关键

• 立地戦略：小売ブランドの店舗立地選定の全体的な計画と方法。
• データ駆動：データ分析を利用して立地決定を支援し、精度を向上させる。
• BD開発：店舗立地の具体的な実行と落とし込みを担当し、実際の操作に重点を置く。
• 第三者データ：独立した機関が提供する、立地決定に利用する外部データ資源。
• 商圏ラベル：商圏を属性で分類し、ブランドがターゲット顧客を正確に位置付けるのを支援する。

摘要

今期の『ビジネスはこうなる』は、小売ブランドの立地選定という重要な要素に焦点を当てています。ゲストの毛一梅氏は、新一线城市研究所所属で、小売ブランドの立地選定の個別性と複雑性を共有し、データ駆動の重要性を強調しました。番組では、ブランド内部の立地決定プロセスを分析し、ネットワークプランニングとBD開発の2つの役割の分担と協力を明らかにしました。同時に、現在の立地選定分野に存在する問題、例えば経験主義やデータ活用不足などを指摘しました。ボックスマートの事例を通じて、第三者データが正確な立地選定における価値を強調しました。最後に、知誠プラットフォームがどのように多面的なデータ指標を利用して、ブランドに都市選択と潜在的な土地の参考を提供し、激しい市場競争の中で小売企業がより賢明な決定を下すのを支援するかを紹介しました。

洞察

このポッドキャストの内容は、小売業界の立地選定の複雑性とデータ駆動の重要性を深く明らかにしています。ブランドにとって、立地選定はもはや経験と直感に依存するだけではなく、ビッグデータ分析を組み合わせて、ターゲット顧客と市場の潜在力を正確に位置付ける必要があります。 さらに、番組では現在の立地選定サービス市場に存在する問題、すなわち技術とビジネスの乖離を指摘しています。将来的には、立地選定サービスプロバイダーは業界のニーズをより深く理解し、より的確で実用的な解決策を提供する必要があります。 このようなデータ駆動の立地戦略は、試行錯誤のコストを削減するだけでなく、ブランドが新興市場で迅速に拡大し、全体的な競争力を向上させるのにも役立ちます。

观点

01「立地選定の個別性と複雑性」

小売ブランドの立地戦略は、ブランドの種類、地域、時期などの要因によって異なり、標準化することは難しい。

02 「データ駆動による立地選定の重要性」

経験や人脈に依存した立地選定方法には盲点があり、データ分析はより包括的な決定の根拠を提供し、試行錯誤のコストを削減することができる。

03 「第三者データプラットフォームの価値」

第三者データプラットフォームは、ブランド自身では取得が困難な競合他社情報、客流画像、地理情報などのデータを提供し、ブランドが市場をより正確に把握するのを支援する。

深度

小売ブランドの立地選定：データ駆動によるきめ細かい運営

競争が激化する小売市場において、店舗の立地選定はブランドの成否を左右する重要な要素の一つとなっています。従来の立地選定方法は、しばしば経験と直感に依存していましたが、急速に変化する商業環境では、この方法では市場のニーズに対応することが難しくなっています。今期の『ビジネスはこうなる』では、小売ブランドの立地選定の複雑性とデータ駆動の重要性について深く検討し、業界に新しい考え方を提供しています。

立地選定の個別性と複雑性

立地選定は単なる「いい場所に店を開く」ということではなく、多方面の要因が関係する複雑な意思決定プロセスです。異なるブランドは店舗面積、ターゲット顧客層、経営モデルなどについて異なる要求を持っているため、立地戦略も千差万別です。例えば、大型の家具ブランドやスポーツ総合店は、賃料が安く政策的な優遇措置がある郊外や新興商圏を選ぶ傾向があり、一方でコンビニエンスストアは人の流れと物流配送の利便性に重点を置きます。

さらに、立地選定は地域や時期などの要因にも影響を受けます。異なる都市では、消費者の嗜好や消費習慣に差がある可能性があります。また、異なる発展段階では、ブランドの立地戦略も調整する必要があります。したがって、小売ブランドは立地選定の際に様々な要因を十分に考慮し、個別化された立地戦略を策定する必要があります。

