01
출점은 여전히 ‘감’
유동인구 추정과 부동산 말만으로 자리를 고릅니다. 실제 얼마 팔릴지는 열어봐야 압니다.
◎ 축 1 — 신규출점을 위한 상권분석
유동인구 추정이 아니라,
유동인구 추정이 아니라,
점포 단위 매출로 출점합니다.
신규 출점의 첫 질문 — “이 자리, 우리 브랜드면 얼마 팔릴까” — 에 실 소비 데이터와 실제 매장 매출 자료를 학습한 자체 AI 추정 매출로 답합니다. 지도에 상권을 그리면 그 안의 매출·고객·업종을 집계하고, 잘 되는 우리 매장과 닮은 입지를 전국에서 찾아냅니다.
지도에 상권을 그리면 — 상권 진단 리포트(좌: 월매출·객단가·고객층)와 그 안의 실매물 리스트(우: 매매·전세·월세, 복수 채널)가 한 화면에. 그린 상권은 저장해 비교·모니터링.
◎
점포 단위 매출 분석
점포별 월매출·객단가·성별/연령·시간대·요일·프랜차이즈 비율까지. 표본을 늘려 잡은 값이 아니라 점포 한 곳마다 산출한 수치.
▲
유사 상권 랭킹
잘 되는 우리 점포 위치를 주면, 매출 규모·고객층·업종 구성이 닮은 상권을 유사도로 랭킹. “닮은점”까지 설명.
◇
상권 진단 · 저장
지도에 폴리곤을 그리면 그 안의 모든 점포를 집계해 리포트를 즉시 생성. 상권을 저장해 후보지끼리 비교.
▤
실매물 통합
복수 부동산·중고거래 채널의 상가 매물(매매·전세·월세)을 한 지도에 통합 — 분석과 실제 자리를 한 화면에서.
“우리 1등 매장은 강남이다. 그다음으로 닮은, 아직 비어 있는 자리는 어디인가?” — 출점 의사결정을 감이 아닌 데이터로.
업종·브랜드를 담으면 해당 점포가 브랜드별 색상 마커로 표시되고, 브랜드를 클릭하면 점포별 매출 순위 리스트가 함께 — 경쟁 브랜드의 입지 분포와 점포 매출을 한눈에 비교. (공정위 프랜차이즈 라벨 기반)
