商圏分析とは？やり方や分析手法、ツールとマーケティング活用事例を解説

みなさん、こんにちは。

ビジネスの成功には、ターゲットとなるエリアの特性を深く理解し、最適な戦略を立てることが欠かせません。特に小売業や飲食業、不動産業などでは、顧客がどこから来るのか、競合との位置関係はどうなっているのかを分析する「商圏分析」が重要な役割を果たします。

本記事では、商圏分析の基本的な考え方から具体的な分析手法、活用できるツール、そしてマーケティングにおける実践的な活用事例までを詳しく解説します。商圏分析を正しく行うことで、出店計画や広告戦略、販促施策の精度を向上させ、より効果的なマーケティング活動が可能になります。

これから商圏分析を始めたい方や、より精度の高い分析を行いたい方にとって、実践的な内容をお届けします。ぜひ最後までご覧ください。

商圏分析とは？

商圏分析とは、特定の地域における市場の特性を分析することで、ビジネス戦略の最適化を図る手法です。商圏の人口特性、競合状況、交通アクセス、消費傾向などのデータを解析し、マーケティングや出店計画、キャンペーンに活かすことができます。

特に小売業、飲食業、不動産業などでは、商圏の正確な把握が売上や集客の成功に直結するため、商圏分析が欠かせません。近年はデジタルマーケティングにも応用され、オンライン広告のターゲティング精度向上にも役立てることができます。

商圏分析の目的

商圏分析とは、ある企業や店舗が影響を及ぼす商圏（地理的範囲）を特定し、その地域の市場動向や顧客特性を把握するための手法です。そのため、以下のようなビジネス上の意思決定を目的に行われることが多いです。

• 新規出店の適正判断
  • 出店候補地の周辺人口や競合状況を分析し、売上の見込みを算出する。
• 販促戦略の最適化
  • チラシの配布エリアやデジタル広告のターゲティングを調整し、効率的な集客を図る。
• 既存店舗の売上向上
  • 売上が低迷している店舗の商圏を再評価し、ターゲット変更や新たな販促施策を検討する。
• エリアマーケティング戦略の立案
  • 地域特性に応じた商品展開やサービス提供を行い、競争優位性を確保する。

商圏分析の必要性

近年、市場環境の変化を背景に、商圏分析の重要性がますます高まっています。

1. 小売・飲食業の競争激化

EC市場の成長や大型ショッピングモールの拡大により、従来の商圏の概念が変化してきています。適切な商圏分析なしに出店すると、十分な集客ができず売上低迷につながるリスクがあります。

2. データドリブンマーケティングの発展

近年はGPSデータやPOSデータなどを活用した商圏分析が主流になりつつあります。従来の経験則だけではなく、データに基づく精度の高い分析を行うことで、売上予測の精度や集客数を高めることが可能です。

3. 消費者行動の変化

ライフスタイルの多様化により、従来の「距離圏」による商圏分析だけでなく、「行動圏」や「心理的商圏」の視点も重要になっています。人数だけでなく、「誰がいるのか」も重要になってきています。

商圏の種類と特徴

商圏は、一般的に以下の3つに分類されます。

項目	一次商圏 （最も近い顧客層）	二次商圏 （中距離の顧客層）	三次商圏 （広域の顧客層）
距離	約0〜3km圏内	約3〜10km圏内	約10km以上
移動手段	徒歩・自転車	車・バス・電車	車・新幹線・飛行機
来店頻度	高い（週に数回〜毎日）	中程度（週1〜月数回）	低い（数ヶ月〜年に数回）
顧客の特徴	近隣住民・通勤者・学生	周辺エリアの住民・買い物客	観光客・遠方からの来店者
販促手段	チラシ・ポスター・店頭販促・SNS	DM・エリア広告・デジタル広告	マスメディア広告・観光向けPR
売上貢献度	高い（主要な売上を占める）	中程度（補完的な売上）	低い（スポット的な売上）
競合影響	高い（競合店の影響を受けやすい）	中程度（競争はあるが、選択肢が限定される）	低い（独自のブランド力が必要）
立地の影響	非常に大きい（駅前・繁華街など立地が鍵）	ある程度大きい（アクセスの良さが重要）	比較的少ない（目的地としての魅力が重要）

