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ビジネスGIS講座①
 

ビジネスGIS講座①

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    ビジネスGIS講座① ビジネスGIS講座① Presentation Transcript

    • TakumiMap の統計データから見えること エリア戦略と重点エリアの追求 Next-C 2010 年12月
    • 目次
        • 1. エリア戦略立案に必要な4要素とは
        • 2. 現状のビジネス状況を整理する方法とは
        • 3 .   仮説思考とは
        • 4.  TakumiMap に搭載できるデータとは 
        • 5. 統計データの集計単位と色の付け方
        • 6. 商圏と立地とは
        • 7. 地図で統計データの色をつける方法とは
        • 8. 国勢調査データの活用
        • 9. 商業統計データの活用
        • 10.地図を読むー仮説を立てる 生活圏
        • 11.市場規模を調べ、シェアを推測する
        • 12.商圏内人口を考える
    • 1.エリア戦略に不可欠な要素とは
    • 1  エリア戦略立案(仮説思考)に、必要不可欠な 4 要素とは
      •   1 .エリアのニーズ構成とターゲット
        • 人口、世帯、年齢構成、
        • 消費量、住居形態、
        • 所得、事業所数
        • 顧客データ
        • 商圏の確認
      3 .エリア担当者の考える ターゲットと狙うエリア 課題の整理と仮説思考の活用
        • エリア戦略(誰に、どこに)
        • 現場の意識と行動の変革
          2 .環境変化の予測    都市計画、住宅開発 企業、大型施設店の出店、撤退 4 .競合構造 統計データで調べる 自社顧客 会員情報の活用 競合店の住所、売上規模など 情報を調べ地図に載せる デベロッパー情報 都市開発情報を活用 大店法(制約論) Who ?  Where ? What? How to permeate? メンタルマップの活用と裏づけ検証 仮説思考によるターゲットとエリアの絞り込み 仮説思考を活用して、よい立地、 NO 1になれるエリア、ターゲットを絞り販促をしながらシェア、売上を伸ばすこと
    • 2.エリア戦略の課題を整理する方法とは
    • 1.現状のエリア戦略の課題を整理する方法とは (1)ロジカルシンキングの活用
        • ロジカルシンキングとは
          • 課題をあっという間に、構成要素に分解して、よりよい答え、次に取り組むべきことや、問題解決策を時間をかけずに見つけるための思考。  仮説思考 が重要な役割をはたす。 
          • 出店会議や営業戦略会議での内容を整理することで、エリア戦略立案の時間を短縮することができる
      1 .課題を見る、聞く、調べる 2 .課題の構成要因をコンポーネント化 フレームワーク、仮説思考を使って 解決策を立てる 課題の山を分解して分類する (コンポーネント化) MICE ロジックツリー A B C D A B C D C A B D C A B D C A B
        • A-1
        • A-2
        • A-3
        • B-1
        • B-2
        • C-1
        • C-2
        • A
        • B
        • C
        •  課題
        • D
        • D-1
        • D-2
      顧 客 Customer 自 社 Company 競 合 Competitor 自社の強み 競合の強み サー ビス 販売 流通 生産 調達 開発 研究 自社の競争力 市場の魅力 大 中 中 大
    • 2 . 問題解決に必要な技術  (1) MECE 、ロジックツリー
        • 20歳未満と20歳以上、日本とそれ以外というふうに、明確に切り分けられる場合に適用
        • 革新性と収益性、社会の多様性と公正性、など、重要な要素であるが、必ずしも明確に切り分けられるような性質のものではない場合に適用
      漏れ、ダブりのないケース 「重要な要素」を押さえればよいケース A B C A B C D MECE :  M utually E xclusive C ollectively E xhaustive 漏れもダブりもないこと (狭義の MECE ) (広義の MECE )
    • (2)ロジックツリー . . . ツリー状に表現した、 MECE なグループ分け MECE に 全く同じものが各ブランチにでないように切り分ける 2 段、せいぜい 3 段まで これだけで十分なケースも多い
    • (3) ロジックツリー 会社の売上・利益拡大の施策(例) 売上・利益の 拡大の施策 店舗数増加と統廃合 出店エリアの拡大->選択の時代 店舗を改装・拡大(商業施設内で) ◎ ○ △ ○ 立地戦略 品揃戦略 顧客数のアップ 低価格化 品そろえ数、買上点数のアップ
        • 立地要因
          • 誘導施設
          • 視界性
          • 動線・道路
        • 商圏要因
          • 競合因子
            • 自社競合
            • 他社競合
          • 商圏因子
            • マーケット規模
            • 商圏の質
            • 通行人、交通量 看板
    •   ( 4) ロジックツリー  ○○会社売上・利益の拡大策 直営・FC店の場合(例) 売上・利益の 拡大の施策 来店者のアップ Web 化による問い合わせ マス広告 FC ・直営店の増加と統廃合 出店エリアの拡大->選択の時代 アクセスのよさと交通量 ◎ △ ○ △ 立地戦略 集客力 店舗別、エリアを絞った DM 、チラシ、新聞折込、ポスティング ◎
    • (5)ロジックツリーとメモの関係(ヒアリング・課題整理に生きる) A ・ A-1 ・ A-2 ・ A-3 ・ A-4 A-2 A-3 A-4 A A-1-1 A-1-4 A-1-3 A-1-2 2ページ目のメモ: 子 A-1-2-1 A-1-2-2 A-1-2-3 A-1-2-4 3 ページ目のメモ: 孫 A-1 1 ページ目のメモ: 親 ロジックツリーとしては メモとしては A-1 ・ A-1-1 ・ A-1-2 ・ A-1-3 ・ A-1-4 A-1-2 ・ A-1-2-1 ・ A-1-2-2 ・ A-1-2-3 ・ A-1-2-4 A-1 以外の分岐については省略 A-1-2 以外の分岐については省略 第 1 階層 第 2 階層 第 3 階層
        • ロジックツリーとメモは基本的に同じ、等価のもの
        • メモはページ数を自由に増やせるので、深掘りしやすい。手軽に書ける
        • ロジックツリーは全体の構造を明示しやすい。 2 階層以上は書きにくい(左図は第 3 階層まで表示)
      ○ 年○月○日 ○ 年○月○日 ○ 年○月○日
    • ( 6 ) フレームワーク . . . 考え方の枠組み、構造化 自社の強み 競合の強み 戦略立案時に考慮すべき 3 要素、 7 要素 事業の優先順位付け ビジネスシステムの比較 自社の競争力 市場の魅力 大 中 中 大 サー ビス 販売 流通 生産 調達 開発 研究 3C 7S 顧 客 Customer 自 社 Company 競 合 Competitor 人 材 Staff 制度・システム System 組織の構造 Structure スキル Skill ビジョン・価値 Shared Value 経営風土 Style 戦 略 Strategy
    • (7)ロジックツリー 出店会議によく出る質問、内容をまとめる
        • 「競合店はどこにいるのか?」「もしくは近隣に競合店がどこにはいっているか?」
          • 競合となるタイプは以下4つに分類して会議をしている
          • タイプ1  A 社、 B 社、 C 社
          • タイプ2  D 社
          • タイプ3  E 社
          • タイプ4 複合店にあるところに入っているお店
        • 「どうやってしらべたのか?」
          • 出店候補地、ホームページを利用して競合店の住所を調べている
        • 「出店候補地の足元人口のデータはどのくらい?」
          • 総世帯数、男女人口、男、女、持ち家世帯数を調べている
        • 「商圏内でのターゲット人口は何人いるのか?」 
          • 土日集客施設の商圏は半径 5 - 10Km
          • 平日集中の商圏は半径1-3 Km
        • 「ファミリータイプは?」
          • ターゲットはニューファミリーで、よく来店してくださるお客様がターゲット
        • 「どんなテナントが複合施設にはいる予定なのか? 」
          • そのタイプは土日集客型? 平日集客型?」
          • 複合施設はどの世代にターゲット化をしているのか?
