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。

出退店費用のリスク

店舗開発に失敗した場合、数千万円～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。

膨大な情報収集と資料作成

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。

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。

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）

エリア統計

人口、世帯数、人口密度、年間小売販売額、就業者数、世帯年収、駅乗降客数の各項目において、自社平均と対象地点の数値を表示。

Geodemo（ライフスタイルデータ）

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。10～39分類し地図上に色分け。居住者のライフスタイルをとらえ、対象地点(店舗)の地域特性の把握が可能に。

GPSデータ（昼間・夜間人口）

平日・休日3時間毎/四半期ごとの人流データを棒グラフ・折れ線グラフで表示。125m単位で人流データを地図上に描画し、商圏内の人流ヒートマップで表示。

類似度ランキング機能　自社/競合

ピンを置いた地点と類似する既存店舗ランキングを算出。類似スコアの高い既存店舗の売上実績が高い場合、選択地点との立地類似性が高いため出店成功を見込める。

詳細は資料にて>>