Business Navigation Service – DATA MINING

END to END Solution

顧客データを有効活用するためのGISとSASの連携

Business Solutions Department

PASCO CORPORATION
22-Nov-2002
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END to END Solution

Business Navigation Service – DATA MINING

パスコ会社概要
会社名： 株式会社パスコ （ＰＡＳＣＯ ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ）
設立年月日 ： １９５３年１０月２７日
資本金： ８７億５、８００万円（２００２年３月現在）
株式上場： 東京証券取引所 市場第一部
主要株主： セコム、東京三菱銀行、他
売上高： ３８６億円 （２００２年３月期）
従業員： １，００７名 （２００２年３月現在）
事業所： 本社＝東京
７地域本部、６事業本部
支店・営業所＝５５ヶ所
登録・免許 ： 測量業者登録
建設コンサルタント登録
地質調査業登録一級建築士事務所登録
情報処理サービス企業登録 他

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No.1

1

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顧客情報やポイントカードは役立っているのか？
小売業界でもFSPやCRMが叫ばれ顧客サービスの向上/囲い込みを目的に会員カードやポイントカードの導入が進んでいる
しかし、得られたものは何だったのだろう？
何時の間にか目的が『会員の募集』に摩り替ってしまっている
確かに会員は増えたけど．．
ポイントカードを導入する前と売上も利益もとんとん??
でもポイントデータを見るのも大変だよな〜
しかもカードの情報が古くて使えないものも多いし．．

店長さん

会員カード作ったけど。。
メリットが無いな〜
会員カードって何に使ってんの？
沢山使っても他の会員と一緒？
会員カード作ったけど今日は忘れてきたよ

Ａホーム
Ａホーム
Members
Members CARD
CARD

PlatinumNo.777-777-777-777-7777777
No.777-777-777-777-7777777
NAME：○○
NAME：○○
THRU：03/03
THRU：03/03

GOLDNo.2

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Ａホーム様では？
◆ 200店舗以上を展開◆ 会員カードを導入して2年目◆ 売上は横ばい状態◆ 会員の獲得は進み20万人以上を獲得◆ 会員カードの利用履歴や顧客情報は活用されていない⇒会員カード導入によるメリットは何か？
ひょっとして会員カードは業務を複雑化しただけ？

⇒私たちのお客様は誰で⇒何を望んでいて⇒それに応える店舗は何をする冪なのか
会員カードデータを活用した自社の評価/会員カードデータを活用した自社の評価/戦略立案へ着手
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No.3

2

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Ａホーム様では？
会員カードデータ（会員属性、利用履歴）＋店舗属性＋ＰＯＳデータ＋エリアと市場によよる◆出展計画◆店舗戦略（商品戦略）◆顧客戦略
店舗グループ毎の成功店の把握
店舗グループ毎の運営戦略
店舗グループ毎の顧客戦略
主点戦略の立案と評価

店舗のグルーピング

No.4

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戦術実施結果（会員情報、店舗属性、購買履歴）を元に予測・戦略の妥当性検証を実施
Plan, See【検 証 】
貴 社 ｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝ
エリア分析

顧客分析

ﾃﾞｰﾀﾏｲﾆﾝｸﾞ
GeoM INER、経 営 ナ ビ Light
売上予測
経 営 ナ ビ Light,NARUM I SC

商品分析

店 舗 ｾｸﾞﾒﾝﾄ

売上予測

評価
※ 機 能、用途 範囲

出展計画

店舗 戦略

キャ ン ペ ー ン ・DM

品 揃 え ・棚 割

チラ シ 配 布

Do：戦 術 ｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝ
動 的 分 析 M AP
分析レポートCopyright © 2002 PASCO CORPORATION All Rights Reserved

モ ニタ

No.5

3

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What’s GIS (Geographical Information System)?
地理情報の取得・構築 → 管理 → 分析 → 施策支持・公開をＩＴ環境にて実現
地理情報の取得・構築

管理

分析
施策支持公開オーバーレイ
MAP

ベース地図
データ取込
表示

1/25,000地図
住所テーブル面情報● 顧客管理/ｻｰﾋﾞｽ

統計情報

GIS
ﾃﾞｰﾀｺﾝﾃﾝﾂ● 販促施策計画

点情報

国勢調査情報商業統計情報
事業所統計情報● 販売施策評価
点情報● 店舗評価/活性化その他のデータ● シェア把握

線情報

道路ネットワーク
航空写真画像● 商圏把握/分析● 出店計画面情報

企業内データ社内ﾃﾞｰﾀ購入ﾃﾞｰﾀ

顧客情報
店舗情報
購買履歴 ｅｔｃ

etc

点情報
ＧＥＯ
コーディング

レイヤーNo.6

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顧客データベースとGISの融合
GISとOLAP、Data Mining相互分析