          • 施設全体の売上予測で○○円がみこめるか否か判断基準
          • カジュアルテナントの有無と構成、フロア場所が大切
          • 施設図面とテナント候補場所の位置の確認
        • 集客の魅力度を知る情報が大切
          • テナントの売上情報がない場合、裏情報をとったり、施設の売上金額から推計する
        • 出店候補地の近隣に自店舗がある場合の考慮しているポイントとはなにか
          • カニバリゼーションはおこりうるのか!
          • 相乗効果が見込めるのか! 共食いとなるのかを見極めるものが実際はない。なんとなく判断している
          • 故、「チラシ配布エリア対象世帯数が○世帯と重なるとカニバリが起こる」と仮説して、出店の有無の判断をしている
      ツリーで整理したら、次にフレームワークで出店基準を整理する
        • A-1
        • A-2
        • A-3
        • B-1
        • B-2
        • C-1
        • C-2
        • A
        • B
        • C
        •   課題
        • D
        • D-1
        • D-2
    • (8) ロジックツリーをフレームワークで整理 出店会議の例
        • 出店基準に関するお話をまとめると・・・以下、 3 点のポイントをあわせて考えられているのではないか
      出店基準1 出店基準2 出店基準3 複合店の売上 円以上 ○ 円以下 カジュアルテナント 有 無 複合店の売上 ○ 円以上 ○ 円以下 ターゲット世帯 (ニューファミリー) 多い 少ない 近隣に自社系列店舗が ない  ある チラシ配布エリアが 同じ 違う ■ 出店基準1.2.3.が合致したとき出店    を決められている(仮説) 次に、 TakumiMap に競合店の位置と自社店舗位置を地図で掌握してターゲット世帯の多いエリアを深堀する。
    • 3.仮説思考とは
    • (1)仮説思考とは!  空を見上げたら -> 曇っていたので -> 傘を持っていこう! 仮説立案 販促1 検 証 仮説修正 販促2 検 証 結 論 結論
        • 「いい加減にエイヤ!」ではなく、常に感度を高く保ち、何に対しても自分なりの考え、仮説を持っていることが大前提
        • インタビュー、データの分析などの検証作業を始めると、新たな仮説がどんどん湧き、仮説が修正される。 また、エリアのローラ作戦、訪問、チラシの反響を見えて営業重点エリアを絞りこんでいく
        • 販促の頻度、媒体、告知の仕方などはエリアと人員に応じて検討する
      ステップでいうと イメージ的には 方向修正 方向修正 方向修正 ポイント TakumiMap の仮説の検証とは 地図を見たら  -> お客さんがいそうなので  -> 販促をしよう!(ローラー、チラシ、 etc )
    • (2)仮説思考を使うとアウトプット指向になる
        • 着実に成果を積み上げようとしても途中で失速し、時間切れになることが多い
        • 状況変化は、日常茶飯事
        • 突然の時間カットに対応できない
      かけられる時間 時間 成 果 必要なレベル
        • 最初に一気に答えを出す
        • その勢いで、大枠を決める
        • あとは検証し、解を熟成させる
        • 途中でストップしても OK
      かけられる時間 成 果 必要なレベル 積み上げ式 アウトプット指向 初めてすぐ目途をつける 半分の時点では方針をほぼ決定する エリア戦略を選定するには仮説思考でターゲットを探すことが有効
    • (3)地図を見上げたら 「どこにターゲットが住んでいるか」を探すステップとは 空をみあげたら 曇っていたので 傘をもっていこう エリアの絞り込み TakumiMap を見る 現地調査や販促の実施 ステップ1 従来の販促エリアを地図で確認 ステップ2 競合店、自店や顧客分布で商圏を確認 ステップ3 フレームワークでタゲット層を探る。(統計データの活用) ステップ4 ランチェスター戦略の考え方にもとづくエリア選定 ステップ5 地図をみながら NO 1になれるエリアを会議で決める
    • (4)ターゲットを探す フレームワークとは
        • フレームワークとは
            • 考える枠組みをつくり、様々な問題を考える切り口を見つける方法
            • 物事を考える前に、まずどのようなフレームワーク(2x2  Or  3x3)を使うか時間をかけて考える
            • 情報の整理だけでなく、解釈を付与することが大切。 整理した情報からどんなことが言えて、何をしていくべきなのか
            • 指標としては相関関係にないものを選ぶことがポイント
        • エリアのニーズ構成をしらべるにはフレームワークを活用する!
