Scoor elke kandidaat tegen jullie netwerkstrategie.

Het probleem

Retail-expansie is een gelaagd besluit. Handmatige verkenning kan geen van de lagen bijhouden.

Data die we koppelen

De bronnen achter elke score.

Retail-scoring leunt zwaar op demografische en concurrentie-data-lagen, aangevuld met perceel-imagery en visueel bewijs voor de kandidaten die bovenaan opduiken.

Zie de volledige verrijkingslijst voor cadans en dekking.

• Kadaster

  Perceeleigendom, signalen voor contractduur, transactiehistorie.

• BAG

  Gebouwen, adressen, gevel, omliggend landgebruik.

• CBS-demografie

  Bevolkingsdichtheid, leeftijd, inkomensklassen, huishoudensamenstelling.

• NDW verkeersintensiteit

  Roadside-zichtbaarheid en footfall-proxy vanuit verkeersstroom.

• Concurrentie-locatiedata

  Publieke ketenfootprints, dichtheid, recente expansies.

• Street View

  Gevelkwaliteit, bewegwijzeringshaalbaarheid, parkeerzichtbaarheid.

• Luchtfoto's / perceel-imagery

  Dakoppervlak, parkeerlay-out, perceelenveloppe.

Hoe we starten

Hoe we starten.

De meeste retail-trajecten openen met een van twee pilots: een marktbetreding-verkenning op een gedefinieerde regio, of een netwerkoptimalisatie-run over jullie bestaande footprint. Beide zijn twee tot drie weken, vaste scope, vaste prijs.

1. 01Week 1: netwerkstrategie + scoring-prompt definitie
2. 02Week 2: scoring-run over de kandidaatset
3. 03Week 3: pipeline-klaar dossier + integratie-handover

FAQ

Retail & horeca: veelgestelde vragen.

• Wat is Locata voor retail en restaurants?

  Locata is een AI-platform voor locatieselectie voor retailketens en quick-service-restaurants. Het scoort elke kandidaat tegen jullie netwerkstrategie — marktbetreding, netwerkoptimalisatie, real-estate pipeline triage, op maat gemaakte criteria per formule — en integreert met de demografische en concurrentie-data die jullie al hebben.

• Waarom Locata kiezen boven Placer.ai of interne GIS-scripts?

  Off-the-shelf voetgangersstroom-tools zoals Placer.ai zijn uitstekend voor Amerikaanse retail, maar geoptimaliseerd voor Amerikaanse data. Interne GIS-scripts schalen niet naar echte expansieprogramma's. Locata is Europese-data-native (CBS, Kadaster, BAG, concurrentie-footprints), draait multi-model AI-scoring in plaats van één confidence-getal, en levert per-kandidaat onderbouwing die het real-estate-comité kan verdedigen.

• Kan Locata drive-through QSR versus stedelijke formules aan?

  Ja — zelfde platform, andere scoring-prompts. Drive-through QSR weegt verkeersflow, manoeuvreerruimte en bewegwijzeringszichtbaarheid; stedelijke grab-and-go weegt loopverkeer, gevelkwaliteit en dwell-time-demografie. De scoring-backbone is identiek; de prompt en randvoorwaarden verschillen per formule.

• Welke data gebruikt Locata voor retail-locatieselectie?

  Kadaster (perceeleigendom en transactiegeschiedenis), BAG (gebouwen, gevel, omliggend landgebruik), CBS-demografie (dichtheid, leeftijd, inkomensklassen, huishoudensamenstelling), NDW-verkeersintensiteit, publieke concurrentie-footprints, Google Street View en PDOK-luchtfoto's voor dak- en parkeerlay-out.

• Wat kost een Locata retail-traject?

  Netwerk-schaal retail-werk wordt per keten en per expansieprogramma scoped — meestal enterprise-trajecten in plaats van een vast rate card. Neem contact op voor scope, integratie met jullie real-estate pipeline en refresh-cadans.

• Hoe lang voordat we een pipeline-klare output hebben?

  Twee tot drie weken met vaste scope vanaf kick-off. Week één is netwerkstrategie plus prompt-definitie met jullie team, week twee is de scoring-run over de kandidaat-set, week drie is het pipeline-klare dossier plus integratie-handover in jullie real-estate-workflow.