オーバーレイ
MAP

ベース地図
データ取込
表示

1/25,000地図
住所テーブル

面情報

統計情報
点情報

国勢調査情報商業統計情報
事業所統計情報
その他のデータ
道路ネットワーク
航空写真画像

点情報

GIS

線情報

面情報

企業内のデータ

顧客データベース

顧客情報
店舗情報
購買履歴 ｅｔｃ

Ｌｅｇａｃｙ

点情報

レイヤー

Data
MiningMining
Data

DWH

OLAP

Ｌｅｇａｃｙ*統合変換*配信

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Data
Mart

Ｉｎｔｒａｎｅｔ

REPORT
No.7

4

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戦略立案の第1STEP
お客様（店舗）のグルーピングと戦略の決定：
貴社のお客様（店舗）の特性を把握し特性毎のグループ化を実施、グループ毎の攻め方を検討します。
分析データ

分析項目

グルーピング

店舗コード

社員マスタ

店名
売場面積
部門１売り場面積
部門Ｎ売り場面積
フリー売場面積ゴン ドラ 数
取扱商品点数

商品マスタ

バックヤー ド面積

受注明細

駐車収容台数
開店年月日
年間売上金額

顧客マスタ

年間来店客数
平均顧客単価年間利益
年間広告配布数
年間部門１売上金額
年間部門Ｎ売上金額

データ整備 / 加工

分析対象項目の選定

店舗のグルーピング化

・データ不備の考慮・蓄積レベルの検証
・データの蓄積/抽出/加工

・因子分析 による
変数間の相関分析

・クラスター分析による
店舗のグルーピング

店舗グループ毎の戦略検討

プロファイリングＡ Ｂ Ｃ Ｄａ Ａａ
Ａａ Ｂａ Ｃａ Ｄａｂ Ａｂ Ｂｂ Ｃｂ Ｄｂ
ｃ Ａｃ Ｂｃ Ｃｃ Ｄｃ
ｄ Ａｄ Ｂｄ Ｃｄ ＤｄＤｄ

店舗グループ毎の分析

データマイニング

・商品戦略、エリア戦略の検討

・データマイニング による店舗グループの特性を把握

No.8Copyright © 2002 PASCO CORPORATION All Rights Reserved

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分析イメージ
顧客分析
１．地域を知る・人口（総人口、男女別人口、年齢別人口）分布把握
・2つの指標を用いた地域傾向の把握〜 総人口が多く、20歳代の女性が(獲得したい顧客層）多い地域は？ 〜
・年齢と他カテゴリとの相関（地図のグラデーション表示）（クロスランキング）（クロスランキング）

２．顧客（会員）を知る・顧客（会員）の分布状況の把握
・ショップと顧客（会員）の分布の関係
・ジャンル別、来店時間別、レンタル料金別の分布状況の把握
・優良顧客（会員）の分布状況（アドレスマッチング）（顧客の店舗割り当て）（ポイントの色分け）（アドレスマッチング）

３．市場占有状況を知る
・会員/人口によって、占有率を把握（市場占有率）

４．強化地域を抽出する・占有率と総人口の関係把握（クロスランキング）

５．ショップの影響度を知る
・町丁字毎のショップの割合を把握（レポートの作成-チャート）

顧客＆市場（地域）を知り、現状を把握/戦略立案を！！
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No.95

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GIS-Insightでの予備分析

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No.10

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優良顧客の属性は？

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No.116

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Business Navigation Service – DATA MINING『対象エリアの35〜50歳代人口把握』

H7年 国勢調査（町丁字別集計）
0 – 1010 – 2020 – 5050 – 100
100 – 250

No.12

Copyright © 2002 PASCO CORPORATION All Rights ReservedEND to END Solution

Business Navigation Service – DATA MINING

ＧＩＳ『優良顧客-35〜50歳代シェアの把握』

H7年 占有率（町丁字別集計）
0 –5%
5 – 10%
10 – 20 %20 – 50 %50 – 100 %Copyright © 2002 PASCO CORPORATION All Rights Reserved

No.13

7

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Business Navigation Service – DATA MINING『攻める、守るエリア（優良顧客-35〜50歳代）』