          • フレームワーク 2x2と3x3の違いとは
            • 2x2 は 3x3の H,M に注力したもの
            • 2x2 に絞るにはそのときの状況に応じた意義深い指標を選んで行なう
            • 2x2 は絞り込んで注力したいときに利用
            • 3x3 は全体を俯瞰して大枠を把握したいときに使う
            • TakumiMap では凡例を用いてこのフレームワークの考えをもとにエリアやターゲットを絞りこむ
            • H は high =多い  M は Middle =普通   L は Low =少ないの略
      フレームワーク 2x2 3 x3 ターゲット顧客を探すには、独自に仮説をたて、指標を探す必要がある 指標2 指標1 【 H 】 【 L 】 【 M 】  【 H 】  【 M 】 【 L 】 ニューファミリーがいるエリア 民営借家で 3 人以上の世帯 小中学校を中心として 3 km以内 3Km以上 多い 少ない
    •   (5)ターゲットを探す  フレームワーク
        • ターゲット顧客が「消費者?」 「世帯主?」 「借家世帯?」 「企業?」で利用すべき統計データがかわってくる。 
        • 精度の高い情報は自分であつめる時間と労力の割りにはコスト高となってしまうので仮説や代用指標を用いてターゲットを探す
          • 消費者の場合「 5 歳刻み人口」と「男女」で探す
          • 世帯主でも「持ち家」「民営借家」などに分類される
          • 企業の場合、事業所統計データの事業所数を活用する
            • 但し、実際の訪問対象先をリスト化して、具体的な営業指示を出したい場合、東京商工リサーチや帝国データバンクから入手した企業データを活用するのが具体的である
            • また、電話帳データを購入してのローラー作成をたてるケースもあるが、どれの場合にもデータ購入費用がかかる
        • ターゲットとなるエリアや顧客のプロファイルを仮説で想定して、各種統計指標を活用する。 そして、エリアや顧客の住んでいそうな場所を絞りこむ
          • 例えば「、空き巣がよく狙う場所とは?」
            • 「路地裏でおじいさん、おばあさんが多いエリアでかつ日中人がすくないエリア」という見識がある
            • これを国勢調査データで探すと・・・「 65 歳人口が多く、世帯が密集していて、かつ戸建、持ち家の多いエリアで絞りこまれる場所」 という仮説となる。  
          • 「団塊の世代」が多いエリアでセカンドハウスを探していそうな都心にすんでいる地域は?
            • 「 55 歳以上人口」でかつ、「持ち家世帯」が多エリア、そして「年収推計データ」で 700 万円以上の多いエリアなど、絞り込んでいくプロセスはロジカルシンキングでいう、フレームワークの考え方で「辺り」をつける
      30-40 歳代 多い 少ない 民営借家でダブルインカム 多い 少ない セカンドハウス購入しそうなエリア 年収 700 万円以上 700 万円未満 持家世帯と  55 歳以上人口 多い 少ない LOHASに興味がありそうなエリア
    • (6)ターゲットを探す フレームワーク 3 人以上家族 15 歳以下人口 家族構成 3 人以上 団塊ジュニア年齢 ターゲット年齢 マンション販売価格 年収 男女別年齢  年収 700 万円以上 民営借家世帯& 30 ~ 40 代女性 ニューファミリー 親と一緒に住んでいる 団塊ジュニア ニューリッチ ターゲット キャリアウーマン XXXXX XXXXXX XXXXXX セカンドハウス購入しそうなエリア 年収 700 万円以上 700 万円未満 持家世帯と 55歳以上人口 多い 少ない ニューファミリーがいるエリア 民営借家で 3 人以上の世帯 小中学校を中心として 3 km以内 3Km以上 多い 少ない 7000 万円以上 7000 万円以下 地図上の施設や統計指標を利用しながらターゲットエリアの場所を絞りこむ仮説思考が基本。 実際は販促、効果測定などをしながら検証する必要あり 多い 少ない 多い 少ない 多い 少ない 多い 少ない 多い 少ない
    • (7) ターゲットを探す キャリアウーマンにマンションを販売する仮説   A&Bのエリアは何処か? 4つの指標をつかって、キャリアウーマンがすんでいそうなエリアを仮説する 凡例表示をつかって、一人世帯が多く、 30 歳代の女性人口の多いエリアを選択  次に、民間借家世帯が多く、かつターゲット年収世帯数が多いエリアを絞りこむ 30 歳代の女性人口 多 中 少 多 中 少 一人世帯 Aのエリア 多 少 少 多 民間借家世帯 年収 700 万円以上世帯数 Bの エリア
    • (8)フレームワークの活用-Aのエリア 一人世帯が多く、かつ 30 歳台女性の多いエリア 30 歳代の女性人口 多 中 少 多 中 少 一人世帯 Aのエリア
    • (9)フレームワークの活用(6)-A&Bのエリア Aのエリアかつ、民営借家世帯、年収が多いエリアに絞りこむ 多 少 少 多 民間借家世帯 年収世帯数 Bの エリア 30 歳台の女性人口 大 中 小 大 中 小 一人世帯 Aのエリア
    • (10) フレームワークの絞り込みは凡例をクリックする 持家世帯 一戸建世帯数 リフォームニーズのあるエリアの仮設 ■ は凡例トップ2の対象エリア 多い 少ない 多い 少ない TakumiMap のフレームワークは凡例表示 フレームワークの考え フレームワークで選択した■ は TakumiMap の凡例でいうトップ2を選択したことになる ターゲットを絞り込むときは中央分割を利用する。  エリアのターゲット平均人口や世帯密度を中心に「多い、少ないエリアを探るときに活用
    • (11) TakumiMap 凡例のトップ2を選択 一戸建世帯数 多いエリア 一戸建世帯数 多い 少ない ターゲットを探すには中央分割法を利用  対象ターゲットエリアの平均密度に対して、「多い、少ない」を地図上で表示させる方法
    • (12) TakumiMap 凡例のトップ2を選択 一戸建世帯数 & 持家世帯 多い 少ない 一戸建世帯数 持家世帯 多い 少ない 凡例を選択パターンをかえながらしながら、注力エリアを選定していく。ことのき部課長、エリア担当、住んでいる社員といっしょに選定すると大変効果的な会議が実施できる
    • (13)ランチェスター理論をもとに TakumiMapで営業重点エリアの選定基準とは 顧客数 市場性(人口・持家世帯・一戸建て・世代・年収) 高い 低い 多い 少ない TakumiMap での 弱者の営業戦略エリアの決め方 強者の営業戦略エリアの選定基準 弱者の戦略エリアの選定基準
