USE CASES

活用事例ストーリー

SCENE 01

導入前: 店舗の状況が
見えづらい

機器の稼働状況や放置の有無を、現地に行かないと把握しづらい状態。

  • 遠隔で状況確認しづらい
  • 放置対応が遅れやすい
  • データが残らず改善しにくい
?

SCENE 02

導入後: 状態をリアルタイムで確認

稼働中・未回収・空きの状態を一覧で確認。
店舗に行かなくても、機器の状態を確認できます。
売り上げ・利益を予測する機能も実装予定です。
ダイナミックプライシングをサポートするサービスもまた、実装予定です。

稼働中

未回収

空き

稼働台数 放置率
081012141618

SCENE 03

データを蓄積して、AIが改善提案

稼働台数・放置率・売上の推移をグラフ化。AIが傾向を分析し、時間帯別の施策や改善アクションを提案します。

例: 提案

14:00〜16:00の低稼働時間帯に割引を提案

例: 可視化

日別・時間帯別の稼働率と放置率の推移を比較

AI分析

午後の低稼働時間帯にキャンペーン実施を推奨。

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