一次商圏（最も近い顧客層）

一次商圏は、店舗から約0〜3km圏内のエリアを指し、徒歩や自転車でアクセスしやすい地域です。

このエリアの顧客は、近隣住民や通勤・通学者が中心であり、来店頻度が高く、常連客が多いことが特徴です。売上の大部分を占める重要な商圏であり、地域密着型のマーケティングが有効です。競合の影響を受けやすいため、価格やサービスの差別化が求められます。

二次商圏（中距離の顧客層）

二次商圏は、店舗から約3〜10km圏内に広がるエリアであり、車や公共交通機関を利用して来店する顧客が多いのが特徴です。

この層の顧客は、日常的な利用は少ないものの、週1回から月に数回程度の頻度で訪れるケースが多く、特定の商品やサービスを目的に来店することが一般的です。販促活動としては、デジタル広告やエリア広告が有効であり、アクセスの利便性が集客に影響を与えます。

三次商圏（広域の顧客層）

三次商圏は、店舗から約10km以上離れたエリアを指し、遠方からの来店者や観光客が含まれる商圏です。

来店頻度は低く、数ヶ月に1回から年に数回程度となることが一般的です。このエリアでは、ブランドの知名度や目的地としての魅力が集客のカギとなり、マスメディア広告や観光向けのPR施策が効果的です。商圏の広がりは業態によって異なり、専門店や観光施設の場合は全国的な商圏を持つこともあります。

商圏分析の手法と手順

商圏分析を正しく行うためには、適切な手法と手順を理解することが重要です。まず、商圏の範囲を適切に設定し、次に必要なデータを収集・活用し、最後に具体的な分析手法を用いて商圏の特性を明らかにします。

ここからは、商圏を設定する方法、代表的な分析手法について詳しく解説します。

商圏の設定方法

店舗の売上や集客を最大化するためには、ターゲットとする商圏を適切に設定することが重要です。商圏とは、店舗や施設が影響を及ぼす範囲のことで、顧客が来店するエリアを指します。

商圏の設定方法には、前述の距離以外にいくつかあり、業態や立地に応じて適切な方法を選ぶことで、より効率的なマーケティング戦略を考えることが可能です。

距離圏による設定方法

距離圏による商圏設定は、店舗を中心に半径○kmという形で商圏を区切る方法です。一般的には、一次商圏（約0〜3km）、二次商圏（約3〜10km）、三次商圏（10km以上）といった形で分類されます。小売店や飲食店など、物理的な距離が来店頻度に影響しやすい業種では、この方法がよく用いられます。

この方法のメリットは、分かりやすくシンプルな基準で商圏を設定できる点にあります。特に、競合との距離や立地条件を考慮しやすく、新規出店の際の候補地選定にも役立ちます。一方で、実際の顧客行動は距離だけでは決まらず、交通網や生活圏の影響も受けるため、精度を高めるためには他の設定方法と組み合わせることが望ましいです。

適した業態
・コンビニ、スーパーマーケット、ドラッグストアなどの小売業
・ファストフードやカフェなどの日常的に利用される飲食店
・フィットネスジムやクリニックなどの生活密着型サービス

時間圏による設定方法

時間圏による商圏設定は、顧客が店舗に到達するまでの移動時間を基準として商圏を決定する方法です。例えば、「徒歩10分圏内」「車で30分圏内」「電車で1時間圏内」といった形でエリアを区切ります。この方法は、距離よりも実際の来店可能性を重視するため、都市部や交通の便が良いエリアではより現実的な商圏分析ができます。

この方法のメリットは、交通手段や道路事情を考慮し、より実際の顧客行動に即したエリアを特定できる点です。例えば、3kmの距離でも、渋滞が多い場所では車での移動に時間がかかるため、実質的な商圏は狭くなります。一方で、電車や高速道路を利用できる場合は、遠方でも短時間で到達できるため、商圏は広がります。

