生成 AI を活用すれば、経営幹部はデータを照会し、競合他社に関する戦略立案に役立つ洞察を得られます。
ある小売チェーンは、競合他社が自社の市場に店舗を出店していることに気づいたとします。それに対して、販売責任者は「当社の店舗の客足にどのような影響を与えているのか？」と問いかけます。
その答えは、時間帯や曜日別に店舗訪問を追跡した数百万のデータの中にありますが、それを発見するには本格的な分析能力が必要です。具体的には、地理情報システム (GIS) 技術が提供する、下記動画で示されるような能力です。
地理空間分析は長期間にわたる来店者データを処理し、競合他社の出店時に来店客数がどのように変化したかを正確に可視化できます。生成 AI により、GIS はこの処理能力を意思決定者の手に委ねます。経営陣は自らビジネスパフォーマンスに関する質問を投げかけ、数秒で回答を得られるようになりました。
全国規模のビジネスパフォーマンス像の構築
この動画では、Placer.ai のデータを用いて、検索バーから簡単に空間分析を行い、全国規模の小売顧客の動向を可視化する方法をご紹介しています。
このシナリオでは、小売企業の CFO がシステムにフロリダ州内の全店舗をマッピングするよう指示します。店舗をクリックすると、時間帯別の平均来店数や週ごとのユニーク訪問者数など、その店舗の業績に関するチャートが表示されます。
次に、役員は全米で競合店が 10 店舗以上存在する地域を検索します。従来ならデータ収集と手作業による分析に数時間を要したタスクが瞬時に解決されます。ダッシュボードは該当地域をマッピングし、競合店舗数と店舗ごとの 1 日平均来店者数を表示します。
別の変数 (例: SNS インフルエンサーとの提携効果) を分析するため、CFO は 2 月から 3 月にかけて来店数が50％以上増加した店舗の表示を指示します。この条件を満たす 30 店舗の共通点を分析することで、顧客を惹きつけているマーケティング手法が明らかになる可能性があります。 結果の裏側では GIS の分析エンジンが膨大なデータセットを処理していますが、経営陣が目にしているのは地図と、自らの疑問に対する答えだけです。
競争分析で優位に立つ
全国的な傾向が地域レベルでどう展開しているかを理解するため、CFO は次にソルトレイクシティに注目しました。この地域では最近、2 つの主要競合店が新規出店しました。
ダッシュボードが週ごとのデータを可視化すると、競合店が出店後、店舗における経営層の来店客数が 7.3％ 減少したことが明らかになりました。
この分析の重要な背景には、小売業者の商圏構造と競合他社との重複状況があります。ここでは、CRM データと人の移動指標に基づく各店舗の商圏を地図で可視化—戦略的意思決定を明確化するロケーション分析です。 たとえば、競合他社がまだ進出していない地域では、小売企業はロイヤルティプログラムを推進して顧客との絆を強化したいと考えるかもしれません。一方、複数のブランドが顧客の関心を奪い合う地域では、経営陣は競争力のある価格設定やその他の差別化ポイントを強調したマーケティングキャンペーンを展開したいと考えるかもしれません。
ギガバイト級のデータを戦略的指針へ変換
つい最近まで、数百の SKU や数百万の来店客記録から高価値な洞察を精密かつ迅速に抽出することは、少数のテック大手企業しか行えないことでした。今日では、生成 AI で強化された GIS を備えた経営幹部なら、地図を表示し適切な質問を投げかけるだけで、同じことが可能になります。
この記事は WhereNext のグローバル版に掲載されたものです。 原文: Scoping the Competition with Generative AI and Spatial Analytics