        • 地域で 2 番店以下のお店が探すエリアのポイント
          • NO 1になりやすい地域
          • シェアが高い地域
          • 上位との差が少ない地域(逆転可能な地域)
        • 地域で 1 番店さがす営業重点エリアのポイント
          • 市場規模の大きい地域
          • 成長性の高い地域
          • 代表性のある地域
            • 情報センター
            • 格上げ地域
      顧客数 市場性(人口・持家世帯・一戸建て・世代・年収) 高い 低い 多い 少ない TakumiMap での 強者の営業戦略エリアの決め方 TakumiMap では市場性のあるエリア(統計指標)と顧客数の多い、少ないでエリア選定をおこなう。 自社のお店が 1 番店の場合、 2 番店以下の場合で選択基準がことなる
    • (14)弱者の選択基準 多い 少ない 一戸建世帯数&持家世帯数  顧客数 多い 少ない
          • NO 1になりやすい地域
          • シェアが高い地域
          • 上位との差が少ない地域(逆転可能な地域)
      TakumiMap での 弱者の営業戦略エリアの決め方
    • (15)強者の選択基準 多い 少ない 一戸建世帯数&持家世帯数  顧客数 多い 少ない
          • 市場規模の大きい地域
          • 成長性の高い地域
          • 代表性のある地域 (情報センターや格上げ地域)
      TakumiMap での 強者の営業戦略エリアの決め方
    • (16)ランチェスター3つの戦略原則
        • 三つの戦略原則  ランチェスターの法則から導き出された戦略には、以下の三つのポイントがある
          • 原則1  ナンバーワン主義:  強者のみが安定した地位を得られるという考え方
          • 原則 2.   弱者・弱点優先攻撃:  弱者が強者と戦う際に、争うプレーヤー数が3以上の場合、自身より下位のものを攻撃する、または相手の弱点を攻撃することを優先させ、最終目標の強者撃墜に近づくという考え方。弱いものいじめの原則
          • 原則 3   一点集中主義:弱者の戦略の基本、攻撃目標を達成するまで攻撃を続けることを意味する
        • 三つの戦略原則から、自社の店舗が何番店か‘弱者Or強者)でとるべき、エリア戦略がかわってくる
          • 弱者の場合( 2 番店以下)のキーワードは差別化戦略。 具体的な戦略としては5つ
            • 局地戦:スキマ市場やニッチ市場に競争の場を特化し、トップ企業と戦う
            • 一騎打ち:資源を集中し、トップ企業と戦う
            • 接近戦:強者に先んじて、顧客ニーズの把握や顧客へのコミュニケーション強化を図り、戦略の確度(商品のヒット率)を上げる
            • 一点集中:攻撃目標をひとつに絞り、強者の弱点を重点的に攻める
            • 陽動作戦:従来のパターン以外の展開を測り、強者を出し抜く
          • 強者の場合( 1 番店)はミート(追随)戦略。 つまり、弱者が取る差別化戦略に対して、その差別化のポイントに追随して、弱者の競争優位性をなくすという戦略。 具体的な戦略は以下の5つ
            • 広域戦:弱者の局地戦に対応
            • 確率戦:弱者の一騎打ちに対応
            • 遠隔戦:弱者の接近戦に対応
            • 総合戦:弱者の一点集中に対応
            • 誘導作戦:弱者の陽動作戦に対応
    • (17)ランチェスターとは
        • 1.ランチェスターの法則とは
          • ランチェスターの法則とは、第一次世界大戦の頃、イギリスで航空機や戦闘機の開発に携わっていたF・W・ランチェスター( 1868 年~ 1946 年)が、戦争における双方の戦闘機の数と戦闘の結果がもたらす被害について、武器の性能差などの要因も含めて研究し、発見した法則です。
        • 2.ふたつの基本法則  ランチェスターの法則には、ふたつの基本法則があります。ひとつは「一騎打ちの法則」、もうひとつは「確率戦闘の法則」あるいは「集中効果の法則」と呼ばれるものです。
          • (1) 一騎打ちの法則
            • 「一騎打ちの法則」とは、「2者間の戦いにおいては、武器の性能が同じであれば、兵力が大きい方が勝つ」というものです。  例えば、A軍の兵力が5、B軍の兵力が3で、双方がお互いに1人ずつ戦い、お互いの数を減らしていくとすると、その結果は、 5-3=2   ということになり、兵力の大きいA軍が勝つということになります。
          • (2) 確率戦闘の法則 ( 集中効果の法則 )
            •  「確率戦闘の法則」あるいは「集中効果の法則」とは、「持っている武器の性能が同じである集団同士での戦いにおいては、被害は戦力の二乗比の差になる」というものです。近代の戦争やビジネスの現場を想定すると、一騎打ちではなく、お互いに離れたところから攻撃を仕掛けて、敵側の複数の相手を攻撃したり、逆に、相手からも様々な方向から攻撃を受けたりする集団戦ということになります。
            • 先と同様に、A軍の兵力が5、B軍の兵力が3とすると、B軍は、A軍から 1.7 倍の攻撃力で集中的に攻められることになります。逆にB軍の攻撃力はA軍の 1.7 倍拡散してしまうということになります。この条件を組み合わせてみると、A軍はB軍の 1.7 倍の兵力を持っているにすぎないが、A軍はB軍の 2.9 倍強いということになります。つまり、集団戦においては「相手の兵力の二乗分の攻撃を受ける」ということになり、「双方は兵力の二乗分の攻撃力で戦う」ということになります。戦いの後に残る兵力を計算すると、 となり、A軍の強さが確認できます。  ビジネスの戦いの場である市場においても、戦う相手の力を読み、勝算を検討することの重要性が示されているといえます。
    • (18)射程距離の理論とは
        • 1 . シェア逆転の可能性を測る理論  
          • 射程距離理論とは、 クープマン目標値 にある上限目標の独占的市場シェア( 73.9 %)と下限目標の市場影響シェア( 26.1 %)というふたつの数値より導き出されたもので、競争相手との力関係を逆転することができるか否かに関する理論。
          • 一般的には「3:1(サンイチ)の法則」とも呼ばれている
