ドミナント出店の自社カニバリを防ぎたい
ドミナント出店の自社カニバリを防ぎたい
エリア内に複数店舗を構えるドミナント戦略では、店舗同士が同じ客を奪い合う「カニバリゼーション（共食い）」の懸念がつきまといます。しかし既存店の商圏がどこまで重なっているかを実データで確かめる手段がなく、出店間隔は経験則で決まりがちです。
既存店同士の商圏がどれだけ重なっているか、把握できていない。
新規出店が既存店の売上を削らないか、事前に検証できていない。
その重なり、店舗ごとの「来訪シェア」で測る。
店舗ごとの商圏を一つずつ見ているだけでは、重なりは見えません。既存店同士の来訪元がどこで重なっているかを確かめ、そのうえで候補地の周辺に及ぶ影響を見積もります。
店舗間の来訪元重複の把握
各店舗の来訪元をメッシュ単位で並べ、どのエリアの客が複数店に分散しているかを特定。重なりの強さを測ります。
候補地の影響範囲の試算
候補地の周辺に既存店の来訪元がどれだけ集まっているかを確認し、新店と取り合いになりそうな範囲を見積もります。出店間隔の判断材料にします。
来訪シェアマップで、店舗同士の食い合いを可視化する。
人流データ活用プラットフォーム『Location AI Platform®（LAP）』の来訪シェアマップを使えば、エリアごとにどの店舗が来訪を取っているかを地図で比べられます。商圏マップと組み合わせれば、出店間隔を決める判断材料になります。
来訪シェアマップ（地点比較用）
エリアごとの自社・競合の来訪シェアを可視化し、優位・劣位エリアを把握できます。
商圏マップ
来訪者の居住地・勤務地などを地図で表示し、実際の商圏や集客範囲を把握できます。
来訪率分布マップ
エリアの基本的な人流・属性・周辺環境をまとめて確認し、初期調査や比較に活用できます。
来訪者数ランキングマップ（エリア基本データ）
来訪者の居住地・勤務地などを地図で表示し、実際の商圏や集客範囲を把握できます。
経験則だった出店間隔に、重なりのデータがついた。
来訪元の重なりを数値で捉えたことで、カニバリが起きる範囲と規模を出店前に見通せます。
既存店同士の商圏がどれだけ重なっているか、把握できていない。
来訪シェアマップで店舗ごとの来訪元の重なりを可視化。カニバリの範囲が特定できる。
新規出店が既存店の売上を削らないか、事前に検証できていない。
既存店の来訪元と候補地の位置を重ね、影響が出そうな範囲を出店前に把握。間隔を根拠づけできる。
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