# 13. 言問名店DB ターゲット・セグメンテーション設計

**目的：** 言問名店DB（202社）に「客層・ターゲット」軸を導入し、(1) ホテル言問East客が言問手形で"インバウンド向けの店"を選べるようにする、(2) ターゲット別のサービス開発を促す、(3) 言問散歩のターゲットを明確化する。

**入力：** `data/meiten-master.json`（202店・category/area/rating/officialSite/hotelEastFit/tegataFit/label/best100Rank 等）
**出力：** `mvp/source/target-patch.json`（各店への付与パッチ）／生成器：`mvp/source/build_target_patch.py`（再現可能・冪等）
**原則：** GR19 捏造禁止。判定は実フィールドからの定量ルールのみ。確信不足は `targetPrimary="要確認"` + `needsReview=true`。

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## 1. ターゲット分類体系（MECE・主＋副）

### 主軸（targetPrimary）4区分 ── 来店動機で分ける

| セグメント | 定義 | 来店動機 | 規模感（202店中） |
|---|---|---|---|
| **地元** | 近隣住民の日常利用が主。根岸・下谷・入谷・東上野など住宅/商業混在地の生活密着店、近隣常連の専門店・士業・医療・ペット | 日常・常連・かかりつけ | 61店 |
| **国内観光** | 地元以外の日本人観光客が主。上野・浅草の有名店だが訪日比率はまだ中程度、玩具/靴/鞄の地場メーカー直営・体験施設・甘味処 | 名所ついで・話題・趣味・買い回り | 45店 |
| **インバウンド** | 訪日外国人が主たる/重要な客層。観光地コア立地×視覚体験で言語を超える業種×ホテル送客親和性が高い店、宿泊・寺社・観光インフラ | 体験・写真・土産・"日本らしさ" | 33店 |
| **法人BtoB** | 来街者の現地接点が薄く、取引先・地域企業・住民契約が顧客。不動産/金融/保険/商社/印刷/機械/IT/卸 | 取引・契約・B2B | 49店 |
| （要確認） | 立地・業種から確信が持てない（町名"不明"・拠点表記のみ・営業所） | ── | 14店 |

> 主軸は「最も大きい客層」を1つ選ぶ。実態は混在するため **targetMix（副軸の配列）** を併記する（例：浅草の老舗＝主インバウンド／副国内観光）。

### 補助軸（auxSegments）── 必要に応じ付与

ファミリー（ペット/動物病院）／シニア（和菓子・甘味・料亭・うなぎ）／若者（クラフトビール・バー・カラオケ・ゴルフバー）／富裕層・グルメ（食べログ3.8以上の飲食）。

### inboundReady（訪日対応度／訪日適性）3段階

訪日客を **今すぐ送客できるか** の素点（立地+業種+評価+公式サイト英語+hotelEastFit）で **高／中／低**。
分布：**高30 ／ 中60 ／ 低112**。法人は一律「低」。

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## 2. 判定ルール（定量・再現可能）

`build_target_patch.py` が全202店に機械適用。ルールの骨子：

### (a) 立地スコア（町名 → 立地性格）
- **観光地コア（core）：** 浅草・雷門・花川戸・西浅草・合羽橋・上野・上野公園・上野桜木・谷中・蔵前・駒形・向島・押上
- **観光近接（near）：** 浅草橋・柳橋・元浅草・池之端・湯島・根津・橋場
- **地元コア（local）：** 根岸・下谷・入谷・東上野・三筋・寿・松が谷・竜泉・小島・日本堤・東日暮里
- それ以外（浜松町・拠点表記・不明）＝判定外

### (b) 業種クラス（categoryプレフィックス）
- **B2B：** 不動産/金融/保険/商社/卸/印刷/士業/機械/IT/流通/包装/エネルギー/広告/医薬品/宝飾製造/問屋/玩具卸/遊技機/公共 等（飲食・カフェを含む場合は除外）
- **視覚/体験で楽しめる飲食：** うなぎ/寿司/とんかつ/天ぷら/和菓子/甘味/焼肉/焼鳥/ラーメン/もんじゃ/抹茶/カフェ/バー/料亭 等
- **土産/物販：** 刃物/玩具/宝飾/靴/バッグ/文具/雑貨/食品/百貨店/古書 等
- **観光インフラ：** 宿泊/ホテル/寺社/観光/観光案内/サウナ。※宗教法人でも観光地コア立地なら参拝観光資源として扱う（例：浅草寺）。観光地コアの大型商業施設（多慶屋/ROX/アトレ/松坂屋/ユニクロ浅草等の来街者向け小売）は B2B から除外。

### (c) inboundReady 素点（0〜3で集計 → 4以上=高/2-3=中/0-1=低）
core+2／near+1／観光インフラ+2／視覚体験飲食+1／土産物販+1／hotelEastFit高+1／食べログ≥3.5+1／公式サイトに"en"+1。**B2Bは0固定。**

### (d) targetPrimary 決定木
1. B2B → 法人
2. 山陽グループ内 → 立地が観光地ならインバウンド、地元なら地元
3. ペット/動物病院 → 地元（近隣常連）
4. 観光インフラ/寺社 → インバウンド（副：国内観光）
5. 飲食/物販：core×inboundReady高→インバウンド／core×それ以外→国内観光（副インバウンド）／near→国内観光（副地元）／local→地元
6. 立地・業種とも不明 → 要確認

### (e) viewer連動タグ（tags）
targetMix を「インバウンド向け／国内観光／地元／法人」に写像し、補助軸も付与。**COOがマスター側 tags にマージし、コックピット／手形ビューアでフィルタ化する。** ※primaryが地元でmixにインバウンドが無い店には「インバウンド向け」を付けない（誤フィルタ防止）。

