BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【 9月10日（木）開催 】人流データ × Claudeで 、1店舗からはじめるマーケティングミックスモデリン グ X-WR-CALNAME:【 9月10日（木）開催 】人流データ × Claudeで 、1店舗からはじめるマーケティングミックスモデリン グ X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:1000146@techplay.jp SUMMARY:【 9月10日（木）開催 】人流データ × Claudeで、1店 舗からはじめるマーケティングミックスモデリング DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260910T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260910T110000 DTSTAMP:20260902T220243Z CREATED:20260902T150915Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/10001 46?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n広告費デー タ「0件」から、店舗・施設の来訪変動はどこまで解け るのか\n本セミナーは、マーケティングミックスモデ リング（MMM）の実践・普及に取り組む株式会社秤 代表 取締役の小川貴史氏を迎え、人流データと生成AI「Claud e」を活用した新しい店舗マーケティング分析の可能性 を紹介する共催ウェビナーを開催します。\n今回ご紹 介するのは、広告費データを使わず、人流データや気 象・暦・イベントなどの情報から、店舗・施設の来訪 変動を分析した2つの実例です。\n「何人来たのか」を 把握する人流分析から一歩進み、「なぜ来訪が増えた のか、減ったのか」をどこまでデータで説明できるの か。Location AIの人流データと、株式会社秤が開発・検 証を進めるClaudeを活用したMMMを組み合わせ、実際の分 析プロセスとともにご紹介します。\n本セミナーでわ かること｜店舗単位で始めるMMMの進め方\n\n1．自店舗 と競合店の比較から、MMMを小さく試す方法がわかる最 初から全店舗・すべてのマーケティング施策を対象に する必要はありません。まずは自店舗と競合店舗など の人流データを比較し、「MMMが自社の分析や意思決定 に活用できそうか」を検証する進め方をご紹介します 。\n2．人流データから始め、手元の広告・販促データ へ分析を広げる方法がわかる人流データや気象・暦・ イベントなどの情報から分析をスタートし、デジタル 広告の配信実績やチラシ、キャンペーンなど、自社が 保有するデータを加えることで、施策ごとの効果やROI 分析へ発展させる考え方を解説します。\n3．チェーン 全体ではなく、1店舗から分析する方法がわかる大規模 な全店舗分析から始める必要はありません。1店舗の来 訪者数の増減を、気象・イベント・販促・競合など複 数の要因から読み解き、「何が来訪に影響しているの か」を分析する具体的なプロセスをご紹介します。\n\n 来店数が増えた理由、減った理由を「感覚」ではなく データで説明できますか？\n・「キャンペーンを実施 したから来店が増えた」・「雨だったから客足が落ち た」・「競合店の影響を受けているかもしれない」\n 店舗や施設への来訪は、曜日、天候、イベント、販促 、競合など、さまざまな要因によって変化します。し かし、その増減を要因ごとに切り分けて説明すること は簡単ではありません。\nMMM（マーケティング・ミッ クス・モデリング）は、こうした複数の要因と成果の 関係を時系列データから分析する手法です。\nこれま では大規模な広告投資や専門的な分析環境が必要とい うイメージもありましたが、人流データと生成AIを組 み合わせることで、店舗・施設単位でも試せる可能性 が広がっています。\nでは、実際にどこまで分析でき るのか。本ウェブナーでは次の2つの分析例をご紹介す る予定です。\nセミナーで紹介する2つの分析例\n事例1 ｜日本を代表するレジャー施設\n日本を代表するレジ ャー施設を対象にした人流データを分析。\n広告費デ ータを使用せず、\n\n曜日・祝日などの暦情報\n気象デ ータ\n公開されているイベント情報\n2施設の来訪デー タ\n\nなどをもとに、来訪者数の変動をMMMで分析した結 果を発表いただきます。\nまた、モデルの予測精度だ けではなく、ランダムデータを用いたプラセボ検定ま で実施し、分析結果がどこまで実データ由来なのかを 検証します。\n\n【参考記事】ディズニー新エリア3000 億円投資の750億円効果を検証>\n\n事例2｜大手食品スー パーの同一商圏の競合2店舗を、店舗単位のMMMで比較\n 同一商圏にある食品スーパー2店舗を対象に、人流デー タを使った競合分析を行います。