最初の問い
相談の中身は「誰をターゲットにすればいいのか。この先どういうコンセプトでやっていけばいいのか」でした。
店主の頭の中には、感覚でつかんだ商圏があります。それがデータで見た商圏と合っているかを最初に確かめることにしました。
そこで問いを「どのお客さんに、何を出すか」に置き直しました。
考えた順番
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問いを
決める 決めたいことを「どのお客さんに、何を出すか」の1つにします。
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見る
ものを 3つに 絞る 周りの競合、競合の価格帯と評価、商圏に住んでいる人です。どれも誰でも見られる公開データで取れます。
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並べて
空白を 探す 競合が多い価格帯と、ほとんど無い価格帯を並べます。住んでいる人の年齢や世帯の形も同じ地図の上で見ます。
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現在地を
整理する 出てきた材料をもとに、3C、SWOT、4Pの枠で店の立ち位置を整理しました。
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打ち手を
決める お客さんと商品の組み合わせを決めて、店主が動きます。
AIに任せたところ
- 地図データ、グルメサイトの公開ページ、国勢調査の3つからデータを集める作業
- 集めたデータを突き合わせて、分布の空いているところを候補として並べる作業
- 毎週の競合データの取り直しと、公開ページの更新
人が決めたところ
- 何を見るか。データの取り方も僕が決めました。取得の前に robots.txt を確認し、許可されたページだけを3秒あけて取っています。口コミ本文や写真は取りません
- データで言い切れることと、推定が混ざることを分けて表示すること
- 空いている価格帯が「狙い目」なのか「需要がないから空いている」のかの見極め。これは現場を知っている店主にしかできません
- 最後にどの打ち手を選ぶか
分かったこと・次に使える形
店主の頭の中の商圏と、データで見た商圏にずれがありました。観光客が中心の店でしたが、徒歩圏には地元の人が多く住んでいます。
話し合いの結果、平日に地域の人へ向けたメニューを新しく作ることになりました。いま売上は前年比でプラスです。決めて動いたのは店主です。
再現したカフェ商圏でも同じ見方で空白が出ました。昼の予算が分かる314店のうち、2,000円以上は8店だけでした。
業種が変わっても順番は同じです。メニューの見直しや値付け、チラシを配る範囲を決めるときにも使えます。
使った道具
Claude Code／OpenStreetMap／食べログ公開ページ／国勢調査 小地域データ
