できること

一つの商圏ビュー。ネットワークを育てるすべての判断に。

仕事を選んでください。同じ開店前の商圏ビューがすべてを支えます。立地選定が背骨であり、その後のすべては、店が開いてからの仕事です。

ネットワークを配置する

リース契約の前に、立地を選び、商圏を測る。

出店地選定

契約前に、ダークストア候補地をランキングする

候補立地のすべてを、需要密度、人口動態、来店客数、小売密度、圏内の既存競合でスコアリング — 人口は郵便番号単位ではなく100×100mメッシュにマッピング。

商圏規模の把握

商圏内に誰がいるかを正確に把握

賃貸契約を結ぶ前に、候補地の配達圏内に何人がいて、どんな人々で、どれだけ支出しそうかを把握。

ネットワークを計画する

自社店舗との重複を避け、次の都市を選定。

ネットワーク計画

出店前に商圏の重複を見抜く

新店舗が既存店と重複する場所と、店舗網がまだカバーしていない本当の空白市場。

都市・市場拡大

次に参入する都市を選ぶ

未充足需要の密度と、競合が最も手薄な場所を軸に都市や地区をランキング——252か国をすでにマッピング済みです。

すべての買い物かごを勝ち取る

品揃えと価格を、店舗ごとに地域の需要に合わせる。

地域別の品揃え

チェーン一律ではなく、地域に合わせた品揃えを

特定の商圏が実際に購入し、求めているカテゴリーと商品——各店舗の品揃えを周辺の需要に一致させます。

SKU・価格インテリジェンス

地元の相場に照らして価格を決める

同じ商圏で競合する食品スーパー、コンビニ、ダークストアに対して、あなたの価格がどこに位置するか — 商品単位で。

タイミングを計り、パーソナライズする

需要の立ち上がりに備え、最初の注文から的確にレコメンドする。

需要パターン

需要が実際に立ち上がる時に備える

商圏内で需要が時間帯や利用シーンごとにどう変わるか — 深夜、週末、天候 — を把握し、在庫と人員配置を計画します。

パーソナライゼーション

初回注文から的確にレコメンド

顧客のプロファイルを、同類の人々が買うものと突き合わせる。注文履歴が一切なくても、開店したばかりの店でも、最初のカゴから的確に。顧客はあなたが握り、親和性は私たちが提供します。

オペレーション全体で

一つの分析を、ネットワークを育てるすべてのチームへ。

役割を選ぶと、その役割が答えるべき問いと、その答え方が表示されます。

いま取り組むべきこと

「次のダークストアはどこに出店すべきか?」

候補地の地図を、需要に裏付けられた優先順位付きのショートリストに — 賃貸契約を結ぶ前に。

  • 100×100m 単位の需要密度立地が実際に届く半径圏内の人口と人流。
  • 立地スコアカード需要、人口動態、来店客数、小売密度、競合状況を、ひとつのスコアに。
  • 商圏内の競合その商圏にすでに配達しているすべての店舗と食料品店。
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いま取り組むべきこと

「この店には何を仕入れるべきか?」

各店舗の品揃えを、実際にその店が受け持つ商圏に合わせる。

  • カテゴリー別の地域需要この地域が何を買い、何を求めているか — ネットワーク標準との比較で。
  • 品揃えのギャップ商圏が求めているのに、店舗が扱っていないカテゴリー。
  • 購買の背後にある人口動態商圏にどんな人々がいるのか — その人々に合った品揃えを組むために。
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いま取り組むべきこと

「地元の店頭価格と比べて、自社の価格はどこがずれているか?」

同じ商圏に商品を供給する全プレイヤーと、自社SKUをベンチマーク。

  • SKU価格ベンチマーキング地元の食品スーパー、コンビニ、競合ダークストアに対する、あなたの価格。
  • ギャップが本物である場所商圏内で、購買力の弱い客層に対して価格が高く設定されている商品。
  • 価格納得感の読み解き顧客が価格納得感をどこで評価し、どこでプレミアムが反感を買っているか。
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いま取り組むべきこと