テーマパークで構築 した分析の考え方を店舗単位へ展開し、\n\n自店舗と競 合店の来訪はどのように変化しているのか\n一方の店 舗だけが伸びた日はいつか\n商圏全体として来訪が増 えた日はいつか\n天候やイベントなどが双方にどの程 度影響しているのか\n\nといった違いを日次データから 読み解きます。\nまた、店舗単体の数字だけを見るの ではなく競合店舗と比較することで、「自店舗固有の 変化」と「市場全体の変化」を切り分ける考え方をご 紹介します。\n\n【参考記事】Claudeでスーパーマーケッ ト2店舗比較　MMMを実装\n\n\nこんな方におすすめ\n\n店 舗や施設の来訪者数が増減する理由を、感覚ではなく データで把握したい方\n自店舗と競合店舗の違いや、 商圏全体の動きを比較してみたい方\n広告・販促施策 が実際の来訪にどう影響しているのかを分析したい方\ nMMM（マーケティングミックスモデリング）に興味はあ るものの、難しいと感じていた方\nまずは1店舗や限ら れた施設から、MMMが自社で活用できるか試してみたい 方\n人流データを商圏分析や来訪分析だけでなく、マ ーケティング施策の評価にも活用したい方\nClaudeなど の生成AIを、マーケティング分析や仮説検証に取り入 れたい方\n小売・飲食・商業施設・レジャー施設など 、実店舗やリアルな来訪を伴う事業のマーケティング ・企画・データ分析を担当している方\n\nMMMや高度な統 計分析に詳しくない方にも、実際の分析例をもとにわ かりやすくご紹介します。\n\n開催概要\n日　時： 2026 年9月10日(木)時　間　10：00 ～ 11：00参加費： 無料開催 方法： オンライン（Zoomウェビナー）セミナー詳細ペ ージ：https://location-ai.com/seminar/20260910/※本セミナーご 登録後に当日の視聴用のURLをご案内いたします。※同 業他社の方のご参加はお断りさせていただく場合ござ います。ご理解のほどお願い申し上げます。\nSession.01\ n「人が来た・来なかった」の先へ。人流データ×Claude で進化する実世界のマーケティング\nLocation AIのセッシ ョンでは、MMM分析への理解を深める前段階として、「 人流データ」に関する基礎知識から、店舗・施設のマ ーケティングで成果を出すための活用法まで、わかり やすく解説します。\n・店舗・施設への「来訪」をど のようにデータとして捉えるのか・商圏や競合、来訪 者の動きから何がわかるのか・人流データとAI、気象 ・イベントなどの外部データを組み合わせることで何 が見えてくるのか・「分析結果を見る」だけでなく、 次の施策や仮説検証へどうつなげるのか\nLoaction AI株式 会社PR & Marketing Manager吉永 倫久（Michihisa Yoshinaga）\nSessi on.02\n広告費データ「0件」で、MMMはどこまで解けるの か。― 人流データ×Claudeで、1店舗からはじめるマーケ ティングミックスモデリング ―\n人流データをClaudeで 分析する最新のMMMプロセスをご紹介します。東京ディ ズニーランド×東京ディズニーシー、ロピア×トライア ルの分析例を通じて、\n・来訪変動を複数要因に分解 する方法・競合2施設を比較する考え方・モデルの予測 精度をどう確認するのか・プラセボ検定などを用いた 分析結果の検証・自社の広告・販促データを追加して 施策評価へ発展させる方法\nなどを、具体的な分析プ ロセスとともに解説します。\n株式会社秤代表取締役 社長小川 貴史（Takashi Ogawa）\n【主催】Location AI株式会 社https://location-ai.com//\n【本ウェビナーに関するお問い 合わせ先】セミナー事務局：contact@location-ai.com\n◆参加 費無料　※オンライン開催　 Zoomウェビナー\n◆注意事 項・お申し込みには貴社名・アドレス・部署・電話番 号が必須となります。・リクルーティング、勧誘など 、採用目的でのイベント参加はお断りしております。 ・参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャ ンセルをお願いいたします。・同業他社さまのご参加 はお断りさせていただいております。ご理解のほどお 願い申し上げます。・主催企業および登壇者の所属企 業と同業他社の方のご参加はお断りする場合がござい ます。あらかじめご了承ください。 LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/1000146?utm_medium=referral&utm_source=ics&ut m_campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR