MapZot.AI

É o módulo central para a seleção de locais para varejo. Você define um protótipo de loja, e a plataforma pontua cada endereço por demanda, acesso, concorrência e encaixe da área de influência; em seguida, anexa uma projeção de receita. O MapZot.AI afirma que o modelo considera mais de 10 mil parâmetros, incluindo drive-thru, metragem e número de cadeiras em negócios de serviço. A saída é uma lista ordenada que um comitê imobiliário consegue discutir, não uma nota misteriosa. A análise de canibalização aparece na mesma tela, então a loja nova é medida contra as suas unidades próximas.

O TrafficRX mostra como carros e pedestres circulam por uma área de influência ao longo do dia e da semana, além de indicar de onde vêm os clientes. Isso importa em formatos em que o trajeto da manhã e a corrida de fim de semana se comportam de maneira diferente. Você compara um endereço candidato com uma loja que já performa e verifica se a curva de tráfego bate com os seus horários de pico.

O Mobilytics detalha quem visita uma região por idade, renda, tipo de domicílio e outros cortes demográficos. Também mede visitas cruzadas entre a sua categoria e os negócios vizinhos: uma cafeteria vê com que frequência seus clientes param em uma academia ou em um supermercado. Esses padrões alimentam conversas sobre convivência no centro comercial e planos de marketing local.

O Void.AI olha para o que falta em uma área de influência. A base cobre mais de 6.500 redes em 35 categorias e mais de um milhão de lojas, e o sistema aponta categorias com demanda e sem oferta. O cruzamento vai além: estuda quais marcas abrem perto de outras em mais de 450 mil nomes, o que ajuda proprietário ou corretor a montar uma lista de inquilinos que combine com o empreendimento.

O PlannedDev mostra projetos aprovados antes do início das obras. A camada cobre empreendimentos que vão adicionar moradores, escritórios ou varejo concorrente por perto. Em uma decisão com aluguel de dez anos, saber que um projeto de uso misto foi aprovado a duas quadras muda a previsão. A camada rende mais em subúrbios em crescimento, onde o tráfego de hoje fica atrás da população de amanhã.

O Globe.AI acompanha o desempenho de um portfólio existente em uma única visão. O operador compara lojas, encontra mercados com vendas em queda e vê aberturas da concorrência quando elas acontecem. A plataforma deixa de ser um estudo pontual e passa a funcionar como ferramenta de monitoramento. Redes com vinte unidades costumam usar essa camada mais do que a previsão do dia de abertura.