        • 2 .ふたつの射程距離 (射程距離理論)は、ランチェスターの第1法則と第2法則で異なる
          • (1)一騎打ちの場合(ランチェスターの第1法則の場合)
            • クープマン目標値の上限目標の独占的市場シェア( 73.9 %)と下限目標の市場影響シェア( 26.1 %)は、足すと 100 %になります。つまり、2社間の戦いで、片方が上限目標を上回ってしまうと、他方は下限目標が達成できないことになります。したがって、この2社の距離差が「逆転可能な差の上限」ということになります。具体的には、 73.9:26.1≒ 3:1となり、シェアで3倍以上の差がついてしまうと、勝ち目がなくなるということです。
          • (2)確率戦の場合(ランチェスターの第2法則の場合)
            • 2社間の戦いではなく、複数企業間の確率戦の場合は、ランチェスターの第2法則「被害は戦力の二乗比の差」になります。これと同様に、射程距離においても二乗されるため、√3倍(≒ 1.73 倍)以上離れてしまうと勝ち目がなくなるということです。  これらの射程距離理論は、1位と2位の間だけでなく、2位と3位、1位と3位などの場合でも、あてはめて検討することができます。
    • (19)マーケットシェアはどこまで取ればよいのか 74 % 26 % 42 % 上限目標値 安定目標値 下限目標値 これは「独占的寡占型」と呼ばれ,首位が絶対安全,優位独占の状態。 「これ以上のシェアはとるべきでない」 競争において優位に立つことを考えると,通常半分以上,つまり50%以上のシェアを取ることが目標になる。 しかし,ランチェスター戦略モデル式からは首位独走の条件として41.7%の数値が導き出された。実質3社以上の戦いの場合,41.7%以上のシェアを取ると,業界の主流になるばかりでなく,独走態勢に入ることが出来る。一般的には40%として使われている 1位といっても,その地位が不安定で,いつ逆転されるかわからない1位もある。この安定,不安定を分ける数値が26.1%である。26.1%を越して,はじめてドングリの背比べから抜け出すことができる。トップが下限目標値に至っていなければ,まだシェア争いは決着していないとみてよい。 シェアが 26 %以下の場合、競合他社の状況を踏まえて、一点集中したエリアにどの程度のプレゼンス(存在比率)を出すべきか業種業態での数値検討が必要 ランチェスター戦略をもとに斧田太公望氏と田岡信夫氏が, ゲームの理論や微分積分を駆使して導き出した三つのシェア目標値
    • (20) 26 %以下のシェア理論とは ベンチャー、 2 番手、 3 番手企業自らが考える必要あり 26 %
        • 一番店シェア
          • 明らかに一番店ではある。ロイヤリティーも高く、地域では「その店を知らないものはない」レベル年間 12 ヶ月一番
      19 %
        • 1.5 番店シェア
          • どうレベルの売上の店と抜きつ抜かれつして争っている。 1 位であっても安定しない。  12 ヶ月の何ヶ月かは一番になれる
      11 %
        • 3 番店シェア
          • 他社に影響を与える店である。敵の店長、担当者が見に来るレベル
          • 相手企業からのマークも厳しくなる
      15 %
        • 2 番店シェア
          • 競合の中では頭一つ程度とびぬけ、まずまず流行っている状態。 年間 12 ヶ月二番店
      7 %
        • 存在シェア
          • やっと存在を認めてもらっている状態。 しかし店名、その部門の存在は充分には伝わっていないはず
          • 既存店の店舗や、部門の活性化の第一関門の数値目標
      下限目標値 トップグループ シェア 優位シェア 影響シェア 存在シェア 船井総研のシェア理論より抜粋。 流通専門業種や小型店が実施できる意味づけがされている
    • 4. TakumiMap に搭載できる統計データとは
    • (1) TakumiMap に搭載できるデータとは
        • GIS( 地理情報システム)に利用される統計データは数年に一回行われるものがベースとなるので、あくまで定量化とデータの精度の目処をたてて活用することがポイント。
          • また、統計データの 集計単位 は県、市区町村、町丁・字等、メッシュ(日本全国を 10Km 、 1km 、 500m 四方に均等に分割)とある。  TakumiMap では 500m 四方単位で集計された国勢調査データが標準搭載されている
        • 「国勢調査」 (統計局) *   はターゲット顧客の「年齢層」 や「住んでいる場所」、そして「家の形態」が分かる。更新頻度は 5 年ごと。最新版は平成 17 年
        • 「商業統計」(経済産業省) * データは顧客がそのエリアに来て、「お金を落としていく金額」を表現している。 小売業種別や店舗面積、事業所数、売上金額などが分かる。 更新頻度は 2 年ごと。 最新版は平成 16 年
        • 「消費者支出推計データ」 * は「家計調査」をもとに推計して作成されている。 
          • 「家計調査」はその場所に「住んでいる世帯での年間で支払う金額(世帯単位)」だが、消費者支出推計データ、その エリアでの消費金額を推計したものである
        • 売上予測に活用するには
          • 店舗立地近辺の市場規模や売上規模を推測する場合、小売業では「商業統計データ」や「消費者支出データ」を活用して、ハフモデルという数式を利用して売上予測をするケースがある。 商圏内の何世帯が魅力を感じて来店(吸引率)して売上が上がるかを予測する方法もあるが吸引率の係数の妥当性は売り場面積と距離できめられるので疑問視。
          • 市場規模を調べるには、船井総合研究所が出している日本全国一人当たりの消費金額をベースに商圏内人口にかけて需要規模を推測する方法が便利。 こちらは簡単に市場規模を推計しやすく算出方法に矛盾がない。 
        • 購買力を知るには、「 消費支出推計データ」 を活用する場合があるが、実際の店舗販売アイテムと調査対象項目がすべて合致するわけではないので、こちらより 「階級別世帯数年収推計データ」 *   を利用するユーザーが多い。 年収から購買力を推測する方法
        • 企業対象の販促利用の訪問件数、成約率等のシェアの算出の場合、 「事業所数」 での企業数を活用するケースが多い
        • 商業統計データの調査対象となっている小売業などでは金額規模が具体的に分かる
      *TakumiMap の搭載データは株式会社 JPS が提供