適した業態
・ロードサイド型の飲食店やショッピングモール
・観光施設やレジャー施設などの目的型店舗
・車や電車でのアクセスが前提となる大型店舗

顧客分布による設定方法

顧客分布による商圏設定は、実際の顧客データをもとに商圏を決定する方法です。具体的には、来店客の住所や購買履歴を分析し、どのエリアからの来客が多いかを基に商圏を定義します。最近では、POSデータや会員情報、モバイル位置情報などを活用することで、より精緻な商圏分析が可能になっています。

この方法のメリットは、実際の顧客行動を反映した商圏設定ができる点です。例えば、都市部にある店舗でも、郊外からの来店客が多い場合は、単なる距離圏や時間圏ではなく、その地域を重視したマーケティング施策が必要になります。一方で、正確なデータを収集・分析する手間がかかるため、データ管理の仕組みを整える必要があります。

適した業態
・百貨店や専門店など、特定の顧客層に強い業態
・ECと実店舗を併用するオムニチャネル型のビジネス
・リピーターが多いサービス業（美容院、エステなど）

分析手法の紹介

ここでは、商圏分析でよく活用される「ハフモデル分析」「重回帰分析」「GIS（地理情報システム）を活用した分析」について詳しく解説します。

ハフモデル分析

ハフモデル分析は、顧客が特定の店舗を選択する確率を計算し、競合店舗との影響を考慮しながら商圏を設定するための手法です。1963年にウィリアム・J・ハフによって提唱されたこのモデルは、主に小売業やショッピングモールの立地分析に活用されます。

ハフモデルでは、顧客がある店舗を選択する確率は、店舗の「魅力度」と「距離」の関係によって決まると考えます。魅力度とは、売場面積やブランド力、価格設定などの要素を含み、店舗ごとの競争力を表します。この魅力度が高いほど、また、顧客の居住地からの距離が近いほど、来店の可能性が高くなるという考え方に基づいています。

重回帰分析

重回帰分析は、商圏に影響を与える複数の要因を数値化し、売上や集客の予測を行うための統計的手法です。例えば、売上に影響を与える要因として、「人口密度」「所得水準」「競合店舗の数」「交通量」などを変数として設定し、それらがどの程度影響を与えているのかを数式でモデル化します。

この方法の強みは、単なる距離や人口統計だけでなく、さまざまな要因を組み合わせて分析できる点にあります。特に、新規出店の際に「このエリアに出店した場合、売上はどの程度見込めるのか？」といったシミュレーションを行うのに適しています。

GIS（地理情報システム）を活用した分析

GIS（Geographic Information System、地理情報システム）を活用した商圏分析は、地図データと統計情報を組み合わせて、商圏の可視化や最適な立地選定を行う手法です。GISを活用することで、人口密度、交通量、顧客の動線、競合の分布など、多様な要因を地図上に表示し、視覚的に分析できます。

この手法の最大の特徴は、地理的な要素を考慮しながらデータを直感的に理解できる点です。例えば、特定のエリア内での顧客の居住地や来店ルートを分析することで、最も効果的な広告展開エリアを決定したり、出店候補地を絞り込むことができます。

商圏分析に役立つドコモデータ商圏分析

NTTドコモが保有する膨大なデータと独自のAI技術を活用した広告ソリューションは、商圏分析に活用することが可能です。「商圏分析×ドコモ広告」は、株式会社D2C Rが提供する流通小売業者向けに商圏分析と広告配信を組み合わせた新しいソリューションです。

ドコモのデータとAIを活用した商圏分析

「商圏分析×ドコモ広告」では、ドコモの独自AIエンジン「docomo Sense™」の拡張機能を活用し、ユーザーの同意のもと、対象エリアに居住するユーザーや店舗への来訪者を詳細に分析します。これにより、商圏内のユーザーの興味・関心、来訪頻度、居住地域などを可視化し、現状のユーザー像を明確に把握することが可能です。

商圏分析結果を活用した効果的な広告配信

商圏分析で得られたデータを基に、以下のような広告配信が可能となります。

• ターゲットセグメントの作成
  • 分析結果からユーザーをセグメント化し、各セグメントに最適な広告クリエイティブを作成します。
• docomo ad Networkによる配信
  • ドコモが提供する広告アドネットワーク「docomo ad Network」を活用し、セグメントごとにカスタマイズされた広告を配信します。
• 来店効果の測定
  • ユーザーの同意のもと取得した位置情報を活用し、広告配信後の来店状況を正確に把握し、広告効果を定量的に評価することが可能です。

