化したりすることがあるからです。商圏分析を行う際は、現在だけでなく、これから起こる確率の高い変動を踏まえた未来の状況を考慮することが大切です。商圏の状況をリアルタイムで把握し、売上の向上につながる戦略を練りましょう。

商圏分析は、新規出店や既存店舗のリニューアルなど、さまざまな目的で実施されます。ここでは、商圏分析をする4つの目的について見ていきましょう。

店舗開発

商圏分析をする目的のひとつとして挙げられるのが、店舗開発です。新規出店や、既存店舗の収益改善を目指すリニューアルなどがこれにあたります。

新規出店の候補地や既存店舗があるエリアの商圏分析をすることで、店舗の今後の収益性や、既存店舗の売上を阻害している要因などについて、数値的根拠をもって推測できます。商圏分析をせずに出店やリニューアルの計画を進めると、店舗開発を担う人の経験や勘に頼った属人的な運用になりやすく、ノウハウが企業に蓄積されにくくなるでしょう。

競合店舗の調査

新規店舗の出店場所を検討する際に有用な競合店舗の調査にも、商圏分析が用いられます。

具体的には、候補地の商圏内にある競合店舗数のほか、昼夜別の人口や世帯数、男女比、消費特性などを調査することで、競合店舗の強みや弱み、自社の店舗が十分な収益を見込めるかどうかを判断可能です。また、ターゲット層に応じたサービスの提供や、効果的なプロモーションにも役立つでしょう。

顧客データの分析

顧客データの分析を目的に、商圏分析をすることもあります。

既存店舗のリニューアル方針や退店・縮小の必要性を検討するには、商圏分析で既存顧客の住所データや購買履歴、交通アクセスの状況といった情報にもとづく、実勢商圏（実際に店舗に来店する顧客の分布エリア）を理解することが大切です。

これによって、既存店舗の強みと弱みの把握だけでなく、自社の複数店舗が競合するカニバリゼーションエリアの認識、来店を妨げる要素の洗い出しにも役立ちます。

販売促進 

既存店舗の販売促進を目的に、商圏分析を行うこともあります。

既存店舗の売上を向上させるには、ターゲットを絞った効果的な販売促進の施策が求められます。闇雲にダイレクトメールを送付したり、ウェブ広告を出したりしても、潜在顧客がいないエリアでは無駄になってしまう可能性が高いでしょう。

商圏分析をして、顧客の位置を可視化することで販促すべきエリアが明確になり、販促の費用対効果が向上します。

続いては、商圏分析で得られるデータについて確認していきましょう。

これらのデータは、マーケティングや店舗開発の現場で、自社の強みや課題を検討する際に活用されます。一般的な商圏分析で得られるデータの例は、下記のとおりです。

＜商圏分析で得られるデータの例＞　
・人口総数・人口特性（1人世帯の数、男女別人口、昼間・夜間人口など）
・世帯数・世帯特性（世帯構成、規模、世帯形態など）
・商業人口・商業特性（来訪客数、商業施設への流入パターンなど）
・施設別人口（オフィス、商業施設、公共施設の利用者数など）
・年収特性（所得分布、購買力など）
・将来の人口予測（人口減少や年齢構成変化の予測）
・消費支出特性（食品、娯楽、交通など、各カテゴリーへの支出割合）

また、ジオテクノロジーズが提供する来店顧客の分析サービス「店舗カルテ」では、下記のデータを標準提供しています。商圏分析で具体的にどのようなデータがわかるのか、参考にしてください。

＜「店舗カルテ」の基本分析メニュー＞

・来店状況（曜日・時間帯別ユーザー数、性年代構成比の拡大推計値、併用競合店舗ランキング）

・商圏把握（来店ユーザーの居住地分析）

・顧客属性（既婚割合、平均同居家族人数、持ち家比率、職業構成比、平均世帯年収）

・来店手段（自動車来店比率、店舗前道路の通行状況）

これらのデータをもとに来店顧客の具体的な状況を分析することで、効果的な販促施策や運営改善に取り組むことができ、効果測定や検証を行うことも可能です。

また、「店舗カルテ」には、カスタマイズした分析メニューもあり、顧客評価や来店前後の立ち寄りスポット、来店者が日常的に利用する鉄道・駅なども分析することができます。

