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マーケティングナレッジ 2025.04.25

人流データを活用し購買行動を可視化！マーケティングに活かす方法や注意点などを徹底解説！

近年、スマートフォンやセンサー技術の進化により、人々の移動や滞在情報を収集・分析する「人流データ」が注目を集めています。このデータを活用することで、店舗や商業施設は顧客の購買行動をより深く理解し、効果的なマーケティング戦略を立てることが可能となります。

人流データとは？わかりやすく解説

人流データとは、特定のエリアにおける人の移動や滞在状況を示すデータのことです。わかりやすく言えば「人がどのような経路でその場所に訪れ、どのくらい滞在し、次にどこへ向かうのか」などを可視化できるものとなります。

このデータを分析することで、「どこに」「どのくらいの人が」「いつ集まるのか」といった動向を把握できます。小売業では店舗の出店戦略に、観光業では訪問者の動向分析に、都市計画では混雑緩和や防災対策に活用されるなど、幅広い分野で役立っています。適切に活用すれば、より快適で効率的なサービスや環境を提供できる重要なデータとなります。

さらに詳しく理解したい場合は、下記の関連記事をご覧ください。

人流データと購買行動の関係性

人流データと購買行動の関連性は、店舗運営やマーケティングの質を飛躍的に高める鍵となります。人の流れを可視化することによって、「誰が」「いつ」「どこから」「どのように」店舗に訪れ、どのような行動をとったのかを多角的に分析することが可能になります。これにより、従来は感覚や経験に頼っていたマーケティング施策を、データドリブンな意思決定に進化させることができます。

特に購買行動との関係において重要なのは、「来店前の行動」「店舗内での動き」「来店後の購買結果」という一連の行動フローを立体的に捉えられる点です。以下に、人流データがどのように購買行動の理解と施策改善に役立つのか、具体的なポイントを解説します。

1. 来店経路・経緯の把握と効果測定

人流データによって、顧客がどのルートを通って店舗に来店しているのかが分かります。これは、駅からの動線や周辺施設からの流入状況、近隣の競合店舗との関係性までをも明らかにするものです。例えば、あるエリアでの交通広告やチラシ配布といった施策が、実際にどの程度の来店を促進しているのかを「来店前後の移動データ」から定量的に把握することができます。

また、SNSやWeb広告といったデジタル施策との組み合わせで、「オンライン接点からオフライン来店」へのコンバージョン分析も可能となり、広告効果の可視化・最適化に繋がります。

2. 店舗内での滞在時間と購買意欲の相関

店舗に入ってからの「どこで」「どれくらいの時間」滞在していたかという情報は、購買意欲の高低を示す大きな手がかりになります。たとえば、滞在時間が長いにも関わらず購買に至っていない場合は、商品配置や価格、スタッフ対応に改善余地があることを示している可能性があります。

逆に、短時間でも購買に結びついている場合は、目的買いの顧客であることが多く、売れ筋商品や入口付近のディスプレイが功を奏していると考えられます。このようなデータをもとに、レイアウトの再設計やPOPの配置改善、スタッフの配置見直しなどが行えます。

3. リピーター行動の追跡とファン化戦略

人流データを蓄積することで、特定顧客の「再来店パターン」が見えてきます。一定期間内に何度も来店しているユーザーを特定することで、ロイヤルカスタマーの発見と育成が可能になります。

また、来店頻度が高まったタイミングやその直前の行動も分析できるため、「リピートにつながる要因」の仮説検証が可能になります。例えば、「雨の日の来店が多い」「近隣イベント開催日に再訪する傾向がある」といった傾向が掴めれば、それに合わせたタイムセールやキャンペーンを打つことで、再訪率をさらに高めることができます。

4. 購買確率の高いゾーンと時間帯の把握

人流データを時間帯・曜日・エリアごとに分析することで、購買率が高いゾーンや時間帯を明確にすることができます。これにより、ピークタイムに合わせてスタッフを増員したり、特定時間帯に合わせて限定キャンペーンを実施するなど、オペレーションの最適化と売上最大化に繋がります。

さらに、混雑度の可視化により「密」を避けた入店制御や、閑散時間帯に集客を促す施策（例：時間限定クーポン配布）など、感染症対策と売上の両立を図る手法にも応用できます。