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## 3. ターゲット別アウトプット

### (a) 言問手形「インバウンドおすすめ」店セレクション

**選定基準：** inboundReady=高 ×「インバウンド向け」タグ × hotelEastFit=高（ホテル送客親和性）。
**該当18店**（ホテル言問East客がアプリで選べる主力）：

桃林堂（和菓子・浅草）／浅草展望カフェ Cafe Rion（雷門）／合羽橋 栃木屋（西浅草）／HAGI CAFE（谷中）／花重本店・言問宿（谷中・グループ）／花重谷中茶屋・言問茶屋（谷中・グループ）／清水観音堂（上野公園）／東天紅 上野店（上野公園）／二木の菓子（上野）／伊豆栄（うなぎ・上野）／松坂屋上野店（百貨店）／舟和本店（浅草）／常盤堂雷門おこし本舗（浅草）／浅草今半（西浅草）／精養軒（上野公園）／言問団子（向島）／根津神社（根津）／サウナセンター鶯谷本店（根岸）。

**ホテル客向けコース案（手形アプリで提示）：**
- **「谷中・言問グループ巡礼」** … 花重本店→言問茶屋→HAGI CAFE→根津神社（自社送客の動線。ホテル直下から徒歩圏）
- **「老舗の味スタンプ」** … 伊豆栄→浅草今半→舟和→言問団子（うなぎ/すき焼き/芋ようかん/団子＝写真映え×日本らしさ）
- **「上野文化＋甘味」** … 清水観音堂→精養軒→二木の菓子→松坂屋（公園内完結・雨天可）

> inboundReady=高だが hotelEastFit が中以下の店（OMO3/ザ・ゲート/星野リゾート等の競合宿泊、向島料亭組合 等）はコースに入れず「インバウンド向けタグ」フィルタには残す（手形の加盟検討先・回遊の選択肢として）。

### (b) 言問散歩 ターゲット明確化の提言

現状の読者像が曖昧。データ上、名店DBの実体は **地元61＋国内観光45** が誌面の二大読者層。提言：
- **主読者＝「下町に暮らす/通う日本人」（地元×国内観光＝7:3）** を誌面の核に据える。広告主（L1c名店リスト・地元飲食）と読者層が一致し、広告価値が説明できる。
- **インバウンド（33店）は誌面本体でなく「英語版1枚マップ／QR」へ分離。** 紙誌面を訪日対応で薄めず、別チャネル（ホテル客室・手形アプリ）で回収。
- **号/特集の振り分け：** 通常号＝地元密着（常連店・職人・暮らし）。年1の「観光・朝顔市号」だけ国内観光比率を上げ、インバウンド英語別冊を同時発行。

### (c) ターゲット別サービス開発の種

| セグメント | 新サービスの種 |
|---|---|
| インバウンド | ①**英語版・言問手形**（多言語UI＋上記コース）②**多言語名店マップ**（inboundReady高30店をピン・"視覚で選べる"写真主導）③ホテルEastチェックイン時の手形オンボーディング（QR配布）④免税/英語メニュー有無バッジ（officialSite精査で育成） |
| 国内観光 | ①玩具/靴/鞄の**地場メーカー直営めぐり**（駒形バンダイ/エポック等の"made in 台東"工場見学×手形）②甘味処スタンプ（みはし/みつばち/亀十）③博物館・動物園と連動の文化クーポン |
| 地元 | ①**常連スタンプ**（来店回数で特典＝再訪固定化／観光客と別ロジック）②根岸/下谷の夜の店回遊（居酒屋・バー）③ペット軸（動物病院×犬カフェのファミリー導線） |
| 法人BtoB | ①言問散歩の**B2B求人/採用面ページ**（地域企業49社が読者の事業承継・採用課題に接続）②BtoB企業向け"地域貢献"協賛枠（手形原資スポンサー） |

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## 4. 効果測定（測定設計）

| 施策 | 測定指標 | データ源 |
|---|---|---|
| 手形インバウンドコース | チェックインの **セグメント別件数**（店にtargetタグ紐付け→集計）／コース完走率 | 手形アプリのチェックインログ × target-patch |
| ホテルEast送客 | 客室QR経由のアプリ起動数／チェックイン店の hotelEastFit別内訳 | アプリのリファラ（room QR）＋送客証跡 |
| 言問散歩ターゲット | 号別の地元/観光読者比（読者アンケQR）／広告主の業種×targetの一致率 | 誌面QR・広告受注DB（meiten-master label） |
| 常連スタンプ | 同一ユーザーの再訪回数分布（地元店） | チェックインのユーザーID時系列 |

**運用前提：** target-patch.json を手形・マップのフィルタ正本とし、チェックインイベントに storeId を残せば、上記は追加実装なしで集計可能。

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## 5. ファイルと再生成

- 設計（本書）：`projects/kototoi-sanpo-editorial/meiten-business/13_target-segmentation.md`
- 付与パッチ：`mvp/source/target-patch.json`（202店・targetPrimary/targetMix/inboundReady/auxSegments/tags/reason/needsReview）
- 生成器：`mvp/source/build_target_patch.py`（master更新時に再実行で冪等更新）
- 再生成コマンド：`python mvp/source/build_target_patch.py`

**現行分布：** 法人49／地元61／国内観光45／インバウンド33／要確認14。inboundReady 高30・中60・低112。手形インバウンド主力セレクション18店。

**要確認14店（needsReview=true）：** 町名"不明"/拠点表記のみの店（セレッソ・キッチンハコ・smpl cafe・荒川STAND・ラッキー商会・貴瞬 等）。実住所が判明すれば自動で正分類される。捏造で埋めず保留。