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商圏分析のマーケティング活用事例

商圏分析は、新規出店の計画、販促施策の最適化、既存店舗の売上向上など、さまざまなマーケティング活動に活用されます。

ここからは、ドコモデータを活用した商圏分析の事例をご紹介します。

旅行スポットに関する分析

特定の市町村の観光スポットや名所を緯度・軽度でエリアを指定し、過去1年の来訪者を抽出。特定のスポットを訪れたペルソナ像を可視化することで、旅行者の特徴を明らかにしました。次回以降の来訪者への訴求やイベント企画にペルソナ分析した内容を加味することで可能になりました。また、その後の施策においても来訪者の増減を計測することが可能です。

商圏分析を成功させるためのポイント

商圏分析を効果的に活用するためには、正確なデータ収集と分析の継続的な改善が欠かせません。市場環境や消費者行動は常に変化しているため、一度の分析で終わらせず、定期的にデータを更新し、仮説検証を行いながらマーケティング戦略を最適化していくことが重要です。

市場環境の変化に対応するためのデータ管理

商圏内の市場環境は、以下の要因によって常に変化しています。

• 人口動態の変化（例：高齢化、ファミリー層の増加）
• 競合店舗の新規参入や撤退
• 商業施設の開発や交通インフラの変化
• 消費者行動の変化（ECの影響、購買チャネルの多様化）

これらの変化に対応するためには、定期的にデータを更新し、商圏分析の精度を維持することが不可欠です。

最新データを活用した分析手法

データの鮮度が商圏分析の正確性を左右します。以下の方法で定期的に最新データを活用しましょう。

• リアルタイムデータの活用
  • GPSデータを用いた来店動向分析
  • POSデータの自動収集による売上分析
• 外部データの活用
  • 国勢調査データの最新情報をチェック
  • 交通流動データやSNSデータを活用

仮説検証型のアプローチ

仮説設定とデータ分析のサイクル

商圏分析では、データに基づいて仮説を立て、実際の数値で検証することが重要です。

仮説検証の流れ

1. 仮説設定：「新しく開業した競合店の影響で売上が減少しているのではないか？」
2. データ収集：来店者データや売上推移を分析
3. データ分析：競合店の影響範囲と自店舗の売上変動を比較
4. 施策立案・実行：プロモーション強化、販促エリアの見直し
5. 効果検証：施策後のデータを分析し、効果を評価

このサイクルを回すことで、より精度の高いマーケティング施策が実行できます。

効果的なマーケティング施策の立案

仮説検証型のアプローチを活用すると、以下のようなマーケティング施策の精度を向上させることが可能です。

• ターゲットエリアの最適化
  • 商圏の変化を踏まえ、広告配信やチラシ配布エリアを見直す。
• 競合の影響を考慮した販促強化
  • 競合店舗周辺にターゲットを絞ったデジタル広告を配信し、集客力を高める。
• プロモーション施策の改善
  • 店舗イベントの開催や新規顧客向けキャンペーンの実施。

株式会社D2C Rでは、商圏分析から実際の来店に至る販促マーケティングまで、一気通貫でサポートしています。データを活用した分析と広告配信のPDCAを回すために、徹底したデータ管理と仮説検証を支援しておりますので、ぜひご相談ください。

まとめ

商圏分析は、ターゲット市場を正確に把握し、効果的なマーケティング戦略を立案する上で欠かせない手法です。特に、小売業・飲食業・不動産業・観光業などのビジネスにおいて、適切な商圏設定とデータ分析は売上向上の大きなポイントとなります。

NTTドコモの「商圏分析×ドコモ広告」のようなソリューションを活用すれば、商圏の特性を把握するだけでなく、効果的な広告配信や来店効果の測定まで一気通貫で実施できますので、ぜひ一度お問い合わせください。

本記事を参考に、自社のビジネスに商圏分析をどのように活用できるかを考え、より効果的なマーケティング戦略の構築に役立ててみてください。