SENSYとIntage、AIを活用して店舗開発を改善

SENSY Inc.  は、とのコラボレーションを開始した Intage Inc.  Intageの大規模な購買履歴データ「SCI-CODE」と、SENSYのAI店舗開発DXサービス「SENSY GeoScope」を組み合わせることで、小売企業の店舗開発や出店判断の高度化を目指し、店舗開発支援を実現する。.

“「SENSY GeoScope」は、小売企業が保有するPOSデータと、人口、商圏、競合店舗などのデータを組み合わせ、候補となる出店場所の売上予測、商圏および競合分析、ならびに出店条件の変更による影響をシミュレーションするサービスである。.

今回は、「SENSY GeoScope」の店舗開発支援機能と、消費者が「いつ」「どこで」「何を」「いくら」購入したかを継続的に把握する、Intageの大規模な購買履歴データ「SCI-CODE」を組み合わせる。.

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小売企業が保有する独自データの価値を活用し、市場における消費者の人口統計情報、競合店舗の利用動向、および実際の店舗利用状況や購買習慣などの情報を組み込むことで、これまで出店実績のない地域や新しい店舗形態を含む、店舗開発シミュレーションのさらなる精度向上を目指す。.

この取り組みを通じて、両社は「SCI-CODE」と「SENSY GeoScope」を組み合わせた店舗開発シミュレーションの有効性を検証し、共同ソリューションとしての展開を検討する。.

小売業界において、店舗開発は、将来の売上や利益に大きな影響を与える極めて重要な経営判断である。.

一方、店舗の立地候補地を評価するにあたっては、商圏の人口、競合店舗、道路や駐車場の状況、売り場面積、地域の特性など、多くの要素が関係してくる。従来、この分野では、担当者の経験や外部調査に大きく依存してきた。.

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近年、建設費や地価の高騰、人手不足、競争環境の変化といった要因により、新規出店や改装に関する投資判断の重要性が大幅に高まっている。 出店判断の精度を高めることは、投資リスクを低減するだけでなく、店舗ネットワークの成長戦略を強化し、地域住民に提供する価値を高めるためにも極めて重要である。.

特に、これまで店舗を展開していなかった地域においては、出店候補地の周辺に住む消費者がどの店舗を利用し、どのような商品を購入しているかを把握することが極めて重要だ。.

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しかし、自社のPOSデータからは既存店舗での購買行動しか把握できないため、まだ出店していない地域における競合店舗の利用状況や購買パターン、また消費者が各店舗をどのように区別し、比較検討しているかを直接把握することは難しかった。.

したがって、両社は、市場における購買データを活用して、消費者の購買行動や、出店候補地周辺の競合店舗の実際の利用状況を把握し、この情報を基に、現在店舗を構えていない地域を含め、さまざまな店舗展開に関する意思決定を行うことを目指している。.

出典： PRTimes