店舗DMPで実現！競合新店速報レポート！！

店舗 DMP で実現！競合新店速報レポート！! 2020/08/28 truestar

自己紹介藤俊久仁株式会社 truestar 代表取締役社長 truestar hd 株式会社マネージングディレクター
空間分析歴 6 年 Twitter @VToshikuni 著書（共著）『データビジュアライゼーションの教科書』（2019年／秀和システム）

truestar hd 株式会社（親会社）株式会社 truestar 2009年1月株式会社 truestar (設立時） 2020年4月
truestar hd 株式会社に商号変更データコンサルティング事業の大部分を分割承継 2015年4月 truestar activation 株式会社 (設立時） 2020年4月株式会社truestar に商号変更 ▪社員数約40名（単体） ▪所在地東京都渋谷区恵比寿 1-19-19 恵比寿ビジネスタワー 4F ▪ホームページ https://www.truestar.co.jp ▪技術ブログ https://blog.truestar.co.jp

主なサービス Operation Consulting BI ツール等を用いたデータ利活用コンサルティング Strategic Planning 定量的なデータ分析に基づく戦略立案支援
Data Analytics ビジネスの意思決定のための統計解析・機械学習 Spatial Analytics 空間情報データに特化したデータ分析ソリューション System Solution 業務効率化・分析ツールやデータ分析基盤の企画・開発

アウトプット事例商圏分析ダッシュボード制作アウトプットの企画・設計から、 API 経由でのデータの取込とその加工処理、 BI でのレポート実装（デザイン含）まで全工程を担当技研商事インターナショナル店舗
DMP サービスサイト内デモ用ダッシュボード https://www.giken.co.jp/service/store_dmp

本日のアジェンダ 1. レポート紹介・・・そもそもどんなレポート？ 2. 制作環境・・・作るために何が必要？ 3.
制作手法・・・どうやって作る？ 4. まとめ・・・ちょっとだけ営業

1. レポート紹介

▪利用用途競合他社の新規出店状況を監視し周辺自社店舗へのリスクを察知する ▪特徴 • 競合チェーンは任意設定 • 新店情報は週次で検出 • 新店に最も近い自社店舗を自動で可視化
新店速報レポート

▪利用用途主に自社店舗と競合店舗の来訪状況を比較し競合に比べて弱い曜日・時間帯・エリアを把握する ▪特徴 • 新店周辺など予め選定した複数店舗をトラッキング • 任意選択した2店舗の比較を誰でも分かりやすく表示 • 来店状況は横並びのため違いが一目瞭然
周辺店トラッキング

▪利用用途競合店進出や広告販促キャンペーンの前後など特定の店舗における来訪状況の時系列変化を把握する ▪特徴 • 基本情報として対象店舗商圏の統計情報を可視化 • 任意で指定した日付に対し、任意の期間を事前事後で比較 • イベント前後での商圏変化を視覚的に確認
特定店レポート

2. 制作環境

全体像エンドユーザー各種API 店舗DMP 開発企画設計データパイプライン構築分析画面構築 Web App
構築ファイルまたは Web App 提供ファイル提供

制作に使用したデータ店舗データトラッキング対象店舗リスト主に各社公式サイトからのクローリングによって収集された店舗データを使用店舗ID（JPOIコード※）付きのチェーン店の店舗リストを使用 ※ JPOIコード：国内のブランド（チェーン）の店舗を一意に識別可能にする店舗識別番号来訪者データ店舗への来訪者数、居住地/勤務地（メッシュ）別来訪者数スマートフォンの位置情報から取得した各店舗への来訪者数※データを使用
また、店舗来訪者の居住地と勤務地が推定されたデータから居住地/勤務地（メッシュ）別来訪者数を使用 ※ 店舗への来訪者は店舗のジオフェンスへの出入りから識別統計データ推計年収階級別世帯数、性年代別人口各店舗の商圏※内のGSIによる推計データ（推計年収階級別世帯数）と国勢調査の年齢別男女別人口データを使用 ※ 商圏は店舗の中心から任意半径（0.1~30km）の円商圏もしくは自動車/自転車/徒歩による移動時間（1~30分）より設定可能