商圏分析には、下記のようなデータを使用します。

＜商圏分析で使用する主なデータ＞

・統計データ

・顧客データ

・位置情報・人流データ

・自社・自店舗のデータ

・競合他社・店舗のデータ

それぞれの内容について、詳しく見ていきましょう。

統計データ

客観的なデータを多く収集し、一定の集団の性質や傾向を数値で表した統計データは、商圏ごとの顧客のボリュームや属性、消費行動などを把握するのに役立ちます。

例えば、国内に住むすべての人と世帯を対象に国が実施する国勢調査、地域別の経済活動や都道府県別のGDPなどを調査した経済データなどがあります。

顧客データ

既存店舗に来店した顧客の情報も、商圏分析に有用です。来店頻度、購入商品、顧客の属性などのデータを、統計データと組み合わせて分析することで、顧客の消費行動や購買傾向を理解し、マーケティング戦略に反映できます。

また、特定の顧客層に向けた販促施策の最適化や、リピーターの育成などにも取り組むことが可能です。

位置情報・人流データ

位置情報は、「GPS」「Wi-Fi／ビーコン」「携帯電話基地局」などを利用して、スマートフォンなどのデバイスの位置を特定することで収集できるデータになります。

これを緯度・経度で点として記録し、時系列でつないでいくことで、人の動きと滞在場所を把握できるようにしたのが人流データです。

人流データを活用すると、これまで推測の域を出なかった顧客の動きを高い精度でつかみ、根拠をもって商圏分析に活用できます。さらに、性別・年代・家族構成などの属性を持った人流データであれば、より深く分析することが可能です。

ジオテクノロジーズの人流データは、性別・年代・家族構成に加え、職業分類・役職など10種類以上の属性情報を持っており、商圏分析に有効なデータとなっています。

自社・自店舗のデータ

専用のレジで記録されたPOSデータや立地データといった自社・自店舗のデータは、商圏分析に活用可能です。

商品の売れ行き、売れた日時、購入した顧客の性別・年齢などの販売状況が含まれています。また、立地データは、地理的特性、周辺環境、アクセスの仕方、交通量などの情報のことです。

これらのデータは、商圏内の顧客ニーズと、自社コンセプトに合わせた立地条件の判断に役立つでしょう。

競合他社・店舗のデータ

商圏内にある他店舗の立地データや店舗データを分析することによって、自店舗との比較や競争力の把握に役立ちます。

具体的には、よく売れている商品のカテゴリーや価格帯のほか、外部から見た建物や看板の視認性、坪数、間口の広さといった情報です。それらを自店舗のデータと比較して、競合優位性を理解することで、適切な施策を展開できるでしょう。

新規出店に向けた商圏分析は、どのような手順で行えば良いのでしょうか。商圏分析の具体的な流れは、下記のとおりです。

1. 店舗情報や顧客情報をマッピングする

まずは、出店を予定している候補地のほか、既存の自店舗や競合店舗の位置を地図上にマッピングします。近隣にある自店舗で顧客データを収集している場合は、顧客の位置もマッピングしておきましょう。

2. 商圏を把握する

マッピングした地図をもとに、候補地の商圏規模や潜在顧客数、住民の年齢層・性別といった属性情報と、競合店との位置関係などを分析し、商圏を設定します。

新規出店の場合、候補地を基準として半径距離で商圏を設定するのが一般的です。しかし、属性情報を持つ人流データを活用することで、単なる地理的範囲ではなく、実際の人の動きにもとづいた実勢商圏を見極めることができます。

なお、人流データには位置情報だけで属性情報を持たないデータがあります。より詳細な分析のためには、位置情報と属性情報の両方を持ったジオテクノロジーズの人流データを活用することをおすすめします。