    • (2)統計データを見るステップとは エリアと分析目的を明確にする
        • 商圏調査
        • ターゲットを決める
          • 女性、○歳代
          • ニューファミリなど
        • 営業重点エリアを探す
        • 調査データでエリアの偏りを調べる
        • 傾向でどのエリアが多いかを掌握
        • エリアの平均値以上を探す場合、中央分割法でさがす
        • 地図をみて
        • 凡例表示のレンジを選択しながら選択したエリアが集中、分散しているかを地図上で視認する
        • 見つけたエリアの特徴の仮説をたてる
        • 選んだエリアの特徴をゾーニング(地図上で特徴のあるエリアを絞りこむ)する。 
        • 対象指標を レポートビュー を使って掌握し資料をつくる
      凡例表示で色 の濃淡を探る エリアの集中と分散を地図確認 エリアの特徴と 資料作り
    • (3)どんな種類の統計データや他の地理情報をとりこめるのか 統計レイヤで取り込めるデータの違い TakumiMapメインツリー「統計レイヤ」をクリック
        • MIDMIFインポート
          • MapInfoで作成した独自地図データを取り込むことができる。 例) 印旛沼付近の土壌種別データを地図製作ソフトで作ったものをTakumiMapにとりこんで表示
          • 東洋経済新報社地域経済データはこちらから地図に取り込む
        • 全国 500m 統計インポート
          • 年間利用料金で利用できるデータを取り込む
          • 地図上をクリックしながら必要な範囲の地図を取り込むことができる。 町丁・字等、 500m 四方単位のものがみれる
        • 簡易行政統計インポート
          • 500 メートルメッシュで作成した簡易市区町村データ
          • 市区町村単位での社内データなどをとりまとめたりすることができる。市境は 500 mメッシュで作成されているので凸凹している
    • 5 統計データの集計単位と色の付け方
    • (1)統計データの集計単位と色のつけ方
        • 統計データの集計単位とは
          • TakumiMap には県、市区町村、 500m メッシュ、町丁・字等の 4 種理で集計されたものを地図上で見ることができる。 
          • 色の濃いエリアがデータが多いエリア。 薄いエリアが少ないもしくはマイナスのエリアとなる。 この色の濃淡がエリアの特徴を見いだすポイントとなる
        • 色の濃淡のつけるには見たい指標をクリックするだけ
          • 色の濃淡を区分する方法には、「傾向」、「標準偏差」、「中央分割」、「均等」、「レンジ均等」、「ユーザー設定の方法」の6通りある。 見たい統計指標(人口や世帯など)をクリックするだけで、色がつく。 色のグラデーションも「傾向」で「 6 分割」がデフォルトだが、 2 ~ 16 レンジまで変更することができる
      県別での総世帯数表示 市区町村別による人口増加 500m 四方単位集計での名古屋市人口の表示 地図上で集計する単位では、行政界区分としての県別、市区町村別、大字・町丁目のほか、日本全国を均等に正方形で区分したメッシュ(1 Km 四方、 500m 四方)がある。
    • (2)地図で見る集計単位の違い  県別での集計 市区町村別での集計
        • 弊社では、東洋経済新報社が集計するデータにあわせた市区町村データを提供している。 上図はこのデータを 1 都 3 県に絞って、「人口が増えた市=転入者数-転出者数」を表示。
          • 1 位 町田市、 2 位 江東区、 3 位 世田谷区が見える
        • 県単位にエクセル等で集計したデータを地図上に見せるには県ポリゴンというデータが必要。
        • エリアの白いエリアは一番人口の少ない鳥取県。
        • 一都三県と北海道の色が濃いことが分かる。 
      市区町村単位のデータを地図に表示する場合にはデータ収集日と市区町村合併が同じ時期のポリゴン(市区町村行政界図)を探す必要がある
    • (3) 地図上でみる集計単位の違い   名古屋市人口分布図(メッシュ 500m 四方単位) 名古屋市人口分布図(町丁目単位)
        • 面積の広いエリアの色が濃く分布しているように見える
        • 名古屋市を均一して区分( 500m 四方単位)で人口を集計しているのでどのエリアに人口が密集しているかが即分かる
      町丁・字等では折込チラシや郵便広告部数を掌握したり、シェアをみるときに利用  500m 四方単位では具体的なエリアの特徴が見出せ、営業強化エリアの掌握などプランニングで利用されるケースが多い。町丁・字は郊外にいくと大きくなり人口集中都市になると細かくなる。
    • (4) 地図からみる集計単位の違い 青森県居住エリアの 7 %に人口の 5 割以上が集中 500m 四方集計で人の住んでいるエリアのみ表示
        • 地 図上の ■ は人の住んでいるところのみを表示 
        • 人口 53 %の人が住んでいるエリアが赤い ■ で表示
      500m 四方単位での集計からは具体的な人の住んでいるエリアと県全体の面積にたいする居住エリアが明確に分かる。 
    • (5) 簡易行政統計と 500 mメッシュでの比較 東京都 23 区  500 メートルメッシュ持ち家世帯数 簡易行政界データ(市区町村単位)持ち家世帯数
        • エリアのマクロ的な状況を俯瞰したいときに活用
          • 世田谷区が一番多く、また、東京都 23 区中心はほとんどいなことが分かる
        • 市区町村単位では分からなかった詳細なエリアの持ち家世帯の多いエリアが見える。 
          • ■ は 1114 世帯以上のエリアを表示。 世田谷区だけでなく他の地区でも多いところが分かる
      マクロ的にターゲットがどの行政界にいるかを見るには市区町村で傾向を見るのがよいが、エリア分析をするには 500m 四方単位だとより具体的にエリアの実態を見ることができる。 全国区で注力するエリアをさがすには市区町村単位が分かりやすい
