Butuh bantuan?
Hi! Ada yang bisa dibantu? Pilih pertanyaan cepat di bawah ini atau ketik pesanmu. 🙂
Dalam proses ekspansi bisnis, memilih lokasi cabang baru bukan sekadar soal “ramai atau tidak”. Keputusan yang lebih presisi membutuhkan pendekatan berbasis data: melihat demografi, aktivitas ekonomi, POI (Point of Interest), hingga konteks risiko di sekitar lokasi. Di sinilah fitur Site Selection dan Site Analysis di GEO MAPID berperan.
Pada video ini, kamu akan mempelajari dua fitur inti GEO MAPID untuk membantu mengidentifikasi lokasi terbaik berdasarkan parameter tertentu, lalu melakukan analisis lanjutan untuk menghasilkan insight yang bisa dipakai dalam decision making. Tutorial ini menggunakan studi kasus bisnis retail (toko daging) untuk menunjukkan penerapan yang relevan di dunia nyata.
Pada tutorial ini, kamu akan mempelajari:
Salah satu bagian terpenting dalam Site Selection adalah pemilihan parameter, karena hasilnya sangat bergantung pada apa yang kamu prioritaskan.
Di video ini, kamu akan dikenalkan dengan dua jenis parameter utama:
Kamu juga akan melihat cara menggunakan fitur AI untuk membantu menyusun parameter dari prompt - misalnya untuk use case membuka cabang toko daging dengan target ibu rumah tangga. AI akan memberi rekomendasi parameter beserta reasoning, dan kamu masih bisa menyesuaikan:
Setelah parameter ditetapkan, GEO MAPID akan melakukan scoring dan menghasilkan grid dengan kategori kesesuaian (dari sangat sesuai hingga sangat tidak sesuai) serta daftar 10 titik terbaik berdasarkan perankingan. Ini membantu kamu memfokuskan analisis hanya pada kandidat lokasi paling potensial.
Pada tahap Site Analysis, kamu akan belajar menganalisis titik teratas secara lebih detail (contoh: menggunakan isochrone 10 menit dengan mobil). Insight yang bisa ditampilkan mencakup:
Hasilnya, kamu tidak hanya mendapatkan “lokasi terbaik”, tetapi juga alasan dan konteks datanya untuk mendukung keputusan bisnis.
Business Data Collection with FORM MAPID
Penjelasan dasar konsep spatial thinking dalam konteks bisnis: bagaimana lokasi dan data spasial bisa mendukung ekspansi cabang, strategi pemasaran berbasis lokasi, hingga mengukur performa outlet.
Mengenalkan UI
Digitasi mengenai infrastruktur -> Kawasan Industri (Banyak Persil) (Cover 3 tipe geometeri).
Studi kasus impor data demografi (usia, income level) dan kepadatan penduduk untuk analisis pasar potensial cabang baru.
Melanjutkan/Melakukan styling pada data yang sudah di show (import).
Preliminary Survei -> Area, Isochrone, Buffer (menghitung berapa supermarket ada didalam radius 5 km).
Use case SNJ. Outlet Expansion.
Form Survey Market KJPP.