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年収データの定番! パイオニアならではの確かな精度と豊富なラインナップ

エリアマーケティング必携のデータベース

年収別世帯数データ (年収階級別世帯数推計)

年収別世帯数データは弊社コンサルティング業務やアウトソーシングサービスにおいて実績と評価の高いおすすめコンテンツです。また、エリアマーケティングにとても有効なデータベースで活用事例も豊富です。
本データは国勢調査・住宅統計調査を元に当社独自の統計解析ロジックで年収階級別世帯数を推計した年収データです。
地域世帯の収入や所得あるいは潜在顧客の購買力を500mメッシュもしくは町丁目別に分析できるため、商圏需要にマッチした立地評価や商圏分析、商品企画などが可能です。


弊社は国内初の年収別世帯数データを開発した先駆け企業です。

推計ロジックの完成度とその精度の高さにおいてこれまでにたいへん多くの皆さまからご支持をいただいております。
また、平成22年版からはデータ出典である国勢調査統計と住宅・土地統計調査共にInternetからダウンロードできるようになり作成原価を大幅に削減することができました。
皆様の今後のビジネスの一助となれば幸いです。


○【新発売】年収6階級別世帯数データ 学校区版について(2015年版より販売開始)
年収別世帯数を学校区毎に分類集計した新データです。
学区別の世帯年収は分譲マンション等の住宅立地や地ぐらいをみるうえで重要なファクターの一つです。
メッシュ版や町丁目版の世帯年収と学校区版世帯年収を組み合わせることによって分析のバリエーションがさらに広がり、エリアマーケティング業務に新たな発見をもたらします。
ご希望の方には学校区境界図もお付けしますのでお気軽にお申しつけください。
(註:自治体や教育委員会の意向によりデータ供給できないエリアもございます)


【 年収データの活用法 】

不動産業や流通業での活用事例を掲載していますので、是非ご覧ください。

このほか数多くの成功事例や活用方法がございます。
御社の業務内容に応じた最適な活用法をご提案させていただきますので、詳細についてはお問い合わせいただければ幸甚に存じます。

【 年収データ属性 】


(1)6階級の年収階級別世帯数
(2)平均年収一般・中堅・高額(3階級)の年収階級別世帯数
(3)持家別6階級世帯数
(4)持家別平均年収
(5)借家別6階級世帯数
(6)借家別平均年収
(7)500万以上世帯数
(8)3階級世帯数
(9)住宅持ち方別3階級世帯数

具体的な階級は以下の通りです。

〜300万,300〜500万,500〜700万,700〜1000万,1000〜1500万,1500万以上の年収階級別世帯数
上記6階級の持ち家別世帯数と借家別世帯数
500万以上世帯数、1000万以上世帯数
平均年収、持ち家平均年収、借家平均年収
一般、中堅、高額年収階級別世帯数
持家別の一般、中堅、高額年収階級別世帯数
借家別の一般、中堅、高額年収階級別世帯数

データタイプ
町丁目データとメッシュデータの2タイプをご用意しています。

提供フォーマット
Shape形式、MapInfo形式、excel形式、csv(カンマ区切り)形式

測地系
世界測地系ほか

データ出典
平成22年国勢調査町丁・字等別集計(総務省統計局)  http://bit.ly/1cHWoJj
平成22年国勢調査地域メッシュ統計(総務省統計局)   http://bit.ly/15IxsA8
平成25年住宅・土地統計調査都道府県編(市区町村)(総務省統計局)  http://bit.ly/1uOrbJK


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不動産業界
●供給戸数と潜在需要(=年収別借家世帯数)から需給バランスを判定し、用地購入の判断材料として活用
●価格別供給戸数と年収別世帯数とを比較し、分譲価格帯毎の需給バランスを判定し、住戸タイプや価格構成などの特定
●年齢×住宅の持ち方×住戸タイプ×年収(収入、所得) によるターゲット世帯の需要ボリュームを評価し、最適な住戸構成を企画
●年収別借家世帯数の多いエリアを絞り込み、効率的に折込広告を配布

流通業界
●出店候補地の想定商圏から年収別世帯数および平均年収を分析することにより、潜在需要・売上を予測
●顧客ターゲットを想定した店舗業態・ブランド・商品構成の企画から、コンセプトを使い分けた店舗展開
●地域世帯の収入、所得に応じた商圏特性とマッチした広告・PRに活用

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年収データの活用により、このような効果があります
不動産業界では 空室率の低下、販売期間の短縮、広告費の削減 …を実現
流通業界では  新規出店判断の期間短縮、商圏内シェア率の向上…が可能

分譲マンションの価格適正判断(平均供給価格と平均年収の比較)
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住戸タイプ別需要世帯数(20歳以上人口X高額年収借家世帯X3LDK)
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3LDK需給バランスのオーバーレイ
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年収分布から潜在需要と売上を予測(年収500万円以上世帯率と平均年収の比較)
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年収世帯割合から商品構成を判断(江古田-成城の比較)
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3LDK需要世帯数と読売新聞折込エリアの重ね合わせ
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長年にわたるコンサルティング業務で培われた豊富なGISソリューション

年収別世帯数データの導入成功事例

【連載】データ活用例 不動産版

【連載】データ活用例 流通版

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