人流データ活用の4つのメリット

人流データの活用は、リアル店舗を運営する企業にとって極めて大きなメリットをもたらします。ただ単に「人の動きが分かる」というだけではなく、それを起点にした多層的なマーケティング施策やオペレーション改善が可能になります。以下に主なメリットを詳しく解説します。

メリット1. 精度の高いターゲティング

従来のマーケティングでは、「属性（年齢・性別・年収層など）」に頼ったターゲティングが主流でした。しかし、人流データを活用することで、「実際の行動に基づくターゲティング」が可能になります。

たとえば、毎週末にショッピングモールを訪れている30代女性と、平日昼に近隣のコンビニに立ち寄るビジネスパーソンでは、ニーズや購買意図が異なるはずです。こうした行動に根ざしたパーソナライズドなマーケティングを実現できる点が、人流データ最大の強みです。

メリット2. リアルタイムな需要把握と即応

人流データは、ほぼリアルタイムで取得・分析が可能なケースも多く、季節や天候、時間帯などの変化に応じて、即座に戦略や運営方針を調整することができます。

たとえば、「急に人出が増えたエリアでクーポン配布を強化する」「イベント開催日のみ人員を増やす」「雨の日の閑散タイムに向けてセール告知を打つ」といった、即応型オペレーションが可能になります。これはECにはない、リアル店舗ならではの“強み”を最大化する方法でもあります。

メリット3. コストの最適化と投資対効果の可視化

人流データによる分析は、広告費や人件費、店舗運営費などのリソース配分の最適化にも貢献します。

例えば、無人時間帯の来店数が極端に少ないなら営業時間の短縮が検討でき、逆に特定の時間帯に集中する傾向が見られるならスタッフのシフトを最適化するなど、**データに基づいた「無駄のない意思決定」**が可能です。

また、施策の効果を人流の増減や購買率の変化から検証できるため、PDCAサイクルを高速で回すことができ、施策ごとのROI（投資対効果）の可視化が進みます。

メリット4. 複数店舗間の比較分析（ベンチマーク）が可能に

チェーン展開している企業では、複数店舗の人流データを比較することで、「どの立地・レイアウト・施策が最も効果的か」を定量的に評価することができます。これにより、成功店舗のノウハウを他店舗に横展開する仕組みづくりも実現できます。

人流でーた導入時の注意点

人流データの活用は非常に多くの恩恵をもたらしますが、導入に際してはいくつかの重要な留意点も存在します。これを軽視すると、かえってブランドイメージを損ねたり、コストが無駄になる恐れもあります。以下に代表的なポイントを紹介します。

注意点1. プライバシー保護と法令遵守の徹底

人流データは、位置情報や端末情報など個人の行動履歴に紐づく可能性のあるデータを扱います。そのため、個人情報保護法（特にGDPRや日本の個人情報保護法）に則った取り扱いが必須です。具体的には、

匿名加工（個人を特定できない状態でのデータ収集）
利用目的の明示（利用者への透明性確保）
同意取得（必要に応じてオプトイン形式）

などが重要です。データ提供元や計測機器ベンダーの信頼性も事前に確認すべきポイントです。

注意点2. データの精度と網羅性

人流データの信頼性は、取得方法（GPS・Wi-Fi・ビーコン・カメラなど）によって大きく異なります。また、特定の通信キャリアやアプリからのみ取得されている場合、全体像を把握しきれない恐れもあります。

導入前には、以下のような観点での検討が必要です。

対象エリアのカバー率は十分か
取得データはリアルタイムか、過去データの蓄積はあるか
データの偏り（例：スマホ未所有者の除外）をどう補正するか

注意点3. 導入目的・KPIの明確化

「とりあえず入れてみた」では効果が実感できず、活用が停滞してしまうケースも少なくありません。人流データは“目的ありき”で導入すべきツールです。

たとえば以下のように、目的とKPIを明確にすることが重要です。

来店数を〇％向上させる（KPI：来店者数/時系列推移）
リピーター比率を上げる（KPI：一定期間内の再来訪率）
特定ゾーンの購買率向上（KPI：ゾーン別滞在時間 × 購入率）

