事実を見る。
まず、店で実際に起きたことを確認する。
STORE INTELLIGENCE / MITERRA
売上の理由から、
次に試す一手まで。
カメラやPOS、在庫、周辺状況と、これまでの相談をつなぐ。数字を報告するだけではなく、あなたの店の状況を踏まえて、日々の経営を一緒に考えるAIです。
EXISTING CAMERAS / POS / INVENTORY / CONTEXT / EXPERIENCE
事実 → 仮説 → 試すこと → 振り返り
01 / EXPERIENCE
一つの相談を、次の一手まで。MITERRAが目指すのは、答えを断定することではありません。店の事実を合わせて読み、原因の候補を絞り、次に何を試すかを経営者と一緒に考えることです。
※ サンプルデータです。欠品と売上低下の因果関係を断定するものではありません。
まず、店で実際に起きたことを確認する。
複数の情報を合わせ、断定せず仮説を立てる。
現場で実行できる小さな一手まで落とす。
何を試し、どうなったかを次の相談に残す。
02 / UNDERSTANDING
売上だけでは、店は分からない。MITERRAは一つの指標だけで結論を出すのではなく、現場・数字・周辺・経験を重ねて、この店で起きていることを理解していきます。
来店、回遊、滞在、売場の動き。既設カメラから、店内で起きている変化を匿名の集計として捉えます。
POS、在庫、仕入れ、シフト。結果だけではなく、結果を生んだ条件を合わせて見ます。
天候、交通、地域の状況。店の外で起きている変化も、経営判断の文脈になります。
相談、判断、施策、その結果。経営者が積み重ねてきた意思決定そのものを、次の判断に生かします。
03 / MEMORY
その日だけの分析で終わらない。何を気にして、何を試して、どうなったか。経営者とのやり取りを店の記憶として積み重ね、次の相談を「昨日の続き」から始めます。
04 / USE CASES
あなたの店で、どう使うか。見るデータは違っても、MITERRAの役割は同じです。その店を理解し、経営者が次に考えるべきことを一緒に見つけます。
FOOD / CAFE
来店数、会計件数、欠品、席の動き、シフト。売上という結果だけでは見えない「何が変わったか」を合わせて考えます。
時間帯別の変化を確認。
結果を構成する要素へ分解。
原因候補として、在庫情報を重ねる。
現場で試せる一手へ。
05 / TRUST
MITERRAが見たいのは「誰か」ではなく、「店で何が起きているか」です。店舗理解に必要な範囲だけを扱い、個人を特定することを目的にしません。
専用ハードを必須にせず、既存環境の接続可否を確認して導入します。
人の識別ではなく、店内の動きを匿名の集計として扱う設計です。
発注や値下げなどの実行は、許可なく自動化する前提にしません。
06 / PRICING
1店舗から。既存の環境を確認し、接続できるところから始めます。
MITERRA / PRICING
料金は店舗の規模に応じて、個別にご案内します。
まずは、導入を検討している店舗についてお聞かせください。
カメラ、NVR、POS、ネットワーク等を確認。
使えるデータから店舗の情報をつなぐ。
経営者の課題と、店で見るべきことを合わせる。
提案、実行、結果を繰り返し店に蓄積する。
07 / FAQ
導入前に、知っておきたいこと。START WITH YOUR STORE
いま困っていること、使っているカメラやレジ、最初に確かめたいこと。MITERRAがどこから役に立てるか、一緒に整理します。