SENSYとインテージ、購買データで店舗開発判断をAI予測

SENSYとインテージは、小売企業の店舗開発支援に向けた連携を開始しました。
SENSYのAI店舗開発DXサービス「SENSY GeoScope」に、インテージの購買履歴データ「SCI-CODE」を組み合わせます。
未出店エリアを含む出店候補地で、顧客流入や売上などをシミュレーションします。

記事の概要

SENSYとインテージは、小売企業の店舗開発や出店判断の高度化を目的に連携を開始しました。
SENSY GeoScopeは、POSデータに人口、商圏、競合店舗などを組み合わせるサービスです。
出店候補地の売上予測や商圏・競合分析、出店条件を変更した場合の影響をシミュレーションできます。
今回、生活者が「いつ」「どこで」「何を」「いくらで購入したか」を捉えるSCI-CODEを組み合わせます。
市場の生活者属性や競合店舗の利用状況、店舗の使い分け、買い回りの実態を分析に加えます。
デジタルツイン上で新店舗出店後の行動を再現し、流入顧客や売上を予測します。
出店条件の変更による影響や、既存自社店舗へのカニバリゼーションも予測します。
両社は有効性を検証し、共同ソリューションとしての展開を検討します。

記事のポイント

1. 購買履歴を分析に追加： SCI-CODEで市場の購買行動を捉え、未出店エリアの競合利用や買い回りを分析します。
2. 出店後の行動を再現： デジタルツイン上で店舗選択や購買行動の変化を再現し、流入顧客と売上を予測します。
3. 投資判断への活用： 出店条件の変更や既存店へのカニバリゼーションを予測し、出店・投資判断の高度化を目指します。

このニュースがもたらす影響

• 既存店を持つ小売企業： 自社POSだけでは見えにくかった未出店地域の競合利用や買い回りを比較材料にでき、候補地や店舗フォーマットごとの投資判断を、仮説検証型に見直す契機になりそうです。
• 店舗開発サービス提供者： 購買履歴と店舗行動を組み合わせた予測が競争軸になれば、売上予測だけでなくカニバリゼーションまで説明できる分析設計が求められそうです。
• 出店審査を担う経営層： 出店後の流入顧客や既存店への影響を事前に比較できるため、出店可否だけでなく投資配分や条件変更を段階的に検討する判断プロセスへ移る可能性があります。

このニュースの背景

建築費や土地価格の上昇、人手不足、競争環境の変化により、新規出店や改装に伴う投資判断の重要性が高まっています。
一方、既存の自社POSデータでは、自社店舗の購買行動に限られ、未出店エリアの競合利用や買い回りを直接捉えることが困難でした。
このため、市場の購買履歴を加えて候補地周辺の生活者行動を把握し、店舗開発の意思決定に活用する取り組みが進められています。

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