●出店戦略
自店に合った最適の出店候補地を策定する
出店店舗の売上差が大きい。もし商圏立地に起因している事態であれば、改善は難しい事です。店舗コンセプトに合った出店候補地をＧＩＳ（地図情報システム）を使ったデータ分析で発見。売上予測と合わせ、売上拡大可能性のある出店候補地を選定します。
●出店マーケティング戦略
商圏・競合条件や自店の独自性・強みから最適の戦略を
自店が可能性を拡げる方向は。商圏・競合条件など外部要因、また自店の強みなど内部要因を統合。３Ｃ４Ｐ、ＳＷＯＴ、ＳＴＰなどフレームを活用し最適の戦略づくりを行います。
●売上要因分析
店舗要素の売上貢献度をつかみ効果的改善をする
店舗の何が売上に寄与しているか。その店舗要素を明確にし、改善優先度を提示。店舗要素を１，０のダミー変数化、経験的要素まで変数として扱える数量化理論１類で売上との関連をつかみます。この結果、何を改善すればどの程度売上が上がるかがわかり、効果的改善策を取れます。
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●ストアコンセプト
都市の競合環境下で独自の際立つデスティネーションを創る
店舗の都心集中が進む中、自店ならではの来店理由は何か。体験価値までも含めたポジショニングやＲＢＶを活用し、リソースを競合優位に働かせる独自コンセプト策定をします。
●ポジショニング・類型化
街、自店の位置づけを知り、強みを伸ばす
自店や街のポジションは、どのような位置づけか。競合店や他の街との位置関係から、自らの位置をつかみます。主成分分析、あるいは数量化理論３類で客観的にポジショニング。対象が多い場合は、クラスター分析で類型化しその位置や類型との関係から強み弱みを探ります。
さらに詳しく
○類型化
●集客・売上予測
もはや予測利益はあたりまえに
出店後、売上が見込み違いなどを回避するために、エビデンスに基づく売上・集客予測は、必須です。重回帰分析や数量化理論１類、またハフモデルを使って精度の高い売上予測を行います。
■出店マーケティング・ソリューションフロー
当社のコアサービスをチャートにしました。実態把握の調査からデータサイエンス手法を主とした分析により、可能性を高めリスクを低減する出店マーケティングが特徴です。
RECOMMENDATION
●重回帰売上予測モデル構築
最新データで、実績に基づく精度の高い売上予測モデルづくりの好機です。２０１８年前後、各種統計データが最新版になります。当社ではｗｉｎｄｏｗｓ９５以前から、重回帰分析による売上予測を実施しています。商業、サービス、レジャー施設等２５年の経験を活かした分析が可能です。詳しくは、出店売上予測へ。
●決定木分析による新規出店最適地評価
新規出店の最適地評価が、短期間、ローコストで実現できます。首都圏を代表する乗降者数２００駅の基本的統計を、当社ではデータベース化しています。このデータを使い、様々な業種業態の新規出店最適地評価を、決定木分析という確度の高いデータマイニング手法で実施出来ます。
詳しくは、出店戦略へ。