エリアマーケティングは、顧客ニーズへのきめ細やかな対応という視点から、地域特有の環境や特性に基づいた販売促進のための戦略を策定するものです。ここで注目し把握する「地域の特性」は、自然環境や地理的条件から歴史、文化、経済産業、及び住民生活までとても幅広い要件を含んでいます。
エリアマーケティングを行なう際のポイントは、地域の「需要構造」の分析と把握に加えて「地域市場環境の変化」の予測にあります。
「商圏分析評価プログラム」は、GISデータと地域特性データ評価、さらに指標分析スキルの活用を基本条件に置くことにより、地域市場構造を体系的に把握するとともに、事業による地域市場構造の変化を事業評価に具体的な形で反映していくことが可能な商圏分析手法です。

□商圏設定と解析

　分析する商圏設定に際しては、評価指標抽出の段階から複数の定義を試みることを前提に、地域商圏、需要構造の特徴を準じ整理していきます。以下に解析すべき商圏作成のケーススタディを示してみました。
ご参照ください。

(1)数値属性商圏

　店舗面積や販売額等の数値属性を距離に置き換えて表現することで、地域商圏の特徴を整理していきます。店舗面積で行なえば、販売額や距離商圏では把握されない、対象商業集積の商圏の距離的なポテンシャルが見て取ることができます。さらに、このデータを販売額や道路構造等の他の要件と比較分析することにより、阻害要因等の仮説を評価する環境が整います。

(2)距離商圏

　商圏作成を行なう際には大規模店舗や駅商圏のように点として商圏の中心を取る場合以外に、地域事業であれば道路、また、競合となる商店街が街道沿い荷集積している場合等、面や線に対する商圏設定が必要となるケースも多く発生します。この解決には、面や線に対してとる距離商圏によって分析を進めていきます。

(3)顧客データによる商圏設定

　任意の店舗、拠点を対象として独自の顧客情報により商圏を設定します。この際、顧客情報から、任意の顧客を抽出し商圏設定を行なうことにより、自店が保有するセグメント分析を行なうことができます。また、複数店舗で実施することにより、各店舗ごとの顧客特性分析を行なうことも可能になります。さらに、顧客数の重心評価により最適出店位置を評価／検証するといった事業予測もこの中に含まれます。

□オープンデータ活用とビジュアル化による基本構造の把握

　基礎データ分析では官公庁発表の各種オープンデータの空間解析、及び、新たに調査を実施すべき要件の抽出を行ないます。
また、データのビジュアル化や時系列による比較分析、地域の基本的な産業構造や社会構造及び規模の把握に加えて、事業による影響や効果に対する評価指標の抽出にも適応することができます

□着目すべき拠点の抽出

基礎データによる対象地域特性からその特性を説明すると、事前に立てた仮定要件を地域特性評価に置き換え、あるいは商圏特性評価の指標として抽出し、クロスランキング評価／分析を行なうことで、地域市場の現況や変化を説明する拠点の抽出が可能になります。大切なことは、ここで抽出された拠点は現況の地域市場や需要構造を特定することに繋がり、場合によっては、交通渋滞や環境問題といった地域の問題提起に深く関わるケースもあることを念頭に置かなければなりません。

「拠点」の特定は、上記でも述べたように、地域課題を定義する場合が多く、事業課題として、あるいは、地域事業の影響、効果を図る具体的な対象として位置づけられることになります。

□任意の範囲設定による都市比較への応用

ハフモデル分析は、消費者の買物出向比率をもとに他店との競合を勘案して表すことを基本としています。これにより出店時に需要の予測を行なう等に用いられるケースが多く発生します。
このハフモデル分析の手法を用いることで、例えば都市中心市街地同士を比較分析する、あるいは都市間で比較分析する場面の基礎材料になり、まちづくりや地域ブランディング等への具体的応用機会が増えてくることも予想されます。

□商圏分析情報のデータベース化

　都市における任意の拠点分析、あるいは拠点そのものの変化を時系列で捉え、データベースとして活用する機会があれば、地域の基盤整備の経緯による地域への影響効果を評価する基礎データとして様々な活用場面が想定できます。