GISはもう古い!?
出店戦略の精度を大幅にUPさせる
位置情報のAI活用

Location AI Platform

 

5つの悩みを
Location AI Platform(LAP)は全て解決

 

 

①実際に店舗をどれだけ
利用しているかがわからない


GISを使えば、自店舗の周辺が昼間と夜間で
どの程度の人口ボリュームがあるのかがわかります。
しかし、人が多いからといって
必ずしも自店舗を利用するとは限りません。

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LAPならすべて解決!!

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・自店舗に実際に来訪している数が多い(or少ない)地域
・自店舗に実際に来訪している率が高い(or低い)地域
これらを簡単に可視化できます。

また、これらのデータは自社店舗の分析だけでなく
競合店舗の分析にも使えますので、
競合店舗に実際に訪れている人はどこに住んでいる人なのか
といった情報も簡単に取得できます。

自社や競合の分析はもちろん、
見込み違いでニーズの低いエリアでの
出店を防ぐことが可能です。

②実際に店舗同士がどれだけ
カニバリしているかがわからない


GISはそれぞれの店舗の商圏の円が重なるかどうかで
商圏がカニバリしていないかを判定します。
しかし、商圏の円が重なっているからといって
必ずしもカニバリするとは限りません。

また、商圏の円が重なっていないのに
カニバリしているケースも考えられます。

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自店舗に実際に来訪している数が多い(or少ない)地域がわかるので
対象の店舗をそれぞれ分析して商圏が実際に重なっていないかどうかを
簡単に判別することができます。

FCや直営との顧客の食い合いや
出店戦略にも有効活用することができます。

③曜日毎の閑散・ピーク時間が
いつなのかがわからない


GISを使えば、平日/休日の時間帯別の
昼間・夜間の人口のボリュームがわかります。

しかし、人が多いエリアには競合も多く
実際にどの時間にお客様が自店舗に訪れているか
また、競合に流れてしまっているかなどを
知ることはできません。

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平日/休日×時間帯別で自店舗や競合店舗に
どれだけお客様が訪れているかが簡単に可視化できます。

閑散時間やピークタイムだけでなく
どの時間帯が競合店舗に勝っているか
もしくは負けているかも一目でわかります。

ですので、どの時間帯でタイムセールをすべきか
また人員を厚くするべきといった戦略が
根拠に基づきながら立てることができます。

④人口ボリュームの
居住地がわからない


GISを使えば、昼間・夜間の人口のボリュームがわかります。
しかし、その人口ボリュームの居住地がわからないため
新聞折り込みチラシやポスティングといった集客施策が行えません。

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LAPならすべて解決!!

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GISとは違い「実際に店舗に訪れた人」の居住地がわかるので
新聞折込チラシやポスティングなどの集客施策を
効果的に行うことができます。

また、実際に店舗を訪れた人を分析することで
自店舗への来店に繋がる確率が高いエリアも判別することができるので
どのエリアに対して広告を打つべきかが明確にわかります。

⑤PC1台毎のライセンス料金で割高
他部門でシェアできない


店舗開発用PCで1ライセンス、販売促進用PCで1ライセンスという利用形態のため
GISを社内で複数名が使うとかなり高額になってしまいます。
また、1部門の分析内容を他部門と一緒に使ったりシェアすることができませんし
GISを利用するためには高スペック(高額)なパソコンも用意する必要があります。


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LAPならすべて解決!!

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GISとは違いLAPは「1社1アカウント」でご提供しております。
1つのアカウントで複数部門、複数人数が利用することができますので
GISと比べてとてもリーズナブルです。

また、パソコン初心者でも簡単に操作できる直感的なUIで構築されており
高スペックなパソコンでなくとも
一般的なノートパソコンやデスクトップでサクサク動きます。

GISとの比較表

Location AI Platforn GIS
行動データを活用した商圏分析・競合分析・買回分析

行動データをAIが解析し、顧客がどこから来店しているかを可視化。また来店確率の高いエリアを抽出できる。顧客の競合との訪問シェアの分析や、他にどのような店舗に訪れているかなど、戦略を立案する上で重要なインサイトを得られる。

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過去の統計データのレイヤーによる可視化が分析手法の主体。行動データを取り入れて分析もできるが、データの購入からクレンジング、セットアップまで自社で行なう必要がありコスト高。また、スタンドアローン版だとPCのスペックにより動作が左右される。
拡張性

もともとエンタープライズむけのプラットフォームを意識して開発しており、POSやCRMなどのシステム連携を可能にしている。また、連携しやすい統計データであるため、個人情報保護法を守った安心できるインテグレーションが可能である。

外部データを読み込み視覚化はできる。がCRM顧客データやDMPなどとのデータ統合などは、もともと可視化が主目的のため用途から外れる。
広告配信

4500万UUのオーディエンスデータに基づくオンライン広告配信。オフラインDMもサポート。

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視覚化が基本のツールなので、広告配信には対応していない。

 

 

導入実績

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