3. 統計データや自社で集めたデータで商圏を分析する

国が実施する国勢調査や地域別の経済活動、都道府県別のGDPなどを調査した統計データを活用することで、商圏内の人口構成や経済規模を把握できます。

また、自社の顧客管理システムやPOSデータから取得した購買データ、会員情報などを活用することで、総合的な商圏分析が可能です。

4. アンケートを実施する

実際に商圏に住んでいる人や商圏を訪れたことがある人の中から、ターゲット属性にあてはまる人をピックアップしてアンケートを実施することで、リアルな声をマーケティングに活かすことができます。

また、競合店舗を訪れた人に絞ってアンケートをとり、「競合を選ぶ理由」「競合に対する不満」などを調査することで、効果的な戦略策定に役立てることも可能です。

ジオテクノロジーズでは、自社のポイ活アプリ「トリマ」のユーザーである全国のアンケートモニター約600万人に対して、位置情報をもとに商圏に住む人などにアンケートを実施できる「Geo-Research（ジオリサーチ）」を提供しています。

このサービスでは、高精度なスクリーニングによって、ターゲット層をより正確に特定することが可能です。通常のアンケートでは把握しにくい「実際に特定のエリアを訪れた人」「特定の商圏内に住む人」を対象にできるため、単なる意識調査ではなく、実際の行動にもとづいたリアルな消費者インサイトを取得できます。

5. 商圏レポートを作成する

商圏の特性を把握した後は、戦略立案や実行に役立つ商圏レポートを作成します。地図や統計情報、グラフなどを駆使し、情報を可視化すると効果的です。

また、競合店舗の位置や商圏内の交通動線、ターゲット層の分析結果なども盛り込むことで、より総合的な判断材料を提供できます。

6. 新規出店や販促戦略を実行する

商圏レポートの結果をもとに、地域特性、ターゲット特性に応じたマーケティング施策を実行します。例えば、商圏内に住んでいるターゲット層に向けて、効果的なデジタル広告を配信したり、チラシをポスティングしたりすることで、認知拡大や集客効果を高めることが可能です。

ジオテクノロジーズでは、自社のポイ活アプリ「トリマ」の位置情報を活用し、ターゲット層に向けてダイレクトにデジタル広告を発信できる「トリマ広告」というサービスを提供しています。このサービスでは、属性情報と紐付けた人流データを活用し、商圏に住む人などへターゲティング広告や消費者分析を通じて、効果的なマーケティング支援が可能です。

具体的な内容としては、実際の行動データにもとづいて、商圏を訪れたことのある人やより関心が高い人に向けて広告を届けられるため、費用対効果の高い販促を実施できます。配信するだけでなく、広告の閲覧数や広告を見て来店した人の数がわかるサービスもあるので、広告の効果測定まで可能です。

7. 効果検証をしてPDCAを回す

実行した施策について、費用対効果や顧客アンケートなどをもとに効果を測定し、課題や改善点を見つけて次回以降の取り組みに反映します。
PDCAを継続的に回していくことにより販促施策の質が向上し、より商圏に適した戦略を効率的に実施できるようになるでしょう。

新規出店や販促を計画する際、エリアを分析して特性を把握する商圏分析は欠かせません。商圏分析の結果をもとに、ターゲット層へ精度の高いアプローチをして、事業拡大や効率的な販促につなげましょう。

ジオテクノロジーズが提供する属性情報を紐付けた人流データ「Geo-People」は、高密度な位置情報の取得により、最新の人の動きを反映しています。性別・年代・家族構成に加え職業分類・役職など、10種類以上の属性を持った高精度な人流データを活用することで、正確かつ迅速な商圏分析が可能です。

また、ジオテクノロジーズは、来店状況や商圏把握、顧客属性などを明らかにし、販促施策や運営改善をご支援する店舗カルテというサービスも提供しております。日本全国99％の店舗を分析対象とし、自店舗のみならず競合店舗の来店顧客を分析することも可能です。

ビジネスを成功に導く人流データと、データにもとづいた販促ソリューションを、ぜひご活用ください。