    • (6) 集計単位と年度の違い 平成 12 年国勢調査  vs  平成 17 年国勢調査 平成 17 年国勢調査データは平成 12 年年国勢調査は地図上の 集計位置がずれてしまい過去のデータと比較した増減が正確にわからなくなってしまった(東京測地系から世界測地系のメッシュを採用した為)。  この差分の整合性をとるのに「 面積按分機 」を利用して平成 12 年と平成 17 年のエリア内での人口の増減を調べることができる H12 年国勢調査 (東京測地系メッシュで集計) 平成 17 年国勢調査(世界測地系メッシュで集計) 測地系の違いによる □ と □ のずれ 地図上で集計単位を経度・緯度情報(測地法)をつかってきめる。 この測地法には地球の中心から場所を特定する方法(世界測地系 GPS )と日本国土を中心として測量する東京測地系とがある。 
    • (7) 面積按分機能とは TakumiMapV3の面積按分機能 TakumiMapV1 の集計
        • ■ 選択されたところの合計世帯数が分かる。 選択されていないところは集計にはふくまれない。
          • 総計 : 78,067 世帯
        • 斜線の部分の世帯数をPCが計算します。面積比をもとに世帯数の計算をします
      「商圏内」の人口や商業統計データなどを面積に応じて計算するのでデータ抽出の整合性がとれる
    • 6.商圏と立地とは
    • (1) 商圏を確認する
        • 商圏を考えるときの考え方は2つ
          • 1.市区町村単位の行政単位での人口で考える場合
          • 2.地図を利用して、お店を中心とした範囲(商圏)と、生活者を中心とした範囲(生活圏)を地図で読む場合
        • 商圏とはお店に来てくださった方の住んでいる場所の範囲、もしくは新規出店をしてきてくださりそうな範囲
          • 1次商圏とは (競合がいても購入してくださる範囲)
            • 具体的な数値で表現すると
            • お店を中心に来店客の70~80%が含まれる範囲
            • もしくは売上金額が 85 ~ 90 %を占める範囲
          • 2次商圏とは のこりのお客様がいらっしゃる範囲(競合店にいってしまう、品揃えが同じだと近くて便利と判断しずらいエリア)
            • 実際の商圏を調べるには来店調査によるアンケートもしくは既存の顧客しかわからない。 
            • 新規にきてくださる方は対象ではない。 ただ、きてくださった方をベースに範囲を設定している
        • 商圏の調べ方
          • 仮想商圏  半径_ K mとする場合
          • 到達圏(自動車、歩行者速度を計算させて)
          • アンケート調査で来店者の場所を確認する
      店 店 店 仮想商圏  半径_ Km の仮説 仮想商圏  自動車・徒歩距離計算による商圏_分圏 店 実商圏の確認 来店調査による商圏(実商圏)のみ 商圏
        • 自転車圏
        • 500m  = 徒歩 5 分
        • 3 Km    =  中規模店
        • 5 Km    =  大型店
    • (2) 商圏を確認する
        • 1 . 新規出店の場合
          • お店または都心では駅を中心とした半径_ Km を 1 次商圏と仮説しておこなう
          • お店を中心として到達範囲を計算させる仕組みを利用する(車、徒歩)
          • ほとんどの場合、この想定商圏からではないお客様のエリアの偏りがある
          • スーパーなど地域密着型の都心の場合、駅の北口、南口で商圏が変わる( 商圏の分断 )、商圏規模を仮説する
        • 2 . お客様名簿や購入履歴がある場合・・・
          • 円を地図上に描きお客様が 70 ~ 80 %含まれる範囲を調べる
            • 住所をベースに顧客リストを地図にプロットする(ジオコード)
            • エクセルからcsvのフォーマットに変換して保存して取り込む。
          • お店を中心に円を描く(半径1 km, 1.5km, 2km. 3 ~ 5km)
          • 到達圏(歩行者速度、車での法定速度)をベースとした 5 分、 10 分、 15 分)
            • 顧客名簿を年度別、新規、リピート率で区分して地図で分布してみたり、比率をみることで「お店の認知度=リピート率」がわかる
        • 3 .アンケート調査データを利用する
          • 店頭でアンケート調査を実施して、郵便番号、性別、どうして来店したか、などをきいて調べる。
          • 郵便番号をベースに住所を調べる
            • エクセルに郵便番号から住所を出すものがある。
            • サンプル数は 1 日の平均利用客数にもよるが・・ 200 件ほどあることがのぞましい
        • 商圏の分析をするときの課題点
          • 消費者は動くので実商圏の把握はアンケート調査や顧客データを利用するしか方法がない(来店した人もしくは購入したことのある人)
          • 生活者の購入する範囲はと生活圏とよばれる。この行動範囲をどのように仮説するかがポイント
        • お店(営業所、支店、ショップ等)の立地を整理する
          • 簡単な区分としては
            • ロードサイド、住宅地、ターミナル方(政令指令都市)、地方など。 
          • 国勢調査で店舗・候補地周辺を確認するばあい、居住エリアを以下に区分すると分かりやすい
            • 新興住宅、成熟住宅、高級住宅地、下町住宅、単身者中心住宅地、集合団地、築年数の古い公団・マンモス団地、工業住宅地、マンション(タワー型、中高層型)
    • (3) 商圏を確認する-商圏の分断
        • 商圏の分断とは
          • 商圏を仮想する場合、道路、川、電車線路で来店されるお客様の行動範囲が区切られてしまう環境要因
      商圏の分断 河川による商圏の分断が予想されるので この範囲の人口が想定している対象と見る 仮想商圏内の川 この想定では河川を含む商圏を想定している
    • (4) 商圏を確認する-市区町村で探す
        • 町のライフサイクルは都市計画、マンション建築、家の購入、引越しの増減で影響される
          • 具体的には、人口の転入・転出者数と世帯数で町のライフサイクルが分けられる
          • 東京都では江東区、港区、品川区、大田区になど南下して人口がシフトしている。
          • 一人、二人世帯が増え、子育てではなく、余暇に遊んだり、文化にしたしんだりするスポットにいきやすい場所を選択
          • 少子化と核家族化の加速が居住エリアの移動を促している。 ライフスタイルの多様化と都心への人口回帰がみられ、定住をこのむ世代から流動性を好む世代への移行が見え始めている
