Through GIS, we can bring data down to a level where we can look at it via maps and apply geo-analytics to understand the spatial relationships causing the real problems. Having the capability of geo-analytics will help all of GM, including our deal.
ケース スタディ
GM、ArcGIS を使用して顧客の需要を予測
世界中のドライバーのニーズと期待に応えるため、ゼネラルモーターズ (GM) では電気自動車から頑丈なフルサイズ トラックまで、幅広い車両を提供しています。 GM には Chevrolet、Buick、GMC、Cadillac、Holden、Baojun、Wuling、Jiefang という 8 つの異なる自動車ブランドがあります。
課題
GM では次の 100 年に備えるため、組織全体の変革を実施しました。 最高情報責任者である Randy Mott 氏の指揮のもと、GM のイノベーション センターで情報効率の向上を推進した結果、意思決定がスピーディになり、市場投入期間が短縮されました。 GM の IT 変革の主な目的は、顧客のニーズと希望をシンプルかつスピーディな方法でより深く理解することです。
解決策
販売代理店が市場をより深く理解できるようにするために、GM では販売代理店ネットワーク全体にサイト解析ツールを導入しています。 このツールでは、Esri ArcGIS テクノロジを使用することで、ArcGIS Platform を通じて利用可能な人口統計ベースの消費者プロファイルと米国の国勢調査地区データを組み合わせています。 GM の販売代理店ネットワーク計画担当者は、データのインテリジェント マップを利用してネットワークとサイトのパフォーマンスを把握し、短期的および長期的な戦略計画を策定できるようになりました。
組織/ユーザー:
ゼネラルモーターズ
課題:
IT の変革
解決策:
ArcGIS Network Analyst API
Tapestry
結果:
市場の詳細な把握、顧客の需要の予測、新たな販売代理店の出店場所の選択を実現
結果
新たなサイト解析ツールによって、販売代理店ではインタラクティブ マップを使用して担当地域の住民の自動車購買パターンを視覚化できるようになりました。 こうしたマップを使用することで、ユーザーは各販売代理店の担当地域の人口統計動向をより深く理解し、消費者に提案する車両の最適な組み合わせを特定できます。 人口の変化に注目することで、まだ参入していないエリアの需要を満たす新たな販売代理店の出店タイミングを判断することも可能になっています。
ArcGIS ベースのロケーション解析を使用することで、見込み顧客が住んでいる正確な地域、自動車を購入したり修理を受けたりするために運転してもかまわない距離を販売代理店が特定できます。 また、GM の意思決定者は販売代理店の担当地域が重なり合う場所を把握できるため、同社では出店場所を見直して市場に適切に対応できます。
販売代理店の適切な場所への出店に成功したことで、人口、人口統計、市場のポテンシャルの観点から、成功した代理店との類似性でランク付けされた新たな販売代理店の最適な出店場所を見つけられるようになりました。 GM では空間相互重力モデル、移動距離、在庫供給も使用して、需要や販売代理店間のカニバリゼーションを予測しています。 参入地域を把握し、需要を正確に予測することで、GM ではビジネス上の意思決定を改善できるようになりました。
詳細、および無料開発者アカウントの登録については、developers.arcgis.com をご参照ください。