TH | EN
Demographic Contents
เจาะลึกทุกกลุ่มเป้าหมายของธุรกิจ และคู่แข่งของคุณในระดับพื้นที่ ด้วยข้อมูลประชากรศาสตร์หลากหลายรูปแบบสำหรับการนำไปใช้งานในเชิงธุรกิจ

Spatial analytic tool

Easy to use for GIS software

Visualization data

Adaptable for business strategy

Trustworthy demographic data

Best support service
ข้อมูลแผนที่ที่แสดงความหนาแน่นของประชากรที่ใกล้เคียงความเป็นจริงมากที่สุด จากการสำรวจ และรวบรวมข้อมูลรอบด้านจากทั้งภาครัฐ รัฐวิสาหกิจ และเอกชน เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ต่อยอดธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นงานด้านการวิเคราะห์หาพื้นที่ที่มีศักยภาพในการขยายธุรกิจ วางกลยุทธ์แผนการให้บริการ สร้างสิ่งปลูกสร้างใหม่ ขยายสาขาใหม่ และช่วยจัดการการขายในแต่ละพื้นที่ได้อย่างแม่นยำ เพื่อการบริหารต้นทุนที่เหมาะสม และมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยแบ่งข้อมูลออกเป็น 3 ชุด ได้แก่
- Thailand demographic data
- Gridded population daytime
- Gridded population nighttime

Gridded Population daytime
งานวิเคราะห์สถิติความหนาแน่นของประชากร แสดงผลเป็นแผนภาพ ช่วยกำหนดกลยุทธ์และสร้างมูลค่าเพิ่มให้แก่ธุรกิจ อ้างอิงจากการสำรวจโดยจะเป็นความหนาแน่นของประชากรในประเทศไทยที่เป็นผู้ให้บริการ ในช่วงเวลาทำการตั้งแต่วันจันทร์ถึงศุกร์ เวลา 06.00 – 18.00 น. ครอบคลุมพื้นที่ทั่วประเทศ วิเคราะห์และแสดงผลความหนาแน่นของประชากรบนแผนที่ มองเห็นการกระจายตัวได้อย่างละเอียดชัดเจน โดยหลักการคำนวณ 1 Grid มาตรฐานจะมีขนาดพื้นที่ 500 x 500 เมตร หรือสามารถปรับขนาดความละเอียดตามความต้องการของธุรกิจนั้นๆ
Gridded Population nighttime
ลักษณะข้อมูลที่คล้ายกับ Gridded population daytime อ้างอิงจากการสำรวจความหนาแน่นของประชากรในประเทศไทย ที่เป็นผู้อยู่อาศัยและผู้ให้บริการในวลากลางคืน ในช่วงเวลาทำการตั้งแต่วันจันทร์ถึงศุกร์ เวลา 18.00 – 06.00 น. โดยมีการจำแนกผู้ให้บริการออกเป็น 3 กลุ่ม คือ กลุ่มผู้ให้บริการช่วงเวลา 18.00 น. – 22.00 น. กลุ่มผู้ให้บริการช่วงเวลา 22.00 น. – 02.00 น. และกลุ่มผู้ให้บริการ 24 ชั่วโมง ครอบคลุมพื้นที่ทั่วประเทศ แสดงผลความหนาแน่นของประชากรบนแผนที่เป็นแผนภาพ มองเห็นการกระจายตัวได้อย่างละเอียดชัดเจน โดยหลักการคำนวณ 1 Grid มาตรฐาน จะมีขนาดพื้นที่ 500 x 500 เมตร หรือสามารถปรับขนาดความละเอียดตามความต้องการของธุรกิจนั้นๆ
Thailand demographic data
ข้อมูลประชากรศาสตร์ทุกพื้นที่ทั่วไทยในรูปแบบของ Table สำหรับนำไปวิเคราะห์ในเชิงธุรกิจ ได้แก่ ข้อมูลประชากรจำแนกรายอายุ ข้อมูลรายได้ และรายจ่ายเฉลี่ยต่อครัวเรือน ข้อมูลอาชีพของประชากร ข้อมูลระดับการศึกษา ในระดับข้อมูลรายตำบล และเทศบาลตำบล
Success case