          • 30 万人以上人口、 25 万人人口、 20 万人以下でエリアの人気度がかわる
        • 町がどんなタライフサイクルのステージにいるかをまず知る、調べる方法として・・・
          • 町のホームページで最新の住民基本台帳をベースに調査、もしくは役所に行く
          • データを購入する
            • 東洋経済新報社地域エリアが過去の人口動態もまとめてあるので便利
          • 総務省 統計局の HP で調べる。 
            • 平成 17 年国勢調査から人口集中地区( D ensely I nhabited D istrict )とよばれる調査エリア(1 K ㎡  4000 人以上)の地図を公開している( http://www.stat.go.jp/gis/h17/did/index.htm )。
          • 人口の予測
            • 国立保障・人口問題研究所( http://www.ipss.go.jp/ )で 2030 年までの県別、市区町村別 人口推計が閲覧できる
      多摩ニュータウン 居住者の世代が集中しすぎ陳腐化 地域格差の気になる論調 現在の日本の人口は約1億 2,770 万人であり、およそ 751 の行政区分上の都市に約 85 %が暮らしている。人口は 2030 年までに約 1,000 万人が減少すると推計されている。 この人口減少がもっともインパクトを与えるのは全都市数の約 90 %を占める 30 万人未満の 680 都市である。 30 万人という規模は、医療や教育などの公共サービス、水道や光熱などのインフラ等の最適規模である。従って、人口 30 万人に満たない都市は、人口の自然減少によって財政破綻などに陥り、公共サービスの提供水準を下げるか、サービス価格を上げるか、税負担を重くしたりするしかない。その結果、地域の厚生水準は低下し、他地域への流出を促進することになる。人口 30 万人未満の都市は常に人口減少が人口減少を呼ぶ悪循環の危機にさらされている。つまり、 人口減少時代に生き残れる必要条件は人口 30 万以上であり、その数はわずか 71 都市である。 出典: 「販促会議」  2007 年 5 月号    フレームワークで表現すると 町のライフサイクルとは 町のライフサイクル 世帯数の伸び 世帯数 開発期 成長期 衰退期 成熟期 増加 減少 少ない 多い
    • (5) 商圏を確認する- 顧客名簿、アンケート調査の活用 1 次商圏を調査する! 顧客分布図 車 2 時間以内の会員数と比率(車)  12,931 名 車 20 分以内   9,672 名 来店時間と会員比率表    (単位: 分) 1 次商圏
    • (6) 立地とは
        • 立地とは、お店や営業所を立てるときの位置や場所のこと
        • 立地の選択は 2 パターンしかないといわれている
          • ①  自力で顧客を集める
          • ②  お客様がたくさん集まる立地に出店する(複合店施設内に集客見込みのある人気店がはいるか)
        • 小売店の商い不振の原因とは
          • ① 出店時の立地及び商圏の失敗
          • ② 競合店の出現による商圏の狭小化、商圏人口の縮小からくる売上減少
        • 好立地とは
          • 乗降客が多い駅やバスターミナル(ターミナル)
          • 市役所などの公共施設周辺(行政の中心地区)
          • 大型店や商業施設の中(ショッピングセンター)
          • 人の集まりやすい場所をつなぐ生活道路(ロードサイド)
          • つまり、交通網、集客力のある施設の有無で条件がきめられる。 
            • 駅徒歩○分、車で○分、買い物ができる施設まで○分など
            • 「行きやすさ」「アクセスの良さ」や駅や車から「良く見える」などの意味でつかわれる
            • 商業施設内の入居フロアの場所の場合。エレベーター前、入り口付近、店前の道路幅、通行人の量など人の目に多くついたり、集客力のあるテナントの傍にあることで売上が変わる
        • 出店するときによく使われている立地区分とは
          • ロードサイド
          • 駅ターミナル型(都心型)
          • 郊外型
          • 駅ナカ
      シアトル系カフェ東京都内の立地調査 
        • シアトル系カフェは皇居の周りでオフィス街に多く出店していることが伺える。 昼間人口を活用して 1 店舗あたりの顧客数を計算して立地規模を図ることが可能
        • ドトールは都心では各駅に 1 店舗づつ展開していることがうかがえる
        • 商圏と競合他社の場所から自社商圏が見えてくる
    • (7)仮説商圏で調査する 半径 500 mと徒歩圏の違い 東急東横線沿線駅を中心とした徒歩 5 分圏 中目黒駅を中心とした徒歩 5 分圏 半径 500m 商圏 中目黒駅、 代官山駅では重なるが 徒歩 5 分圏で確認すると重ならないことが分かる
    • (8)3Km仮説商圏を見る ターゲット 14 歳以下の子供 物件1 人口動態調査結果 人口(男) 2000 年  141,541   ( 8%) 人口(女) 2000 年  135,688   ( 8%) 帯数総数 2000 年  130,593   ( 9%) 0-14 歳(男)   15,352   (6%)   0-14 歳(女)     14,712   昼間人口男     253,196   (17%) 昼間人口女     212,575   (13%) (   ) は横浜市全体に占める比率を表す。 ◆   5 歳刻み人口を利用して 0-14 歳調査対象年齢を調べる ◆   500m メッシュ地図で対象のエリアを抽出して人口動態を調査する
    • (9)駅周辺の立地条件を見る-家族構成 ココ がポイント 駅周辺 500m 商圏調査 1 世帯の構成人数  =  総人口  ÷  総世帯数 代官山~都立大学駅周辺に 1.7~1.95 人の世帯構成が集中ことがわかる。 東急東横線 代官山~都立大学駅周辺 半径 500m 商圏を描く 500m メッシュ統計をインポート 各駅の商圏(総人口、総世帯数)を調べる レポート作り レポートビューに集計される 人口、世帯数を各駅ごとに集計する。 知ってると便利! 商圏(半径 500 圏)がかさなる場合、徒歩到達圏( 5 分)で見ると商圏が具体的に見えてくる! 方法 1   半径 500m 商圏から総人口、世帯数を抽出。 各駅別に世帯人数を集計