訪日観光客の動向分析

インバウンド志向分析

SNSの新しい分析手法

データのギャップから課題を発見

課題発見のために、データから導き出されるギャップ(差異)を探ります。SNSとGPSのデータから「発言量が多いけれども訪問数が少ない」、SNS単体で「発言量が少ないけれども評判が良い」など、データのギャップを課題点として洗い出します。

  • 訪問数が少ないが、話題にされているスポットSNSxGPSのギャップ
  • 話題にされていないが、訪問者の評判は良いスポットSNSのギャップ

※画面はイメージです。実際の表示とは異なる場合があります。

課題解決に向けたヒントの探索

課題解決の糸口を掴むためには、その地域に何を求めて来訪しているのかを把握することが重要となります。

SNSユーザの志向性から観光目的を推察
ユーザーの特性ごとに「観光クラスター分類」し、来訪の多いクラスターの種類により、観光目的を推測します。例えば「買い物好き志向」の訪問が多い地域は、ショッピングが来訪目的であると分析します。

国籍、志向性、観光スポットの相関性をマッピング
コレスポンデンス分析(各要素の類似性を距離にしてグラフ化)により、「似ている要素」を可視化します。

他の観光地との位置関係や、クラスター群、国籍の近さを計ることで、課題解決のヒントとなります。

類似性を把握することで課題解決のヒントにする

コレスポンデンス分析例(国籍×観光クラスター)

※画面はイメージです。実際の表示とは異なる場合があります。

インバウンド動態分析

データを可視化して共有・発見

Webブラウザでデータを可視化してディスカッション

Webブラウザを活用することで、場所を選ばず、誰でも、データを可視化できます。地域の関係者を交えた施策検討の場で、分析結果を共有することで、複数の視点から新たな施策のヒントを導き出すことができます。

関係者による地域に根差した視点でデータを評価

地域に根差した視点でデータを評価

PCアプリを使って訪日観光客の「動き」をアニメーションで分析

訪日観光客の動きをアニメーション化することで、直感的な理解が得られ、新しい発見を導き出すことができます。(GIFアニメでご提供)

滞在分析だけでは分からない、想定外の気づきを得る

滞在分析だけでは分からない、想定外の気づきを得る

※画面はイメージです。実際の表示とは異なる場合があります。

打ち手が見える!施策が立てられる!
ディスカッションからアクション・プランを導く

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