Founder at dataplace.ai
Poleganie na intuicji przy planowaniu ekspansji, w wysoce konkurencyjnym sektorze retail jest w dzisiejszych czasach bardzo ryzykowne.
Analityka predykcyjna w location intelligence to wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do przewidywania potencjału sprzedażowego danej lokalizacji na podstawie danych historycznych i geoprzestrzennych. Specjaliści zajmujący się rozwojem przedsiębiorstwa coraz częściej sięgają po te rozwiązania technologiczne, aby minimalizować ryzyko i maksymalizować zyski.
Analityka predykcyjna nie jest nowością. Pojęcie to istnieje od dziesięcioleci i jest powszechnie stosowane np. w bankowości i ubezpieczeniach. Jednak popularyzacji prognozowania przychodów sprzyja obecny rozwój machine learning.
Dzięki stale rosnącym zbiorom danych i coraz większej i tańszej mocy obliczeniowej, modele predykcyjne są dokładniejsze, a ich uczenie przebiega znacznie szybciej. Zainteresowanie uzyskaniem cennych informacji na temat prognozy sprzedaży stale rośnie i coraz więcej firm z różnych sektorów gromadzi i wykorzystuje dane, aby móc podejmować trafniejsze decyzje biznesowe.
Uproszczone fazy tworzenia modelu predykcyjnego przedstawione są na schemacie powyżej.
Najważniejszym elementem, bez którego model analityczny nie ma racji bytu, są dane historyczne. Analityka predykcyjna przewidująca przychody musi być oparta na danych dotyczących wyników firmy z przeszłości, aby zapewnić odpowiednie prognozy dostosowane do konkretnej działalności.
W połączeniu z danymi ze źródeł zewnętrznych, algorytm uczy się wyciągać logiczne wnioski i potrafi zidentyfikować prawidłowości, których człowiek nie jest w stanie dostrzec. Przygotowanie dobrych „forecastów", które się sprawdzają to kwestia nie tylko doświadczenia i wiedzy programisty, ale przede wszystkim wystarczającej ilości danych wejściowych.
Chcesz zwiększyć trafność swoich decyzji lokalizacyjnych? Dowiedz się jak analityka predykcyjna może pomóc Twojej firmie.
W poprzednim akapicie wyjaśniliśmy, czym jest analityka predykcyjna oraz istotność wykorzystania odpowiednich danych pod modele predykcyjne. No właśnie, ale które dane są odpowiednie? Otóż te, które mają znaczący wpływ na wielkość sprzedaży w poszczególnych sklepach, takie jak dane o charakterystyce lokalizacji.
Umów się z nami na rozmowę, z chęcią odpowiemy na wszelkie pytania oraz dokładnie opowiemy o tym jak wykorzystać nasze narzędzia w Twojej branży i biznesie.
Lokalizacja wpływa na każdy punkt sprzedaży w inny sposób, dlatego ważne jest zidentyfikowanie czynników które determinują jego sukces lub porażkę. Może to być:
Ponadto, każdy z tych czynników może słabiej lub silniej oddziaływać na wielkość przychodów sklepu. Jeśli kilka punktów sprzedaży osiąga dużo gorsze wyniki od pozostałych, warto dowiedzieć się co jest tego przyczyną – taka wiedza pozwoli decydować czy sklep należy zamknąć i przemieścić, czy podjąć inne działania, które usprawnią jego funkcjonowanie.
Modele predykcyjne w location intelligence mają za zadanie zwizualizować na podstawie informacji o obrotach obecnych punktów i charakterystyce ich otoczenia, czy dotąd nieznana lokalizacja replikuje czynniki sukcesu obecnych punktów.
Przykładowo, jeśli wszystkie sklepy o poziomie przychodów wyższych niż średnia mają cechę wspólną, której nie posiadają gorzej zarabiające sklepy (np. wysokie natężenie ruchu pieszych w okolicy) model uzna to za czynnik sprzyjający lepszym wynikom.
Następnie analizując nową lokalizację, która charakteryzuje się tym samym, zadecyduje że ma ona potencjał by przynosić podobne zyski.
Oczywiście tych czynników jest kilkadziesiąt razy więcej, analityka predykcyjna wykonuje pracę praktycznie niemożliwą do odtworzenia przez człowieka!
Nie ma tu mowy o magicznych przepowiedniach, analizy predykcyjne tworzone przez program analityczny opierają się na twardych danych i logicznych obserwacjach. Są budowane na podstawie danych historycznych punktów sprzedaży i oparte o specyficzne warunki potencjalnej lokalizacji.
Prognoza sprzedaży dziennej, czy potencjalna liczba klientów to nie tylko zasługa analityki predykcyjnej. Analiza z wykorzystaniem uczenia maszynowego pozwala na zdobycie cennych informacji, mogących pozytywnie wpłynąć na wynik finansowy firmy, jednak surowe wyniki są wyjątkowo trudne w interpretacji.
Skuteczna analiza lokalizacji dostarcza fundamentalnych danych, które decydują o potencjale sprzedażowym punktu handlowego:
Połączenie tych danych z historycznymi wynikami sprzedażowymi tworzy podstawę precyzyjnej prognozy dla nowych lokalizacji.
Analityka predykcyjna w połączeniu z zaawansowaną analizą lokalizacji stanowi potężne narzędzie dla firm planujących ekspansję lub optymalizację istniejącej sieci sprzedaży. Location intelligence pozwala zredukować ryzyko biznesowe poprzez dostarczenie precyzyjnych prognoz opartych na twardych danych, a nie tylko intuicji.
W dzisiejszych, dynamicznie zmieniających się warunkach rynkowych, firmy, które wykorzystują analizę lokalizacji i analitykę predykcyjną do prognozowania sprzedaży, zyskują znaczącą przewagę konkurencyjną i zwiększają swoje szanse na sukces.
Gotowy na przełom w swoim biznesie? Chcesz zobaczyć, w jaki sposób analityka predykcyjna może pomóc Ci w przeprowadzeniu dokładnych prognoz przychodów w następnym punkcie sprzedaży?
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Maecenas ac velit pellentesque, feugiat justo sed, aliquet felis.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Maecenas ac velit pellentesque, feugiat justo sed, aliquet felis.