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No.14

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No.15

8

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GISﾃﾞｰﾀを活用したData Mining
顧客分析

No.16

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1歩進んだ戦略的マーケティングの展開
分析対象データとGIS
コンテンツのマッチング
分析対象データとGISコンテンツのマッチング
Legacy System

GIS・POSデータ
・顧客属性（ハウスカード）
・店舗属性

・国勢調査（人口統計）
・商業統計
・工業統計
・道路ネットワーク

Data
Warehouse

MiningData Mart
GIS

Legacy System
店舗ＣＯＤＥ
０００１
０００２
０００３
０００４
０００５
０００６０００７

売上606050
270050685000300200653200267800189000

ランク
Ａ
Ｂ
Ａ
Ｂ
Ａ
Ｂ
Ｃ

商圏500m総人口
3220
2200

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商圏3km総人口 年齢別10代男 年齢別10代女120000
12%
8%
82000
5%
4%

年齢別７0代女
21%12%

No.17

9

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空間的検索・属性検索・演算
空間検索（バッファリング処理）
u 地図上に記載されている地物(道路、建物等)から指定した距離幅の緩衝領域を生成する→ 検索結果を分析の新たな視点として追加

幹線道路からの距離情報付与

No.18

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空間的検索・属性検索・演算
空間検索（オーバレイ検索）
u 任意の区域で検索を行う事ができる→

検索結果を分析の新たな視点として追加

合計

駅徒歩圏内
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２８０回

平均７回

商圏内在住フラグ 及び店舗からの距離情報の付与
No.19

10

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情報の統合【GISコンテンツのマッチング】
GIS
顧客
交通

氏名

住所

電話番号

古田

東京都目黒

03−

後藤

東京都世田

03−

鈴木

埼玉県大宮

042−

エリア

駅名

距離

A

目黒駅

１ｋｍ

B

目黒駅

３ｋｍ

お客様
データ

現地収集
データ

競合
エリア
広告10000枚 20000枚

プロモーション
8000枚

6000枚

売上

距離

○×屋

1億円

１ｋｍ

△商事

2億円

１ｋｍ

統計
データ

DWH
氏名

住所

電話番号

エリア

駅名

距離

競合

売上

距離

広告投下

古田

東京都目黒

03−

A

目黒

１ｋｍ

○×屋

1億円

１ｋｍ

6000枚

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No.20

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GISﾃﾞｰﾀを活用したData Mining
勝ち組み店舗の把握と店舗戦略

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No.21

11

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店（チャネル）戦略の構築
立地の評価

商圏設定
◆ 顧客内既存情報の収集・蓄積◆ GISコンテンツを加えたデータ加工
GISコンテンツを加えたデータ加工◆ 既存店舗のクラスタリング

サービス実績・予測

店舗運営戦略の立案

店舗の出店（統廃合）戦略の立案
Ｓｏｌｕｔｉｏｎの目的

提供する機能

立地の評価◆ Customer Generator（Generator（誘客施設） のランク付け◆ 動線（金を持って、金を使う人の通り道）の評価

商圏設定◆ 商圏設定基準◆ 商圏タイプと店舗タイプ（商品タイプ）の相関関係◆ 商圏設定からの予測

サービス利用予測 ◆ 既存店タイプの時系列予測
No.22

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共通認識としての店（チャネル）グループエリアや担当オペレーションマネージャ毎の予算・投資の計画や意思決定、店舗オペレーションでよいのでしょうか？
各店舗の来客や売上特性、商圏や立地ごとの特性など、各店舗に有った施策や戦略が必要なのではないでしょうか。

店舗戦略
店舗戦略
・各店舗グループで戦略立案
客は誰？
商品は何？
販促活動は？
・グループ毎の出店/統廃合
どんな客？
商圏は？
立地は？

リソース配分
リソース配分
・各店舗グループ毎の配分
支店長は誰？
どんなスキルの窓口？
渉外員は何名？

市場
規模

シェア

・各店舗グループ毎の投資計画
どんなプロモーション？
どんな内装？
どんな機器導入？
・グループ毎の出店投資
店舗面積？
出店条件？
出店資金は？

投資計画
投資計画

全社員の共通認識としての店（チャネル）グル−プ

既存店で売上げ利益を追求する金のなる木

・各店舗グループ毎の予算化
Ａ店とＢ店は、同じグループＡ店はＢ店の倍の売上？
本当にこの売上予算？
・グループ毎の売上（損益）予測

新店進出を行いたい花形
統廃合を検討する負け犬Copyright © 2002 PASCO CORPORATION All Rights Reserved

予算化
予算化
No.23

12

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店舗のセグメント化の第１歩
各店舗を売上データ、顧客単価と優良顧客保有率により４段階にランク付けし、各ランク毎に店舗の属性を探索した。
優良顧客保有率ａ

