商圏人口で地域のニーズを把握しよう!種類や調べ方をまとめました

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効率の良い店舗経営のために、近隣住民のニーズを捉えた宣伝や売り込みをおこなう必要を感じている経営者は多いのではないでしょうか。近隣住民の動向を知る際に有効なのが「商圏人口」の調査です。この記事では商圏人口の基礎知識や、人口に関する分類方法の種類、商圏人口の調べ方を解説します。

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前提として知っておきたい商圏人口の定義

商圏とは店舗を日常的に利用する消費者が暮らす範囲、商圏人口とはその商圏で生活するすべての人口を指しています。また、商圏人口を調査する際は潜在的な全体顧客数を把握する必要があるため単純な人数だけでなく、

  • ターゲット人口/世帯の構成比(年齢、男女、ファミリー世帯か単身世帯か など)
  • 昼夜人口・世帯の違い

などについてもチェックする必要があります。

商圏の人口を調べるときに押さえておきたい種類とは?

商圏分析を実際におこなうときには、どのような点に着目すれば良いのでしょうか。分析に使える人口の種類を具体的に見ていきましょう。

商圏人口の種類①:夜間人口と昼間人口

商圏人口を分析する際にまず着目すべきなのは「夜間人口」と「昼間人口」です。商圏に暮らす人の数を夜間人口(常住人口)といいます。

一方、その地域に通勤・通学してくる人口は「流入人口」、他の地域に出勤・通学する人口は「流出人口」です。夜間人口から流入・流出人口を除いた人口を昼間人口といいます。

つまり、昼間人口は「夜間人口(常住人口)-流出人口+流入人口」の式で計算できるといえます。

商圏人口の種類②:分類別の人口と構成比

商圏にいる人々を昼間・夜間ではなく、以下のような「属性」で分類する方法もあります。

  • 商圏内を性別で分類した人口=男女別人口
  • 商圏内を年代別に分類した人口=年代別人口
  • 商圏内の地域や町名ごとに分類した人口=地域別人口

これらの分類別人口について構成比を算出しておくと、商圏分析に使いやすいでしょう。分類別商圏人口データを用いることで、単独の構成比だけではなく「A町に暮らす40~50代の男性」といった複合的な分析が可能になります。

商圏人口の種類③:人口推移

人口推移は、任意の地域で人口がどのように増減したか、その地域でどのような人口・世帯が増減したかを把握するためのデータです。人口推移を調べる際は、単純な人口増減だけではなく、ターゲットとなる人口・世帯の種類(性別・年齢・世帯の構成・年収など)も把握しておきましょう。

ターゲット人口・世帯の推移を把握することで例えばその地域で開業した後、継続的に集客できるか、売上を上げ続けられるかなどを判断できるようになります。

商圏人口を効率的に調べる方法とは?

さまざまな商圏人口の分類方法を確認してきましたが、ここでは、効率よくデータを調べるにはどうすればよいのか、具体的な調査方法を紹介します。

商圏人口の調査方法①:自治体の役所や図書館でデータを参照する

市区町村の役場には、人口動態を調査・集計した「行政要覧」があります。人口推移や分類ごとの人口構成・人口などを細かく確認できるのが行政要覧を閲覧するメリットです。図書館で人口統計データが閲覧できる地域もあります。インターネットでデータを公開している自治体も多いので公式サイトで確認しましょう。

]商圏分析でデータを利用する場合、データを販売している会社から資料を提供してもらうのも一つの手でしょう。販売されているのは加工済みデータが多く、分析作業を省略することが可能です。商圏分析にはデータ加工の必要なケースが多いため、こうしたサービスをうまく活用しましょう。

実際に販売されている商圏人口データは以下で紹介しています。

商圏人口の調査方法②:エリアを絞り込んで実地調査をおこなう

商圏の中でも特にターゲット層が多いと判断したエリアにおいては、実地調査も効果的です。
地形や道路は地図を見てもある程度把握できますがそのエリアに暮らす人の動きやライフスタイルは目で見なければ把握できません。

実地調査では実際に街頭に立ち、時間帯・季節・曜日別に通行人の人口や属性を調査します。他にも、地図に反映されていない地形の変化や競合店の有無も重要な調査対象です。

実際に立地周辺を人の目で調査することでリアルタイムの情報を手に入れましょう。ただし、実地調査は生きた情報を手に入れやすい反面、調査にかかる費用や時間などが多く必要となります。そのため、事前調査としてエリアマーケティングGISなどのツールを使って特に重要な調査地のリストを作成すのも一つの手段となるでしょう。

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まとめ:商圏の人口を調べてニーズを把握しよう

商圏の人口を把握することは、特定地域で商売をおこなうために必須となる分析の一つ。商圏分析ではさまざまなデータを複合的に見る必要がある場合も多いため、加工済みデータを購入するなど、手間を省いて効率よくおこなうのがおすすめです。

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