店舗開発なら「gleasin」
20年以上の独自ノウハウを蓄積し、60万個のブランド店舗データや全国21万町丁目を分類した居住者ライフスタイルデータを保有。
さまざまなデータから、商圏分析や人流、競合分析などを行い、AIによる売上予測が可能です。
経営サイドの課題
社内の出店判断指標がない
社内共通の出店判断指標がなく、稟議書(出店計画書)に確証が持てない
撤退費用の負担
店舗開発に失敗した場合、数百万円〜数億円の出店費用を背負うリスクがある
出店スピードの停滞
出店による売上向上を図りたいが、資料作成と社内承認に時間がかかり、出店計画が長期化する
実務サイドの課題
定量的な立地評価が困難
出店候補地の潜在的需要を定量的に判断できず、立地選定に時間がかかる。
売上予測モデルの確立が困難
自社では外部データやモデルの構築ノウハウが無く、実用性の高い売上予測の構築が難しい。
膨大な情報収集と資料作成が必要
店舗開発における情報収集や稟議資料に多くの時間を割いている。
これらの課題「gleasin」で解決できます！
＼ 3つの強みをかけ合わせて、独自のポジショニングを確立 ／
独自データ・ノウハウ
学習データ
AIモデル
gleasinの機能紹介（一部）
任意地点検索(周辺情報)
日本全国どこでも地図上で分析が可能。ワンクリックで詳細な周辺情報を確認。
500m~10kmの商圏内における人口ピラミッドやGPSのにぎわい、類似店舗情報を表示。
周辺情報（Geodemo比較機能）
自社開発の居住者クラスターデータにより全国21万町丁目の居住者特性を把握。
対象地点(店舗)の人口統計を全国・自社店舗平均と比較することで解像度が向上。
GPSでわかる周辺のにぎわい
1日の人流推移の変化を分析し、2021年以降の四半期ごとのGPSデータを可視化。
その結果をグラフや地図上で表示し、年ごとの変化を直感的に解釈できる仕組みを提供。
売上予測結果の表示
まずは、予測したい地点を選択し、出店予定の店舗スペックを入力。
予測地点に出店した際の予測日販と5段階の立地評価で算出します。
売上予測の結果を、周辺のにぎわいやGeodemoと合わせ、様々な評価指標で可視化しAIによる分析解説により表やグラフの解釈を簡単に言語化できます。
詳細は資料にて>>
