living-GIS

地理データや各種統計データにプロシードオリジナルデータを搭載した
living-GISの活用で、より折込やポスティングの精度を高め、
コスト効率やターゲットリーチ効率の向上を図ります。

地域の性質、情報から、“戦略計画”を立案し、 “結果・検証”までをサポート
プロシードオリジナルのリビング・パートナー属性データを掛け合わせることで、
より効果的な販促プランを実現
各種地図データから、商圏に対しての最適な販促プランを立案することが可能

living-GISとは

全国のデジタルマップをベースに、国勢調査データ・商業統計データ、さらにリビング配布エリアデータを用い、市区町村・町丁字・メッシュ（500ｍ・ 1km）などの単位でデータを抽出・加工することができます。
また、抽出したエリアを地図上にビジュアルイメージとしてわかりやすく表現することができます。
さらに、お客様より提供されるデータを活用することにより、貴社商圏内の顧客の分布状況や顧客レスポンスの分布状況も表現することが可能で、エリアにおける様々な問題を解決しています。

living-GIS 全国のデジタルマップ

フロー

配布エリア分析、抽出、折込の実施、施策の評価・検証

living-GIS全搭載データ

※横スクロールします

データ項目	対応エリア	セグメント内容	データ内容
平成22年度国勢調査出典：総務省統計局	全国	【年齢人口】	1歳階級人口 5歳階級人口（総人口、男女別）年代別人口（総人口、男女別）
		【世帯】	世帯数世帯人員施設等世帯数施設等世帯人員
		【世帯構成】	世帯数（1人世帯）世帯数（2人世帯）世帯数（3人世帯）世帯数（4人世帯）世帯数（5人以上世帯） 6歳未満親族有り世帯数 18歳未満親族有り世帯数 65歳以上親族有り世帯数 65歳以上親族のみ世帯数核家族世帯数夫婦のみの世帯数夫婦と子供のみの世帯数その他の親族世帯数 3世代世帯高齢単身世帯数（総数）高齢夫婦世帯数
		【住宅所有】	世帯数（住宅に住む）世帯数（持ち家）世帯数（公営・公社等の借家）世帯数（民営借家）世帯数（給与住宅）世帯人員（住宅に住む）世帯人員（持ち家）世帯人員（公営・公社等の借家）世帯人員（民営借家）世帯人員（給与住宅）総延面積（住宅に住む）総延面積（持ち家）総延面積（公営・公社等の借家）総延面積（民営借家）総延面積（給与住宅） 1世帯当り人員（住宅に住む） 1世帯当り人員（持ち家） 1世帯当り人員（公営・公社等の借家） 1世帯当り人員（民営借家） 1世帯当り人員（給与住宅） 1世帯当り延面積（住宅に住む） 1世帯当り延面積（持ち家） 1世帯当り延面積（公営・公社等の借家） 1世帯当り延面積（民営借家） 1世帯当り延面積（給与住宅） 1人当り延面積（住宅に住む） 1人当り延面積（持ち家） 1人当り延面積（公営等の借家） 1人当り延面積（民営借家） 1人当り延面積（給与住宅）
		【住宅形態】	世帯数（一戸建て）世帯数（長屋建て）世帯数（共同住宅）世帯数（共同住宅1・2階）世帯数（共同住宅3～5階）世帯数（共同住宅6～10階）世帯数（共同住宅11階以上）世帯数（その他）世帯人員（一戸建て）世帯人員（長屋建て）世帯人員（共同住宅）世帯人員（共同住宅1・2階）世帯人員（共同住宅3～5階）世帯人員（共同住宅6～10階）世帯人員（共同住宅11階以上）世帯人員（その他）総延面積（一戸建て）総延面積（長屋建て）総延面積（共同住宅）総延面積（共同住宅1・2階）総延面積（共同住宅3～5階）総延面積（共同住宅6～10階）総延面積（共同住宅11階以上）総延面積（その他）
		【労働形態】	労働力人口（総計）総数労働力人口（総計）男労働力人口（総計）女非労働力人口（総計）総数非労働力人口（総計）男非労働力人口（総計）女
平成25年度推計年収階級別世帯数データ（国勢調査＆住宅土地統計）	全国	【世帯年収】	200万円未満世帯数 200～300万円未満世帯数 300～400万円未満世帯数 400～500万円未満世帯数 500～700万円未満世帯数 700～1000万円未満世帯数 1000～1500万円未満世帯数 1500万円以上世帯数
リビングパートナー属性	首都圏	【オリジナルデータ】	美容指向通販志向リフォーム志向

living-GISで出来ること・活用例

ターゲットボリュームによる折込広告エリアの選定

商圏による折込広告エリアの選定

クロスランキングから対応戦略エリアを選定