データ駆動による立地選定：経験主義から科学的意思決定へ

従来の立地選定方法は、しばしば経験と人脈に依存していましたが、この方法には大きな限界があります。一方で、経験主義は立地選定の慣性と盲点を引き起こしやすく、他方で、人脈ネットワークは利害関係の影響を受ける可能性があり、立地選定の客観性と公正性を保証することが難しいです。

ビッグデータ技術の急速な発展に伴い、データ駆動による立地選定が徐々にトレンドとなっています。人口統計データ、消費行動データ、競合他社データなど様々なデータを収集し分析することで、ブランドは市場の状況をより包括的に把握し、ターゲット顧客をより正確に位置付けることができ、それによってより賢明な立地決定を下すことができます。

第三者データプラットフォームの価値

多くの小売ブランドにとって、大量のデータを収集し分析することは大きな挑戦です。一方で、ブランド自身のデータはしばしば十分に全面的で深いものではなく、他方で、データの維持と更新には多くの人力と物力を投入する必要があります。

第三者データプラットフォームの登場は、小売ブランドにより便利で経済的なデータ解決策を提供しています。これらのプラットフォームは通常、膨大なデータベースを持ち、様々な社会経済データ、商業環境データ、消費行動データなどをカバーしています。これらのデータを購入またはサブスクライブすることで、ブランドは必要な情報を迅速に取得し、立地決定をより適切に行うことができます。

知誠プラットフォーム：データ駆動による立地選定の実践

新一线城市研究所が開発した知誠プラットフォームは、データ駆動による立地選定の典型的な事例です。このプラットフォームは全国のすべての都市をカバーする200以上のデータ指標を提供し、社会経済、都市の基礎的な商業環境、消費活動人口の潜在力、ブランド規模などを含んでいます。ユーザーは自身のニーズに応じて、データの次元と重みをカスタマイズすることができ、それによって個別化された立地モデルを構築することができます。

知誠プラットフォームはまた、商圏、ショッピングセンター、地下鉄駅、住宅団地、病院、学校などの重点地域の空間分析機能を提供し、ブランドがこれらの地域の商業環境と潜在的なサービス人口をより深く理解するのを支援します。さらに、このプラットフォームは客流レイヤー、店舗情報レイヤー、競合他社情報レイヤーなどの複数のレイヤーを統合し、ユーザーが異なる地域の商業潜在力をより直感的に把握するのを支援します。

事例分析：ボックスマートの立地戦略

ボックスマートはデータ駆動による立地選定の典型的な代表です。北京や上海などの一線都市に進出する際、ボックスマートは従来の成熟した商圏ではなく、一見目立たない「片隅」の地域を選んでいます。

ボックスマートの立地ロジックは、オンラインデータの分析に基づいています。半径3キロ以内のユーザーの消費データと人口画像を分析することで、ボックスマートはターゲット顧客のニーズと嗜好を正確に把握することができます。ボックスマートがオンライン配送サービスを提供しているため、半径3キロの概念は非常に重要です。

ボックスマートの立地戦略は従来の立地概念を覆し、より多くのブランドにデータが立地選定における重要性を認識させました。

データ駆動による立地選定の限界

データ駆動による立地選定には多くの利点がありますが、いくつかの限界も存在します。まず、データは参考としてのみ提供され、最終的な立地決定は実際の状況を考慮して判断する必要があります。其次、データの品質と正確性は立地結果に大きな影響を与えます。データに偏差や誤りがある場合、誤った立地決定を招く可能性があります。

さらに、データ駆動による立地選定にはいくつかの倫理的な問題も存在する可能性があります。例えば、データに過度に依存することで、一部の弱勢グループに対する差別やユーザーのプライバシー侵害が発生する可能性があります。

前瞻性思考

ビッグデータ技術の不断の発展に伴い、データ駆動による立地選定は小売業界でますます重要な役割を果たすようになります。将来的には、立地選定サービスプロバイダーはデータの品質と分析能力を不断に向上させ、ブランドにより正確で包括的な立地解決策を提供する必要があります。

同時に、小売ブランドもデータの活用と管理を強化し、データ駆動による立地文化を構築する必要があります。このようにして初めて、激しい市場競争の中で勝ち残ることができます。