Ａ

ＢＣ

ＤＡａ

Ｂａ

Ｃａ

Ｄａ

※Ａａ：
売上、顧客単価共に最高ランク売上高でのランキング

顧客単価でのランキング※Ｄｄ：
売上、顧客単価共に最低ランク

ｂＡｂ

Ｂｂ

Ｃｂ

Ｄｂｃ

Ａｃ

Ｂｃ

Ｃｃ

Ｄｃ

ｄＡｄ

Ｂｄ

Ｃｄ

Ｄｄ
No.24

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顧客ランキング分析結果
Ａスーパーマーケットは、郊外型の店舗展開を大幅に進めている。
都市型、インストア型では、仮定していた様に商圏設定どおりの結果となった。
しかし、主力の郊外型では、仮定した結果が得られなかった。
優良顧客保有率売上高でのランキング

しかし、郊外型はわずか２５％の割合でしか無かった。

顧客単価でのランキング

全店舗の２５％をしめ、この内訳は・都市型：２５％・インストア型：２０％・郊外型：５５％と仮定していた。

ＡＢ

ＣＤａＡａ

Ｂａ

ＣａＤａｂＡｂ

ＢｂＣｂＤｂｃ

Ａｃ

Ｂｃ

ＣｃＤｃｄＡｄ

ＢｄＣｄ

Ｄｄ

店舗の捕らえ方に根本的な違いは無いのか？
店舗の捕らえ方に根本的な違いは無いのか？
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No.25

13

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商圏設定は正しいのか？
ＧＩＳにより商圏情報を取得し分析を行っているが、現在の商圏設定は自店舗もしくは、顧客にマッチした商圏設定になっているのか？

都市型、インストア型の商圏は、店舗より５００ｍ圏内と設定していた。

郊外型の商圏は、店舗より３Ｋｍ圏内と設定していた。

特に、郊外型店舗の商圏３Ｋｍとしたとき、３Ｋｍ圏内の顧客は全て、店舗に足を運べるのだろうか？
３Ｋｍ圏外の顧客は、来店していないのだろうか？
No.26

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ドライビングタイム
・郊外型店の動線（顧客になりそうな人が沢山歩いているところ）は、幹線道路-駅、商業集積地
・顧客は、距離ではなく時間で動いている

・DWHより、１５分圏内の顧客集計顧客の８０％が含まれた。
Legacy System

GIS・POSデータ
・顧客属性（ハウスカード）
・店舗属性

・国勢調査（人口統計）
・商業統計
・工業統計
・道路ネットワーク

Data
Warehouse

MiningData Mart
Legacy System
店舗ＣＯＤＥ０００１０００２０００３０００４
０００５０００６０００７

売上606050
270050685000300200653200267800189000

ランクＡＢ
ＡＢ
ＡＢ
ＣGIS
商圏500m総人口
3220
2200

商圏3km総人口 年齢別10代男 年齢別10代女
120000
12%
8%
82000
5%
4%

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年齢別７0代女
21%
12%

商圏設定を時間
ドライビングタイムで再設定
No.27

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店舗属性分析結果
主力の郊外型でも、ある程度の比率で仮定した結果が得られた。
しかし、郊外型の優良店舗 Ａａ と同じ属性（商圏規模、立地）にもかかわらずDｄ に属する郊外型店舗も有ることが判明した。
優良郊外店型： Ａa の６０％
①ドライブタイム１５分圏内に８０％以上の顧客②顧客の２５％以上が30歳代の男性③土日祝祭日に来店する顧客が２５％以上
優良顧客保有率売 上高でのランキング

顧客単価でのランキング

ＡＢＣＤａＡａ

ＢａＣａ

ＤａｂＡｂＢｂＣｂＤｂｃＡｃ

ＢｃＣｃ

ＤｃｄＡｄＢｄＣｄ

Ｄｄ

優良郊外店型と同様の属性でＤｄ に属する郊外店型店舗がＤｄ 全体の１０％
No.28

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Positive Thinking !

ご静聴ありがとうございました。

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No.2915