地理空間分析と観光客の流入

観光客のホットスポットはQSRにとって金鉱です。QSRオーナーは、GPS、位置センサー、ソーシャルメディア、モバイルデバイスからのデータを通じて観光客の流入を分析することで、その方法を理解できます。 トラフィックパターン 年間を通じて変動します。たとえば、サウスカロライナ州の人気観光地の1つであるチャールストンには、2020 年だけでも 700 万人以上の観光客が訪れました (ソース)。

交通データの組み込み

交通データ ある場所の QSR の可能性について多くのことが明らかになります。これには、車両数だけでなく歩行者の流れも含まれます。交通データがあれば、企業はピーク時間を予測し、ボトルネックを特定し、可視性とアクセシビリティを最大限に高める場所を選択できます。サウスカロライナ州の州都コロンビアでは、特定の交差点に 1 日あたり 60,000 台以上の車両が走っていることをご存知でしたか (ソース)?このような洞察は、サイト選択にとって非常に貴重です。

競合他社との近さ

競合他社の近くにいることは直感に反するように思えるかもしれませんが、実際には有益な場合があります。他のQSRに近いということは、飲食市場が活況を呈していることを示している可能性があります。空間的依存関係の影響を受ける関係を捉える空間回帰モデルを利用すると、企業が理解しやすくなります。 競争環境 より良い。この分析を通じて、QSRは、顧客を引き離すために競争の激しい分野に自社を位置づけるか、それとも飽和度の低い市場を見つけるかを決定できます。

サウスカロライナ州のQSRは、これらの高度な地理空間ツールとAIテクノロジーを採用することで、次のことを実現できます データ主導の意思決定 複雑なデータを実用的な洞察に変えて、次に成功するアウトレットをどこに確立するかについてです。

現地調査

最も古い用地選択方法の1つである現地調査は、候補地を手動で評価することでした。店舗のマネージャーやアナリストは、現場を訪問したり、人の往来を観察したり、地域社会と交流したりしていました。彼らは直接データを収集しましたが、主観的な偏りや対象範囲の制限などの課題に直面することがよくありました。国際ショッピングセンター協会が2007年に実施した調査によると、小売企業の 68% が立地選定の初期段階で現地調査に頼っていました。

過去の売上データ

もう1つの従来の方法は、既存の拠点の過去の売上データを分析することでした。レストランでは、売上の高い地域を評価することで、似たような地域でも成功を再現しようと試みました。このデータは貴重なものでしたが、市場の動向の変化や新たなトレンドを説明できないことがよくありました。このような遡及的アプローチは、急速に進化する都市景観における機会を逃すことを意味することがよくありました。

基礎人口統計調査

基本的な人口統計調査には、国勢調査データを分析して、人口密度、年齢分布、所得水準が良好な地域を特定することが含まれていました。ある程度は効果的ではありますが、どちらかというと大まかなアプローチでした。これには、マイクロマーケットや地域内の特定のトレンドを特定するのに必要な精度が欠けていました。

従来の方法の限界

従来の方法は、その有用性にもかかわらず、ダイナミックで競争の激しい環境では不十分であることがよくありました。デジタルテクノロジーの出現は状況を一変させ、より正確でデータ主導型の意思決定プロセスを可能にしました。2018 年の Deloitte 社のレポートによると、企業の 48% が従来のロケーション戦略には限界があることを認識しており、より高度な分析への移行を促しています。

次のセクションでは、地理空間分析、交通データ、競合他社との近接性を活用して、ジェネレーションAIがプライムロケーションの評価にどのように革命をもたらすかを掘り下げます。

観光客の流入予測

観光業は主要な貢献者です サウスカロライナの経済。チャールストンやマートルビーチなどの都市には、毎年何百万人もの観光客が訪れます。ジェネレーティブ AI は、過去の訪問記録や季節的傾向など、膨大なデータセットからパターンを分析して、観光客の流入を高い精度で予測できます。この予測機能により、QSR は観光客のトラフィックが多いホットスポットを特定できるため、この収益性の高い市場を獲得するための戦略的な立場を確保できます。

リアルタイム交通データの統合

リアルタイムのトラフィックデータは、QSRがエンゲージメントの可能性が高い場所を特定するために不可欠です。ジェネレーティブAIは以下のデータを処理できます。 GPS システム、交通カメラ、モバイルデバイスを利用して、車両や歩行者の動きの傾向を明らかにします。たとえば、観光客のピークシーズンには交通パターンが変化し、QSRが特定の地域での増加した客数を活用する新たな機会が生まれる可能性があります。

競合他社の近接性の分析

どのQSRにとっても、競争環境を理解することは不可欠です。ジェネレーティブAIは、既存の競合他社を明確にし、市場シェアを分析し、将来の拡大を予測することさえできます。メニュー内容、価格、顧客レビューなどの要素を考慮することで、AI はピンポイントを特定できます。 最適な場所 観客が集まるだけでなく、直接の競争も最小限に抑えられます。

市場の変化へのダイナミックな適応

市場は絶えず変化しており、ジェネレーティブAIの学習能力と適応能力は非常に貴重です。従来の静的モデルとは異なり、AI 主導のサイトセレクションは、新しいデータ入力に基づいて予測を継続的に改良します。このようなダイナミックな性質により、QSR は機敏性を保ち、新たなトレンドや変化に効果的に対応できるようになります。 消費者行動。

全体として、サウスカロライナ州のQSRサイト選択にジェネレーティブAIを組み込むことで、大きな競争力が得られます。観光客の流入、交通パターン、競合他社の近接度、その他の変数に関するデータを活用することで、QSRはより多くの情報を得ることができます。 戦略的決定 そして彼らの成功率を大幅に高めます。

ポリゴン AI が QSR のサイト選択を強化する方法

Polygon AIは、機械学習、地理空間分析、予測モデリングの力を利用して、クイックサービスレストラン（QSR）のサイト選択に多面的なアプローチを提供します。観光客の足跡、交通パターン、競合他社の位置など、複数のソースからのデータを統合することで、従来の方法では実現できなかった包括的な分析が可能になります。

予測モデリング: これには分析が含まれます 履歴データ 将来のホットスポットの場所を予測するための現在の傾向も確認できます。たとえば、AIは観光客の活動が増える可能性のある地域を予測できるため、QSRはこれらの新興地域を効果的にターゲットにすることができます。

トラフィックデータ: Polygon AIは、ライブトラフィックフィードにアクセスし、パターンを分析してピーク時間と最適な時間を判断できます トラフィックフロー ルート。この知識があれば、自発的なダイナーを引き付けるための重要な要素である、視認性とアクセシビリティが高い場所を特定できます。

近接分析: 既存のQSRをマッピングし、空間回帰モデルを採用することで、競合環境を評価します。そして、市場におけるギャップや、QSR密度は高いが品質は低いと認識されているゾーンを特定して、新しいアウトレットが繁栄する機会を提供することができます。

ダイナミックな市場の変化: 最近の経済の変化や観光客の行動の変化など、新しいデータ入力に基づいて分析を更新できるため、サイト選択戦略がアジャイルで情報に基づいたものになります。

要約すると、Polygon AIは、地理空間データ、交通情報、競合分析を統合する高度なツールセットを提供することでサウスカロライナ州のQSRを強化し、より戦略的で成功へと導きます。 サイト選択の決定。