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仮想ペルソナ分析とは？

趣味趣向やライフスタイルの多様化、消費チャネルの複雑化、昨今のコロナ禍を受けて、
自社の顧客や店舗への来訪者を「よりよく知る」ことがマーケティングの重要課題になっています。
 

　✔　顧客データは保有しているが、属性がない
 ✔ そもそも顧客データがない　　　　　

　　　
 

仮想ペルソナ分析は、そのような課題を解決します。

自社保有の顧客データの住所や、GPS位置情報と公的統計データを重ね合わせ、
顧客や店舗への来訪者全体の性・年代、富裕度、消費傾向といった属性を類推。
漠然としていた顧客像が明確になり、ビジネス施策に活かしやすくなります。

このような課題をお持ちの方におススメです

国勢調査、年収
 

国勢調査のデータをベースに来訪者の年齢特性や世帯特性、業種、居住形態の傾向を把握いただけます。また、年収階級別の特性も反映しており来訪者の富裕度も推計可能です。
 

例えば、このレポートの場合は、休日の銀座に来る層の特徴として、10歳未満と30～40代が突出しており、夫婦もしくは子連れファミリーが多く、年収は700万円以上世帯が多いため富裕度の高い夫婦もしくは子連れファミリーが多い傾向があることが見て取れます。

消費支出
（食料、外食、住居、交通、教育娯楽）
 

消費支出データをベースに来訪者の消費傾向を把握いただけます。
例えば、このレポートの場合は、休日の銀座に来る層の特徴として、自動車やガソリンよりは公共交通機関の支出額が高く、またゴルフプレー料金やスポーツクラブ使用料など嗜好性の高い項目に対して支出傾向が高いことが見て取れます。


※消費支出データの詳細はこちら

分析の流れ

①、②や自社でお持ちのGPS位置情報をMarketAnalyzer™5.0に連携させ、公的統計データと重ね合わせます。
③の自社顧客データをMarketAnalyzer™5.0にインポートし、公的統計データと重ね合わせます。

MarketAnalyzer™の「仮想ペルソナ分析」で自動出力されるレポートは、「国勢調査・年収・消費支出・居住者プロファイリングデータ」の要素で構成され、それぞれ構成比・リフト値の表、構成比とリフト値のグラフがExcel形式で自動出力されます。

居住者プロファイリング
 

居住者プロファイリングデータをベースに来訪者の特性をクラスター毎に把握いただけます。
例えば、このレポートの場合は、休日の銀座に来る層の特徴として、首都圏14「新興富裕層」の出現率が高く、ニューファミリー特性が高いことが分かります。かつ首都圏15「都会のセレブ」の出現率も高いことから、富裕度の高さも伺えます。


※居住者プロファイリングデータとは国勢調査をもとに統計解析を用いて全国の町丁目を30分類した定性データです。分類の詳細はこちら