CASE
PREDICT
POINT
ビジネス上の課題
新規出店時の売上予測は重要。従来の手法では経験や直感に頼り、正確な予測が難しく、実績との乖離や撤退コストの問題が生じていた。
予測分析による解決
AIに過去の実績や競合データを学習させ、正確な売上予測モデルを構築。
必要データ
物件データ、商圏データ、季節性、競合データなど
効 果
従来より正確な予測を行うことができ、出店成功確率が向上。成功要因も見える化でき、データドリブンな意識決定が可能に
新規出店を行う際、事前の売上予測は非常に重要です。しかし、従来の手法では、経験則や直感に基づいたアプローチが主流であり、正確な予測を行うことが困難でした。これにより、売上予測が不正確で、出店後の実際の成績と乖離してしまうことが発生したり、撤退のコストが発生することがありました。
DeepPredictorに搭載されているAI（人工知能）を用いて大量のデータを解析することで、より正確な売上予測を行うことができます。AIによる予測は、過去の物件データや商圏データ、季節性、周りの競合数などの多くの要素を考慮に入れて行われるため、よりデータドリブンな予測が可能となります。また、AI分析により、売上と人口統計の関係などを発見することができ、出店に成功する要因の特定や、出店戦略上の新たな仮説を見つける手助けにもなります。
新規店舗における売上を予測するには、既存店舗における売上の実績データが必要です。また、キャンペーン情報などの売上に影響する情報を含めたり、当社が保有する人口統計データベースや競合情報と結合することで、高い売上予測精度を実現します。
データイメージ
AIモデルによる予測により、従来より正確な予測を行うことができ、出店成功確率が向上し、追加利益を生み出すと同時に、退店コストを減らす効果があります。また、売上に影響する物件条件や人口統計との関係が見える化できるようになり、売上数値の根拠も説明できるようになります。これにより、経営陣やテナントオーナーへの説明が容易になり、データドリブンな意思決定を加速します。
