潜在顧客エリアの抽出

概要

[潜在顧客エリアの抽出] を使用すると、新規顧客を開拓するのに理想的な人口統計的特徴を持つ地域を特定できます。

入力の前提条件

顧客の特徴を表す人口統計と一致する区画を適切に特定するには、通常、顧客データが必要です。顧客の特徴を表す人口統計をすでに特定している場合は、それらの変数と範囲を手動で入力できます。

[潜在顧客エリアの抽出] ウィザードを使用するには、求める顧客のタイプを知る必要があります。最適な顧客のプロファイルが特定できない場合もあります。顧客プロファイリングを使用すると、顧客群の人口統計プロファイルを特定することができます。顧客プロファイリングは次のように行われます。すべてのエリア（郵便番号、ブロック グループ、区画）には、それに関連付けられた人口統計データがあります。以下の例は、世帯収入が平均値である各ブロック グループを示しています。

出力例

この例では、異なるブロック グループに住む 4 人の顧客がプロファイリングされています。各顧客は、分類されているブロック グループの値でタグ付けされます。各顧客の値が合計され、顧客数で割られます。

次の 2 つの方法でこれらの理想的な区画を特定できます。

• 人口統計プロファイルを手動で設定して、類似する区画を特定します。人口統計属性の統計的分類がわかっている場合は、この方法をお勧めします。以下の図では、基準に適合するすべての区画が返されています。
• 主成分分析（PCA）方法に基づいて、類似する区画を特定します。人口統計属性はわかっているが、Business Analyst を使用して、類似する区画を自動で返しランク付けしたい場合に、この方法をお勧めします。以下の図では、基準に一致する区画が自動で返されランク付けされています。赤いエリアは、人口統計プロファイルに最も類似するエリアを示し、黄色のエリアは、人口統計プロファイルに最も類似しないエリアを示しています。

顧客のプロファイルを特定したら、潜在顧客エリアの抽出の値を使用して、同じタイプの顧客がいる他のエリアを探すことができます。

次に、顧客プロファイリングの例をいくつか示します。

• 国内の小売りチェーン店が顧客プロファイリングを使用して、各地域区分に対してベンチマークとなる顧客の特徴を提供します。データを分析して、顧客データベースの地域による違いを明らかにします。これらの特徴を使用して、郡内のそれぞれの地域における商品構成を調整します。
• 別の小売りチェーン店が顧客プロファイリングを使用して、3 つの別々の市場（都心、郊外、独立した小都市）に進出することを決定します。各市場は、異なるタイプの広告に反応します。
• 大手保険会社は、保険加入数と加入保険タイプが顧客プロファイルによってかなり異なることを知りました。この情報を使用して、代理店にさらに適切な指示を出します。
• 世帯データ オプションのライフスタイル セグメンテーション データを使用して、主要なライフスタイル セグメンテーション データ コードに基づき、顧客のプロファイルを提供します。各セグメント内の顧客数を特定できます。ライフスタイル セグメンテーション データの説明には、各セグメントの詳細なプロファイルがあります。これらを使用すると、国勢調査区画レベルで全国の他のセグメントを特定し、既存の顧客に類似するエリアをより多く特定することができます。ライフスタイル セグメンテーション データは、Esri の人口統計データセットでのみ使用できます。

潜在顧客エリアの抽出の詳細