Say 'Cheese' !政府統計のGISが便利です

店舗商売にかかせないのが商圏調査ですが、GIS(Geographic Information System)いわゆる地理情報システムがあると便利です。

非常に高価なもので、おいそれと買うわけにも行かないのですが、周辺地域の人口や世帯数など基本的な情報収集であれば政府統計のHPが非常に便利になっていますね。

私も昔スーパーのリニューアルや新規出店などで修正ハフモデルを使った売上予測などをよくやっていました。

修正ハフモデルというのは、出向率(ある地域からその店・地域にやってくるだろう人の割合)は、「売場面積に比例して距離の2乗に反比例する」といったものです。

人口や距離から吸引力や商圏分岐点を分析するライリーの法則、コンバースの法則というものがありましたが、米国の経済学者ハフ氏が面積を因子に加えたハフモデルを発表し、日本では1980年代に当時の通産省が大規模小売店舗法などで近隣商店街などへの影響をみるのに日本の現状に合わせて抵抗係数λを2とした修正ハフモデルを採用したということです。
基本情報として仮説商圏内の世帯数や人口などを知った上で、出向率から来店客数を予測し、あとは家計調査年報などからお店の業種で消費される品物の1世帯当たり年間消費額を掛け合わせれば売上予測がでるわけです。

その業種の経験の長い人であれば、競合店と自店との競争力係数などを掛け合わせれば、さらに精度も高まると思います。
昔の自分の店の例で言えば、小型店の増床リニューアルの際、私がやった売上予測で、年間8億9千万の予測に対して1年目の実績が9億ちょっとといった例もありました。
これは誤差1%程度と、一番予測が近かった例ですが、ピッタリ当たらなくても、概ね使うには問題ないのです。

というのは、もちろん金融機関に出す事業計画作成の際には、かために計画しますので、予測売上高も少々低めに見ておくようにしていますので、その低めに予測した数字で損益計画が立てられれば目的は十分達成できるわけです。

またハフモデルをつかって売上予測までしなくとも、この政府の地図で見る統計を使って、仮説商圏内の潜在消費額(潜在需要額)がだいたい分かりますし、現在すでにそこに店舗があるのであれば、推定シェアも概算で分析することができますので大変便利です。

こうした人口、世帯数情報は、昔は市区町村の役場へ出向いて住民基本台帳などから見せてもらえる範囲を、コピー代を払ってコピーしてもらっていたものです。
今では、市区町村のHPからデータがダウンロードできますし、この政府統計のGISでは場所を指定して、周囲500m圏内や1km圏内の町丁区域での集計が簡単に見ることができ、大変便利になりました。
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こんな風に町丁区域の一覧も見られます。

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500mメッシュや1kmメッシュでの集計もみることができます。

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メッシュ集計は町丁区域の形状にとらわれないので、按分集計するにはわかりやすくて良いですね。
按分はもちろん正確ではありませんが、いくつかの事例やケースで実践で使ってみていますが、概ね使えるなぁと感じています。
そもそも売上予測やシェア分析も確実なものとは言えないので、意志決定や行動を起こす材料としてはこの程度のものでも十分だと思います。

現状のシェア分析や年齢別、男女別、世帯人員別などの情報をエリアマーケティングに使うにはお手軽で便利だと思います。

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photo by: Mukumbura