Beverage
แบรนด์ร้านจำหน่ายเครื่องดื่มได้นำข้อมูล Gridded population daytime ใช้ร่วมกับข้อมูลอื่นๆ เช่น ชั้นข้อมูลสถานที่สำคัญ (Landmark), ข้อมูล Extra content, ชั้นข้อมูลถนน และชั้นระบบขนส่งมวลชน เป็นต้น ในการวิเคราะห์ความเหมาะสมของพื้นที่เพื่อพิจารณาอนุมัติคำขอในการเปิดสาขาใหม่

Online payment service
ผู้ให้บริการเครื่อง และระบบชำระเงินออนไลน์ ได้นำข้อมูล Gridded population daytime ใช้ร่วมกับข้อมูลอื่นๆ ชั้นข้อมูลสถานที่สำคัญ (Landmark), ข้อมูล Extra content, ชั้นข้อมูลถนน และชั้นระบบขนส่งมวลชน เป็นต้น ในการวิเคราะห์หาพื้นที่เหมาะสมในการติดตั้งเครื่องรับชำระเงิน ให้สอดคล้องกับตำแหน่งที่ให้บริการ
ข้อมูลประชากรศาสตร์นำไปใช้กับธุรกิจต่างๆ ได้อย่างไร?
Gridded Population Daytime

ธุรกิจธนาคาร และการเงิน
สามารถนำ Gridded population daytime มาใช้ในการวิเคราะห์หาพื้นที่ที่มีความหนาแน่นของประชากร เพื่อปรับกลยุทธ์เพิ่ม หรือลดสาขาในการให้บริการ รวมถึงการนำเสนอโปรโมชันต่างๆ ที่เหมาะสมกับข้อมูลประชากรของรายพื้นที่นั้นๆ

ธุรกิจค้าปลีก
สามารถนำ Gridded population daytime มาใช้ในการวิเคราะห์หา Service area ประกอบการตัดสินใจในการขยายธุรกิจในพื้นที่ใหม่ เพื่อให้ครอบคลุมพื้นที่ให้บริการมากขึ้น และได้ลูกค้ากลุ่มใหม่ๆ ที่มีศักยภาพเพิ่มมากขึ้น รวมไปถึงการวิเคราะห์ความสามารถในการแข่งขันของคู่แข่งเชิงพื้นที่ ซึ่งสามารถนำมาปรับกลยุทธ์ในเรื่องของโปรโมชันลูกค้าในแต่ละพื้นที่ที่เหมาะสมได้
Gridded Population Nighttime

ธุรกิจอสังหาริมทรัพย์
สามารถนำข้อมูล Gridded population nighttime มาใช้ในการเลือกพื้นที่สร้างคอนโด หรือโครงการบ้านใหม่ที่มีศักยภาพ โดยใช้การวิเคราะห์ร่วมกับชั้นข้อมูล GIS เช่น ข้อมูลสิ่งอำนวยความสะดวกในพื้นที่, ข้อมูลผังเมือง หรือแม้กระทั้งข้อมูลสิ่งก่อสร้างใหม่ที่กำลังจะเกิดขึ้นในพื้นที่นั้นๆ เพื่อประเมินศักยภาพ และตั้งราคาตามคุณค่าของพื้นที่ที่แท้จริง

ธุรกิจบริการจัดส่งอาหาร
สามารถนำข้อมูล Gridded population nighttime มาดูการกระจายตัวของความหนาแน่นผู้อยู่อาศัย ซึ่งสอดคล้องกับเวลายอดนิยมในการสั่งอาหารแบบเดลิเวอรี่ อีกทั้งยังสามารถนำไปวิเคราะห์หาพื้นที่ศักยภาพใหม่ในการตั้งศูนย์ของครัวกลาง (Kitchen hub) และประมาณการรองรับการให้บริการตาม Demand ในแต่ละพื้นที่ได้อย่างเหมาะสม
