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InvigoData

弊社InvigoData、確度の高いペット頭数推計モデルを実現

掲載日:2016年10月05日

経営に貢献するITの推進に取り組む弊社は、カネ・モノ・ヒトの流れに生じる「ツマリ」「モレ」(=お客様が抱える問題)の解決に向け、データ分析でご支援差し上げております。
この度、動物医療材料を卸売りしているシグニ株式会社様(以下シグニ様)より動物病院立地エリアにおけるペット頭数推計のご依頼を受けました。
弊社は、株式会社ゼンリンジオインテリジェンス(以下ZGI)が提供するGISマーケティングデータベース(以下地図統計データ)を始めとするビッグデータを活用し、任意エリアのペット頭数を精度高く推測するモデルを確立しましたので、以下にご報告いたします。


■背景
ここ数年で犬・猫などのペット頭数が15歳以下の人口を越え、ペット関連の商品販売やサービスへの新規参入が注目されています。
参入成功には、どの地域にどの程度の需要があるのかを事前に調べる必要があります。
弊社は、地域のペット頭数を推計することで、最終的に需要予測を導き出せると考えます。

■分析に至った経緯
既存のペット頭数調査では、全国や都道府県別といった大きい範囲で飼育数を算出しています。
例えば、飼育数の実態が分かる保健所が持つ犬の登録頭数データは、市区町村単位までしか分かりません。
また、一般的に知られている世帯辺り飼育数についても、全国平均を示したものです。
しかし、実際のビジネスでは、より狭い範囲を商圏とすることもあり、これらの数値をそのまま適用できるのか、懸念が残っているのが現状です。
そのようなペット頭数算定が抱える問題を、シグニ様所有のデータやZGIの地図統計データを組み合わせた分析で解決することを目指しました。
なお、当該データ分析では、東京大学の田中謙司特任准教授よりディレクションを仰ぐことで、最適な「ペット頭数推計モデル」を作成しました。
この「ペット頭数推計モデル」により、町丁目単位の飼育数も求めることができます。

■当ペット頭数推計モデルの特徴

・低い誤差率

当ペット頭数推計モデルと世帯辺り飼育数1.25匹を用いた推計値の誤差率をそれぞれ求め、比較したグラフを以下に示します。

弊社ペット頭数推計モデルと他モデルの比較




当比較結果より、ペット頭数推計モデルの方が一般的に公表されているものよりも平均誤差率が低いことが分かります。

■今後の展開

シグニ様では、顧客である動物病院と強固なパートナシップを築き上げることを目指されております。

その一環として、当ペット頭数推計モデルを用いた動物病院向けペット商圏レポートの提供を計画されています。

【活用例】ペット商圏レポート




また、弊社地域ポテンシャル分析のノウハウを活かし、「お客様の固有データ」、「ZGIの地図統計データ」、「これまでに扱ったことがないビッグデータ」を掛け合わせることで、お客様のビジネスに新たな知見の獲得をお手伝いします。

■会社情報

・クライアント

商号:シグニ株式会社(旧株式会社プロミクロス)

代表者:代表取締役 丹治 保積

所在地:〒135-0016 東京都江東区東陽3-7-13

設立:2006年

資本金:5,000万円

事業内容:クリニック、動物病院の診療に必要な各種の医療材料を小ロット短納期で販売する事業

動物医療に関連したソフトウェア、アプリケーションの開発

URL:http://www.cygni.co.jp/

・地図統計データ提供

商号:株式会社ゼンリンジオインテリジェンス(旧株式会社JPS)

代表者:代表取締役 山下 弘記

所在地:〒〒101-0065 東京都千代田区西神田1-1-1 オフィス21ビル5F

設立:2016年04月

資本金:3,000万円

事業内容:マーケティング諸活動支援、コンサルティング業務

コンピュータマッピングシステム、情報処理システムの研究開発

各種マーケティングデータベースの開発及び販売

情報処理機器及びソフトウェアの販売

情報処理に関する刊行物の発行及び出版業務

URL:http://www.zgi.co.jp

・分析者

商号: コシキ・バリューハブ株式会社

代表者:代表取締役 保田 学

所在地:〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 SPACES 大手町ビル

URL: http://www.koshikivaluehub.jp/

■関連情報:地域ポテンシャル分析

地域ポテンシャル分析とは、自社製品・サービスのターゲットが「どこに」「どれくらい」存在するかを明らかにするソリューションです。

通常、顧客情報を収集する場合、以下のような問題が多く見受けられます。

・保証書やメンバーズカードなどのユーザ登録情報では取得できる項目が限られる。

・顧客アンケートではサンプルが限られる。

・Webについては、情報の正しさを確認することが難しい。

このような問題に対し、地図統計データの以下項目を用いることで、ユーザ属性を類推することができます。

・年代

・年収

・消費傾向

・資産

・家族構成

・周辺環境

地域ポテンシャル分析に活用できるビッグデータ




これらの地図統計データと企業所有のデータやその他のビッグデータを組み合わせれば、地域毎の消費者の特徴が可視化されます。

特徴が明確になれば、高ロイヤルティ顧客に絞り込んだ営業や有効なキャンペーンの展開が可能となります。

地域ポテンシャル分析の詳細はこちらへ地域ポテンシャル分析




お問い合わせ先

TEL. 03-6841-3814(代表)
e-mail. info@koshikivaluehub.jp
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