「どこで競合と重なり、どこに未開拓の空白地帯があるか?」

地図上に描いた円ではなく、実際の需要と照らしてネットワーク全体のカバレッジを見る。

  • カニバリゼーションマップ新店舗が既存店の需要を食ってしまう場所。
  • ホワイトスペースのカバレッジ需要が集中しているのに、まだ店舗網が届いていない商圏。
  • 統廃合の候補商圏が薄く、閉店または移転を検討すべき店舗。
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いま取り組むべきこと

「獲得すべき需要はどこにあるのか?」

広告費は、最も注文につながりやすい商圏とセグメントへ。

  • 高需要の商圏各店舗の周辺で注文ポテンシャルが最も密集している場所。
  • ターゲットとすべきセグメント最も転換につながりやすい人口属性と支出階層。
  • 満たされていない需要近隣の誰もうまく提供できていないものを求めている商圏。
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いま取り組むべきこと

「注文データを得る前の段階で、どう的確に提案するか?」

各商圏の背後にあるプラットフォーム外のアフィニティで、コールドスタート問題を解決 — 顧客はあなたが握り、アフィニティは私たちが提供します。

  • プロファイルとカゴの親和性特定のプロファイルの人々が、集計ベースで何を買う傾向にあるか。
  • コールドスタートのカバレッジ新規顧客と新規オープン店舗に対する、的を射た最初のバスケット提案。
  • 親和性を機能としてレコメンダーを強化するプラットフォーム外シグナル。実際の行動データが入り次第、そちらへ引き継ぎます。
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立地選定の仕組み

リース契約にサインする前に、商圏をスコアリングする。

ダークストアの立地選定

2つの商圏、地図上では双子。しかし一方の既存競合セットは、15ポイント低い。

既存大手との約15ポイントの CSAT ギャップ 同じ需要 · 同じ密度 賑わっていた方が罠だった

隣接するインナーロンドンの2地区は、ダークストアの出店計画者がすでに持っているどの地図でも双子のように見えます — 食品需要はほぼ同一、既存プレイヤーの密度も同じ、若年層への偏りも同じ。来店客数のデータは「どちらでもいい — にぎわっている方と契約を」と言います。しかし消費者意見のレイヤーを重ねると判断は逆転します: 一方では買い物客が既存店を高く評価しており(CSAT 65.7) — 新規のダークストアが正面から戦わねばならない、すでに満たされた市場です。その隣では、同じ買い物客が既存店を、隣接するインナーロンドン5区の中で最低と評価(CSAT 50.2)。約15ポイントの差が4年連続で続いています。同じ人々、同じ需要 — しかし扉が開いているのは、片方の商圏だけです。

次の出店候補地をスコアリング。 貴社市場の候補商圏数か所でのパイロット——契約前に順位付けして。
パイロット導入を始める

このアプローチを支える需要密度・商圏モデルは、すでに実運用に投入されています——直近では、ロンドンの商業物件(フリーホールド)を検討する不動産投資チーム向けの監査済み買収スクリーニング資料として、各地区の需要の健全性と商圏内の競合を、コミットメントの前に読み解きました。

カバレッジとデータ

すべての商圏の裏にあるデータ。

100×100mメッシュにマッピングされた人口、各立地周辺の人々と需要、圏内の競合、そしてその支払額 — 突合済み、毎週更新、第三者検証済み。

100×100m
人口グリッド——街区単位までの需要密度、あらゆる立地判断の土台。
2.88億
マッピングされた店舗——すべての商圏の競合
15億+
消費者プロファイル——人口統計・支出
115億+
消費者シグナル——需要・消費者の声
3.5億+
価格付き品目、ローカルの棚に対応
252
国・地域
週次更新、2020年から
0.94Technomicフードサービスデータとの相関
100+読み取っている消費者の意見の言語

週次のデータフィードとAPIで提供、QAとSLA付き — 集計・指数化された消費者シグナルであり、個人データは一切含まず、GDPRおよびCCPAに準拠しています。私たちが分析するのは商圏そのもの — 人、需要、競合、そして地域の供給状況。その上に、お客様の不動産・財務データを重ねられます。まずは少数の商圏でパイロットを実施し、その後本番運用へ拡大してください。データカバレッジを見る →