移動データを使用した小売業の回復

世界中の小売企業がMapbox Movementデータを使用して、実店舗の再開と回復プロセスにデータドリブンなアプローチを採用しています。

PepsiCoは、店舗周辺の「何が起こっているか」を確認するために、モビリティデータを通じてCOVID-19の影響を監視しています。PepsiCoのアナリティクスチームは、Mapbox Movementデータと連携して、販売動向と店舗のパフォーマンスをより深く理解しています。

この問題を解決するための従来のアプローチでは、市場分析レポートを購入する必要があります。これらのレポートは年次（またはせいぜい四半期ごと）に更新され、特定の業界および地域に関する既製の「インサイト」が含まれています。モビリティパターンは予測不可能で新しい方法で変化しているため、これらのレポートからのインサイトは公開されるまでにすでに時代遅れになっています。

より良いアプローチは、Movementデータを使用することです。Movementデータは毎日更新され、使いやすいスキーマのデータフィードとして提供されるため、顧客はほぼリアルタイムで独自のインサイトを得ることができます。

最初のステップは、基準線を確立することです。COVID以前の「通常」の活動は何でしたか？特定の店舗の基準を理解したら、次のステップは、毎日の活動レベルを監視し、特定の地域の「新しい通常」を示す可能性のあるしきい値を超える持続的な活動を監視することです。最後に、追加のコンテキストと洞察を得るために、個々の対象地点でのこの活動レベルを、周辺地域の活動レベルと比較します。

導入事例：グリーンヒルズモール

グリーンヒルズのモールは、テネシー州ナッシュビルの郊外にあるショッピングセンターです。このモールには、ルイ・ヴィトンやバーバリーなどの高級ブランド店や、Anthropologie、Lululemon、Whole Foodsなどの人気店があります。

他の多くのモールと同様に、グリーンヒルズは2020年春の数か月間、公共の安全のためにすべての顧客に対してドアを閉鎖しました。このモールにある100以上の小売店が影響を受けました。段階的な再開が再開されるにつれて、このモールにある店舗の個々のオーナーは、小売業務を再開することがいつ理にかなっているかを決定する必要があります。モールのドアが開いているからといって、顧客がそこを通って歩いているとは限りません。多くの小売業者は、このようなモールに数千もの店舗を持っており、最初にどの店舗を再開するかを決定することは大きな課題です。

ステップ1：関連するグリッドタイルを特定する

Movementデータは、米国全土を網羅しており、人や車両のアクティビティが約100m四方の正方形（「タイル」）のグリッドに集約されています。特定の場所のタイルを調べるには、このタイルエクスプローラーを使用できます。最初のステップは、関心のある場所と重なるズームレベル18（z18）のグリッドタイルを特定することです。この空間結合を行うには、Mapboxを搭載したkepler.glオープンソースの可視化ツールや、mercantile地理空間ライブラリなど、さまざまなツールを使用できます。

ステップ2：ベースラインとなる活動パターンの確立

関連するz18タイルのリストを使用して、毎日のMovementデータセットをクエリして、2020年1月のグリーンヒルズモールの過去の活動レベルと、COVIDの安全性の懸念によりモールが閉鎖された期間を特定できます。同様に、このデータを使用して、再開段階でモビリティレベルがどのように変化したかを理解できます。 

ほとんどの小売活動は、平日/週末の周期的なパターンに従います（週末にピークアクティビティが発生し、勤務週にはオフピークの低下が発生します）。7日間の移動平均は、これらの自然なスパイクを平滑化して、より明確な分析を示すことができます。毎日のMovementデータを平均化および比較するための追加の推奨事項は、Movementドキュメントで共有されています。下のグラフから、曜日ごとの変動を平滑化した後、グリーンヒルズモールのアクティビティレベルは、COVID以前のベースライン期間と比較して、再開段階では約半分であることが簡単にわかります。

グリーンヒルズモールに店舗スペースを持つ小売店のオーナーとして、再開活動がCOVID以前のベースラインに近づくまで店舗を再開することは、経済的に意味がないかもしれません。一方、永続的な経済的影響、人口移動、消費者の習慣の変化により、再開活動がCOVID以前のレベルに戻ることはないかもしれません。新しい地域への移転は、価値のある代替手段となる可能性があります。移動データは、小売店のオーナーが両方の現実を理解し、計画を立てるのに役立ちます。

ステップ3：分析範囲を周辺地域に拡大

Movementデータは、店舗固有の分析に限定されません。このデータセットは、米国（および他の多くの国）のすべての100mタイルにおけるアクティビティレベルを網羅しており、分析を周辺地域に拡大できます。Movementデータは、小売店の玄関先で何が起こっているかを「確認」し、地域の他の企業が商業活動において同様の変化を経験しているかどうかを明らかにすることができます。アクティビティレベルが上昇している地域で、潜在的な新しい小売スポットを調査するために、他の近隣地域を探索してください。

ステップ4：Mapbox Boundariesとの統合

Movementデータは、米国郡のポリゴンに事前集計されており、当社のグローバルBoundariesデータベースで利用可能な500万件の行政、地方、統計境界ポリゴンと結合できます。この郡ベースのアクティビティ指数を使用すると、郡ごとに利用可能な人口統計、人口、またはその他の外部の社会経済データセットとデータを簡単に結合できます。 たとえば、毎日のMovementデータセットをクエリして、テネシー州デビッドソン郡のより広範なナッシュビル都市圏における過去のアクティビティレベルを特定できます。

グリーンヒルズモール、周辺地域、およびより広範なデビッドソン郡地域全体の移動パターンを理解することで、マクロトレンドを観察し、予測的な洞察を得ることができます。この場合、モール再開に先立ち、周辺地域および郡での活動レベルの急増が観察されます。これは、将来の商業需要を予測するために使用できる潜在的な早期指標となります。

ステップ5：商圏分析

小売店の「商圏」とは、顧客が来店する地理的な範囲を指します。商圏における移動レベルを理解することは、潜在的な顧客層の活動を反映するため、店舗周辺の移動レベルを理解することと同様に重要です。
Mapbox Isochrone APIは、この例では、Green Hillsモールの商圏を表す詳細なポリゴン（車で5分、10分、20分以内の地理的エリア）を生成できます。これらのポリゴンを移動データと結合して、潜在的な顧客層の活動パターンを測定できます。自動車、徒歩、または自転車の移動手段に基づいて商圏ポリゴンを作成し、あらゆるタイプの潜在的な顧客を把握します。

より多くの店舗、より多くのインサイト

このブログ記事では、単一のモールロケーションを調査し、小売業者がダイナミックなMovementデータを使用して急速に変化する世界を測定し、対応するための方法論を共有しました。この同じデータセットを使用して、他の無数の小売ロケーションを分析できます。

すべてのMapboxユーザーは、2020年1月から8月までの8か月分の毎日のMovementデータを無料でダウンロードできます。Movementデータをダウンロードして、Movement FAQ とドキュメントをチェックして、開始してください。