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解決するとこう変わる

来訪率と属性をそろえたことで、重点エリアの順位を数字で示せる状態になりました。

解決するとこう変わる

通行量と通行者の属性を押さえたことで、掲出面を選んだ理由を数字で説明できます。

解決するとこう変わる

周辺人流の前後差を確認したことで、不振の原因が立地にあるのか運営にあるのかを切り分けられるようになりました。

解決するとこう変わる

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。

解決するとこう変わる

来訪元のデータを確認したことで、商圏がどの方向に伸び、どこで途切れているかが見えてきました。

解決するとこう変わる

来訪規模・シェア・属性を同じ条件で並べたことで、「なぜこの施設か」を数字で答えられるようになりました。

解決するとこう変わる

滞在と通行量を重ねたことで、駅前の区画を数字で並べられるようになりました。出店候補の絞り込みに、説明できる順位がつきます。

解決するとこう変わる

道路単位の通行量が、候補地選びの共通の物差しになりました。担当者の体感に頼らず、同じ数字をもとに社内で議論できます。