制作に使用したソフトウェア Alteryx Designer データ分析ツール API 連携含むデータプレップ、空間データ処理、Tableau 用データソースの作成を行う空間分析ツールが豊富のため、他の ETL ツール群での代替は難しいと予想される
定期更新の自動化には別途有償のAdd-onツールまたは Alteryx Server が必要 ※ 今回の用途では基本的に不要 Tableau Desktop データ可視化ツールデータの集計と可視化のためのレポート制作を行う他のユーザーがレポートを利用する場合には、Tableau Server または Tableau Online によるブラウザ経由でのレポート展開と、閲覧のためのライセンス（Tableau Viewer ライセンスなど）が別途必要 Tableau Reader（無償）を用いたファイルベースでの展開も可能

3. 制作手法

新店速報レポート（デモあり） ▪制作のキーポイント 1. 新店（及び閉店）は直近と過去の店舗データの差分で判別 2. 店舗 DMP との
API 連携、周辺店検出含むデータ加工・集計は Alteryx で実施 3. 運用負荷抑制のため、Tableau での複雑な計算は可能な限り回避

参考）店舗 DMP との API 連携フロー

参考）メインの処理フロー

参考）メインの処理フロー最新の店舗リストを取得過去の店舗リストとの差分抽出による新店閉店判別新店と閉店の周辺店舗を抽出新店閉店リストをデータ出力

周辺店トラッキング及び特定店レポート（デモあり） ▪制作のキーポイント 1. 両レポートで取得データの違いは統計データの出力有無のみ 2. 現時点での店舗 DMP の
API は日々進化中のため、手運用あり来訪者及び統計データはCSV ダウンロード… メッシュ別来訪者数の API は今秋予定… 3. 店舗間や店舗とメッシュの距離は Tableau の関数で算出

参考） Tableau の空間関数空間データ処理用の DISTANCE 関数や MAKEPOINT関数を用いてレポート上で都度計算

参考）メインの処理フロー

参考）メインの処理フロー最新の店舗リストと来訪者データを取得時系列の各粒度で来訪者数を集計して出力メッシュ別データと SHPファイル出力統計データの取得と出力

4. まとめ

ノンプログラミング！最新データの供給は『店舗DMP』データ抽出・加工・集計は『Alteryx』データ可視化は『Tableau』プログラミング無しで全て連携！

残課題新店・閉店の判定精度データソースは各チェーンの HP のクローリング取得が主であり、公式ページの更新頻度や精度が低いとその影響を受ける可能性がある。 → ウェブクローリングの限界とも言えるが、費用対効果はそれでも高い！来訪者数データの精度あくまでも対象アプリの利用者かつ許諾済み分の GPS
ログのため、実際の来訪者数との乖離が発生する。 → 自店舗の来訪者数データ（1st Party Data）を用いた補正等により、精度改善は可能！一部手作業での更新が必要 API 経由でシームレスに連携が難しい部分があり、一部手作業が残っている。 → 店舗 DMP の更なる機能拡張に期待！

truestar の経験則ですが、データ分析や分析処理の自動化プロジェクトには『二八の法則』のような状況が頻繁に生じます。 ①極端に高精度な分析、完全な自動化を目指すとコストが１０かかる ②８割の精度や自動化の場合、わずか２のコストで実現する ①を目指した結果として、開発時には良いものが構築できたものの、ビジネス要件の変化に柔軟に対応できない仕様に陥りやすいなど、時間とお金をかけた割には、長く使えない機能になることがしばしば生じます。結果として費用対効果が期待値に合わなくなります。この二八の法則が成り立つようなケースでは、柔軟で運用持続性の高い仕組みをアジャイルに開発することで、コストを抑え、仕様変更にも柔軟に対応可能で実際に長期的に使える機能を構築・導入することができます。今回のケースも②に相当し、一部精度に難はあれど、費用対効果の高いソリューションとして十分に機能すると判断しています。参考）
データ分析における二八の法則

ベータ版トライアル開始！（有償デス） Tableau の導入や構築は一切不要！ウェブブラウザでログインするだけ！ 20年11月末まで割引価格でご提供！詳しくはプレスリリースで！ https://www.giken.co.jp/information/200826_pr/

Q & A ご不明な点やご質問がございましたら、セミナー終了後でもお気兼ねなくお問合せ下さい！株式会社 truestar 東京都渋谷区恵比寿 1-19-19 恵比寿ビジネスタワー 4F
https://www.truestar.co.jp/contact/

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Toshikuni

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