導入後のPDCAを回すことを前提に、初期設計から綿密なプランニングを行いましょう。

位置情報分析ツールDatawise Area Marketerのご紹介と活用事例

「位置情報マーケティングをこれから始めたい」「現状の位置情報マーケティングがなかなか機能していない」など、この記事に訪れた方の中にも様々な悩みがあるかと思います。そこで弊社の開発・販売する位置情報マーケティングツール「Datawise Area Marketer」をご紹介させていただきます！

Datawise Area Marketerは、ドコモのビッグデータをもとに、任意の施設への来訪者のユーザー属性を「性別」「年代」などはもちろん「年収」「世帯構成」など、細かく情報を取得することが可能です。そうした属性の他にも「出店候補エリアの需要」「ターゲットが集まる場所と時間」「出店候補物件付近の交通量」「去年と比較した来訪者数やその属性の変化」「近くにある競合店の来客数やその属性」といったさまざまな情報を直感的な操作で分析することが可能です。これまでの人流データ解析ツールは操作に専門的な知識や労力を要しましたが、マーケティングを行う上で必要となる情報の多くを、簡単な操作で取得することが出来るので実際に様々な場面でご活用いただいています。

また近年のインバウンド（訪日外国人）需要に合わせて開発されたDatawise Area Marketerインバウンド版ではNAVITIMEと提携をし、訪日外国人の位置情報を分析しています。製品に関する詳しい情報は関連記事にてご紹介していますので、合わせてご確認ください！

位置情報マーケティングを使った事例をご紹介

最後に位置情報マーケティングとして、弊社のDatawise Area Marketerを実際に導入いただき、ご活用していただいてる皆様の声をご紹介します！利用するに至った経緯や、導入してみてどのような成果が得られたのかなど、参考にしていただけると思いますので是非ご覧ください！
ここではDatawise Area Marketerを実際に導入いただき、ご活用していただいてる皆様の声をご紹介します。

株式会社プロントコーポレーション
大和リース株式会社
岸和田市
三井住友海上火災保険株式会社
徳島市
愛知県警察
公益財団法人横浜観光コンベンション・ビューロー
ユナイテッド・スーパーマーケット・ホールディングス株式会社
NTT都市開発株式会社×NTTアーバンバリューサポート×NTTアーバンソリューションズ総合研究所
タリーズコーヒージャパン株式会社

※順不同

これから導入を検討されている企業・自治体の担当者の皆様の参考になればと思います！

活用事例1. 株式会社プロントコーポレーション（流通・小売業）

コロナ禍による来客減少を受けてリブランディングに乗り出したプロント。その施策による効果の検証しより細かな属性情報を得るために弊社の人流ビッグデータを導入して頂きました。

活用事例2. 大和リース株式会社（不動産業）

公園整備事業を公民連携の上で行うPark-PFIに参画。公園利用者の動きを紐解くツールとして、他社製品も比較の上で弊社の人流データツールをご活用いただいております。

活用事例3. 岸和田市（自治体）

スマートモビリティの課題に対して人流ビッグデータを活用されている岸和田市は、話題のOSPF（大阪スマートシティパートナーズフォーラム）に参画。隣接する地域から岸和田市に経済を呼び込み、広域連携を目指しています。

活用事例4. 三井住友海上火災保険株式会社（保険・金融業）

BtoBtoC ビジネスモデルで、三方良しのマーケティング。「すぐ使える人流ビッグデータ」の導入で、顧客体験価値のさらなる向上を目指しています。

活用事例5. 徳島市（自治体）

人口25万人の県都・徳島市では、有名な「阿波おどり」をはじめとする催事の人流データの分析、そしてそれを活用した中心市街地の活性化を目的として、Datawise Area Marketer をご活用いただいています。

活用事例6. 愛知県警察（自治体）

愛知県警察では、従来から独自の交通事故分析システムを活用し交通事故抑止対策を推進しています。人や車の交通量を地図上に可視化する為に Datawise Area Marketer をご導入頂き、過去の交通事故発生状況とクロス分析、より具体的な危険箇所等を割り出すことで、効果的な交通事故抑止対策を図っています。