店舗売上予測ソリューションDeep Predictor

記事更新日: 2024/02/15

執筆: 平塚みき

編集部コメント

高精度AIで打ち手まで分かる

店舗売上予測ソリューションDeep Predictorは、ノーコードでAIが活用できる店舗売上予測サービスです。

データサイエンスやAIの知識がなくても、直感的な操作で誰でも使うことができます。

複数のアルゴリズムを組み合わせて自動構築したAIモデルが、高精度の予測値と、売上を向上させるための具体的な施策を提示

具体的な施策が分かるため、店舗開発成功に向けて、最適なアクションが起こせます。

データベースやAIモデルの更新は、自社で定期的に行う必要がありますが、月数時間程度の作業で精度が維持できます。

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良い点

専門知識がなくても、高性能AIで店舗売上予測が可能。店舗開発の成功率を高めるための具体的なアクションを提示してくれます。

悪い点

AIの精度を維持するために、企業側で月1回以上、データベースの入力とAIモデルの更新を行い、最新の状態に保つ必要があります。

費用対効果:

UIと操作性:

AIツールは専用のWeb画面もしくはAPIを通じて利用可能。視覚的に分かりやすい画面のため、簡単に操作できます。

サポート体制:

店舗開発業務に精通した専任のデータサイエンティストが企業の目的に合わせて、予測分析のテーマなど、活用方針について提案してくれます。

店舗売上予測ソリューションDeep Predictorの導入メリット4つ

1. 専門知識不要でAIが活用できる

店舗売上予測ソリューションDeep Predictorはノーコードで店舗売上予測AIを開発できるサービスです。

プログラミングや機械学習の知識がなくても、自社でAIを運用し、分析を行うことができます

管理画面は、現場ですぐに活用できるように、店舗売上予測に特化した画面にカスタマイズが可能。

優れたUIにより、データ分析の専門知識がなくても、誰でも簡単に分析できるように設計されています。

自社でAIが運用できれば、売上予測の結果が即座に分かるため、迅速な経営判断に役立てることが可能になるでしょう。

分かりやすい管理画面

2. AIが高精度である

店舗売上予測ソリューションDeep PredictorのAIは、高い予測精度を誇ります。

その理由は、複数の優秀なアルゴリズムを生成し、融合させているからです。

売上予測値と実績値の誤差は、わずか±5%〜15%

これは、ベテランデータサイエンティストによる予測結果よりも2〜3倍高い精度です。

従来の売上予測は、経験則や直感に頼っていたため、正確な予測を行うことが困難でした。

その点、店舗売上予測ソリューションDeep Predictorを利用すれば、データに基づき出店判断が行えるため、店舗開発の成功確率は向上するでしょう。


高精度AIで予測

3. 打ち手まで分析可能

店舗売上予測ソリューションDeep Predictorは、打ち手についての分析が可能なサービスです。

一般的な店舗売上予測サービスは、予想データが得られるのみで、その結果を現場で活用することが難しいケースが多いです。

しかし店舗売上予測ソリューションDeep Predictorは、出店すべきエリアや店舗規模、期待できる効果など、打ち手を根拠とともに予測します。

打ち手の分析まで行った結果は、分かりやすいグラフや表で表示

納得感ある結果が得られるため、店舗開発担当者は、データに基づいた意思決定を、スムーズに行うことができます。

最適な打ち手とその効果が分かる

4. 成功要因の把握と納得感の⾼い根拠の提⽰

店舗売上予測ソリューションDeep Predictorでは、店舗規模・家賃・⼈⼝などの要素と売上との関係性をAI が可視化し、売上に寄与する成功要因を導き出すことが可能です。

売上予測結果に対して「店舗⾯積が適切であるため」 「商圏⼈⼝が多いため」など、具体的な分析根拠が⽰されるので、経営者やオーナーは、より正確な経営判断を下すことができます。

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店舗売上予測ソリューションDeep Predictorの料金プラン

基本のスタンダードプランには、環境構築・利用手順説明・初期モデル構築が含まれています。

ライセンス数と利用時間に応じて料金が設定されるため、詳細についてはお問い合わせください。

さらに、AI活用サービス・データ整備・カスタマイズ画面構築・最適化機能のオプションも提供しています。

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店舗売上予測ソリューションDeep Predictorの評判・口コミ

①新規出店売上予測の事例
 

課題:新規出店の売上予測精度が悪く、退店コストがかさむ。
   出店判断を経験と勘に頼り、納得感のあるロジックがなくナレッジが溜まらない。
効果:既存店舗の売上げに影響する要因を数値化・分析し、売上予測誤差を±35%から±10%に改善。外食企業において、年間8,400万円の導入効果、投資利益率833%。

②シナリオ別売上予測による事業計画の最適化の事例
 

課題:新規イベント出展において、何を軸候補地選定し、投資意思決定を行えばいいか分からない。
効果:過去のイベント実績とドメイン知識を分析し、売上に最も効く因子を特定、ロケーション確保のために考慮すべき変数を特定。いつどの施策を打つと売上が最大化できるかを予測可能に

③売上要因分析による意思決定支援の事例
 

課題:新規イベント出展や、既存店舗において商品施策・キャンペーンによる改善効果が予測できず打ち手の判断ができない。
効果:ドメイン知識を活用して売上に最も効く因子を特定、出展時に考慮すべき変数を特定。大手広告代理店におけるイベント出店計画の投資判断を支援。

*「店舗売上予測ソリューションDeep Predictor」公式資料参照

まとめ

店舗売上予測ソリューションDeep Predictorは、ノーコードで予測分析を簡単に活用できる、優れたサービスです。

その使いやすさから、初めて売上予測サービスを利用する企業にとって最適な選択肢となるでしょう。

AIを用いて素早く分析が行えるため、予測分析を積極的に活用したい企業にとっても、大いに価値があります。

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画像出典元:「店舗売上予測ソリューションDeep Predictor」公式HP

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