MapZot.AI

Das ist das Kernmodul für die Einzelhandels-Standortanalyse. Sie definieren einen Filialprototyp, und die Plattform bewertet jede Adresse nach Nachfrage, Zugang, Wettbewerb und Passung des Einzugsgebiets. Danach hängt sie eine Umsatzprojektion an. MapZot.AI zufolge wiegt das Modell mehr als 10.000 Parameter, darunter Drive-thru-Spuren, Flächengröße und Stuhlzahl bei Dienstleistern. Das Ergebnis ist eine sortierte Liste, über die ein Immobiliengremium streiten kann, keine undurchsichtige Note. Die Kannibalisierungsanalyse steht in derselben Ansicht, sodass die neue Filiale gegen Ihre eigenen Standorte in der Nähe gemessen wird.

TrafficRX zeigt, wie sich Autos und Fußgänger stündlich und täglich durch ein Einzugsgebiet bewegen, und woher die Kunden kommen. Das zählt bei Formaten, in denen der Morgenweg und der Wochenendeinkauf völlig unterschiedlich aussehen. Sie vergleichen einen Kandidaten mit einer Filiale, die bereits läuft, und sehen, ob die Verkehrskurve zu Ihren Spitzenzeiten passt.

Mobilytics schlüsselt Besucher einer Zone nach Alter, Einkommen, Haushaltstyp und weiteren Merkmalen auf. Zusätzlich misst das Modul Cross-Visits zwischen Ihrer Kategorie und den Nachbargeschäften: Ein Café sieht, wie oft seine Gäste auch ins Fitnessstudio oder in den Supermarkt gehen. Diese Muster tragen Argumente für Co-Tenancy und Pläne für lokales Marketing.

Void.AI schaut, was einem Einzugsgebiet fehlt. Die Datenbank verfolgt mehr als 6.500 Händler in 35 Kategorien und über eine Million Filialen und findet Kategorien mit Nachfrage, aber ohne Angebot. Der Abgleich geht weiter: Er untersucht, welche Marken sich unter mehr als 450.000 Namen gegenseitig anziehen. Das hilft Eigentümern und Maklern, eine Mieterliste zusammenzustellen, die zum Zentrum passt.

PlannedDev zeigt genehmigte Projekte, bevor der Bau beginnt. Die Ebene umfasst Vorhaben, die Wohnungen, Büros oder konkurrierenden Handel in die Nähe bringen. Bei einer Entscheidung mit zehnjährigem Mietvertrag verändert die Nachricht, dass zwei Straßen weiter ein Mixed-Use-Projekt genehmigt ist, die Prognose. Am nützlichsten ist die Ebene in wachsenden Vororten, wo der Verkehr von heute hinter der Bevölkerung von morgen zurückbleibt.

Globe.AI verfolgt die Leistung eines bestehenden Portfolios in einer Ansicht. Der Betreiber vergleicht Filialen, erkennt Märkte mit sinkenden Umsätzen und sieht Neueröffnungen der Konkurrenz, sobald sie passieren. Damit wird die Plattform von einer einmaligen Studie zum laufenden Kontrollinstrument. Ketten mit zwanzig Standorten nutzen diese Ebene häufiger als die Prognose am Eröffnungstag.