4種類のビッグデータとは（ミセシルのデータ特徴について）

ミセシルは大きく分けて4種類のビッグデータを使っています。 このデータだけでも多くの示唆を得ることが可能ですが、POSなどの内部データとミセシルの外部データを併用して使うのが基本の考え方です。 また、ミセシルのデータは標本調査であることも特徴の一つです。

それぞれのデータの特性を理解し、活用・分析することで、立体的に施設運用を可視化することができ、
精度の高い示唆を見つけることができます。

4種類のビッグデータの特徴と用途について

• 行動データ

  
  約2,500万人の
  GPS/Wi-Fi位置情報
• Web行動データ

  
  約4.8億UB※の
  Web閲覧履歴
• 購買行動データ

  
  約1.8億枚の
  購買レシートデータ
• 国勢調査の分類別データ

  
  約21万町丁目を12分類
  した国勢調査データ等

1. 行動データ

約2,500万人のスマホアプリから、GPS/Wi-Fi位置情報＝「行動データ」を取得しています。 行動データからは、商圏や、利用曜日・時間など利用者の特徴を把握することができます。 また、顧客行動の把握やターゲット選定、効果的な施策立案に役立ちます。

スマホアプリの位置情報について

ミセシルは、位置情報を収集する主要なアプリケーションおよそ200種類（天気予報、乗換案内、グルメなど）と提携しています。 これらのアプリは、ユーザーが起動していなくても位置情報データを収集できます。 また、データは約10分から1時間ごとに送信され、月間約2,500万人のユーザーから集められます。

取得できるデータの種類について

<p”> 取得できる種類は3つです。 位置情報は、アプリに特定のSDK（Software Development Kit）を使いソフトウェアを組み込むことで取得しています。 ・緯度経度（GPS） ・時間（データを取得した時間） ・広告ID（GoogleやAppleが提供する匿名の広告配信識別用IDで、来店者の識別などに使用）

2. WEB行動データ

ミセシルのWEB行動データは、約4.8億のユニークなWeb閲覧履歴から成り立っています。 ユーザー（ユニーク）がインターネット上で行った様々な行動やアクティビティ（ウェブサイトの訪問履歴、ページビュー、クリック、コンテンツへの反応など）からユーザーの関心や行動パターンを判定します。

どのような興味関心を持っているのか把握することができるため、より効果的なマーケティング施策やパーソナライズされたコンテンツを提供することが可能になります。

3. 購買行動データ

ミセシルの購買行動データは、家計簿アプリやレシートアプリに登録された約1.8億枚分のレシートデータを基にしています。

購買行動データは、ユーザーが商品やサービスを購入する際の行動やパターンに関するデータです。
これには、購買店舗、購入金額、購入日時、購入カテゴリなどが含まれます。

例えば、レシートデータを基に、自社と競合の売上や販売数量などを比較することができます。
これにより、特定のカテゴリにおいて自社が強化を予定しているといった場合、競合の売上やシェアを把握することが可能になります。 自社が積極的に参入しようとしているカテゴリが競合でどのように推移しているかを確認し、市場の動向を把握することもできます。

4. 国勢調査の分類別データ

国勢調査の分類別データは、地理的な情報（ジオ：郵便番号、地区、都道府県など）と、人口統計データ（デモグラフィック：年齢、性別、世帯構成など）情報を組み合わせたデータのことを指します。居住地域の違いが消費行動に与える影響を理解、計測するのに役立ちます。

具体的には、国勢調査のデータを基に、日本全国の約21万の町丁目を12分類したデータで、 主に地域ごとの人口統計データや消費行動データを含み、地域の特性や住所ごとの世帯数、人々のライフスタイルを理解するのに役立ちます。   詳細な説明はこちらをご覧ください。