都心に位置する商業施設の担当者様からご相談を受け、コロナ禍に実施されたミセシルの活用事例についてご紹介します。
コロナによって人の流れが変化する中、フロアコンセプトの改変検討しミセシルで商圏分析を行いました。コロナの影響を確認されたことで、 新たなリーシング方針を決めることが可能となりました。
商業施設（関東/テナント数150店以上）の現状・要望
店舗特徴
- 業種
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- スーパーマーケット
- ドラッグストア
- 商業施設
- ホームセンター
- 地域
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- 北海道
- 東北
- 関東
- 中部
- 近畿
- 中国
- 四国
- 九州
- 規模
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- 50店舗未満
- 50〜100店舗
- 100〜150店舗
- 150店舗以上
要望と課題
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- コロナ前とコロナ禍で商圏の距離に変化があったのか把握したい
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- コロナ前とコロナ禍で来館者の属性に変化があったのか把握したい
ミセシルで施設周辺情報を分析・調査した結果
ミセシルデータ項目
- 来店時間
- 来店推移
- 居住地/勤務地
- 属性比較
- 興味関心
- 併用
- 商圏
- 購買
データと着眼点 ①自館への来館者がどこから来ているのか
※データはサンプルで、実際のデータとは異なります。
来館者の人流変化
コロナ前は1０km以上居住者の来店割合が多かったのですが、コロナ禍において5km以下の割合が増加し、想定よりも足元商圏の来館が多くなっていたということがわかりました。
データと着眼点 ②自館の来館者の属性に変化があったのか
※データ画面はサンプルで、実際のデータとは異なります。
来館者の属性変化
以前は若いお客様が多かったのですが、40代が増えていた→ファミリー層にチャンスあり！という仮説が見えてきました。
仮説から具体的な施策へ
分析からファミリー層にチャンスあり！という仮説が生まれました。
来館者全体の属性が把握できたことで、近隣のお客様を大事にすることが非常に大事と気がついたとのことです。
更にフロアごとの属性を把握できたことで近隣住民・ワーカー、ファミリーをターゲットとしたフロアコンセプト（リーシング）に活用することに繋がりました。