【コラム】第34回 ロードサイド店舗におけるプローブデータ活用の可能性

動態データの1つに車からアップロードされるプローブデータ(※注)というものがあります。近年、自動車のIT化に伴い、車の速度、加速度、方向、エンジンの回転数、ワイパーの作動有無、道路状況などいろいろと車に関わるデータが取得できるようです。車そのものが1つの製品から進化してサービスへと生まれ変わる過渡期です。

 

※注)プローブデータとは(プローブシステムとは、「車両をセンサーとしてとらえ、走行速度情報、位置情報等を収集することにより、交通流動等の道路交通情報を生成するシステム」であり、本稿では、プローブシステムによって収集されたデータをプローブデータと呼ぶ。)国土交通省HPより

 

プローブデータに関しましては、よく議論されますスマートシティ、社会インフラへの活用がよく議論されますが、ここではロードサイド店舗でのマーケティング分野の活用シーンを考察してみたいと思います。

 

ロードサイド店舗とは、幹線道路など交通量の多い道路の沿線において、自家用車・オートバイ(原動機付自転車)・自転車でのアクセスが主たる集客方法である店舗のことを指します。特に都市郊外の主要幹線道路沿いに立地するものを多く指します。

 

 

□ロードサイド店舗の例(国道460号新発田南バイパス沿い(Wikipediaより))

 

ロードサイド店舗

 

 

 

□ロードサイド店舗の立地特性(良い物件を効率よく選定する。)

 

通りがかりの車も含めて潜在顧客としてターゲットとする場合などを想定しますと、ロードサイド店舗の立地を選ぶ特徴として、車の入りやすい店舗が挙げられます。よく交差点などから2~3軒あたりといわれますが、そのような好立地な店舗を効率よく探すにはどうすればよいでしょうか?

 

候補物件リストから1つ1つ現地調査を行う、といった手法が確実ですが、この絞込フェーズでプローブデータを活用すればもう少し効率よく立地候補を絞れそうです。

 

ロードサイド店舗の駐車場に車で入る場合は左折するので車の速度をある程度落とします。そこで、ロードサイドの物件候補に主要幹線道路、車の速度をもつプローブデータより時速20km~30kmぐらいまで落ちたエリアを絞り込みます。交差点から2、3件離れた場所がよいみたいなので、信号機のデータがあればなおよいです。道路線から交点を抽出して交差点とみなす、でもある程度上記の要件を満たすエリアが絞り込めると思います。

幹線道路からの視認性という観点では、交差点で車を信号待ちしている間に看板を認識する可能性もあるので、アイドル時間の長めな交差点も1つポイントになるかと思います。

 

 

 

□駐車場の広さ・来店頻度・競合店調査など

 

もう1つプローブデータのマーケティング分野における活用シーンを考察します。
ロードサイド店舗の駐車場に入ると必然的に車を停めます。この停めたときのデータが以外と有効活用できるかと思います。
店舗の駐車場の境界データがあればベストですが、なければ店舗周辺数百メートル内でも構いませんので、競合店などにおいて平日、週末にどれくらいの車が停まったか、などのデータを集計すれば、A店はどれくらいの集客があり、B店は平日の夜にお客さんが来店している、などの傾向が読み取れます。

 

駐車場イラスト

 

駐車場の統計情報に関しては、航空写真などから車を判別する手法もありますが、毎日飛行機を飛ばして写真を撮るのもコストがかかります。その点プローブデータは車のサービスの一貫として提供されている類のものであれば、ロードサイド店舗の競合店調査などへの利用の可能性もありそうです。

 

 

□補足

 

スマートフォンなどのデータを元にした人流データでの活用の可能性もありますが、GPSなどのスマートフォンデータでは、徒歩、車、電車などの移動手段が推計となってしまい、そこには確実に車、とか、徒歩といったことは断定できないという事情がどうしてもできてしまいます。

 

 

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