Founder at dataplace.ai
Efektywność ekspansji firmy zależy w dużej mierze od tego czy lokalizacje, które zostały wybrane pod nowe inwestycje okażą się trafione i będą przynosić zyski. Czasami od sukcesu dzieli nas bowiem 50 metrów.
Jak zatem mieć pewność, czy dana lokalizacja ma potencjał sprzedażowy dla naszego biznesu?
W obecnych czasach, najszybciej rozwijające się sieci korzystają z możliwości jakie dają im nowoczesne technologie takie jak location intelligence i machine learning. Dzięki wykorzystaniu modeli predykcyjnych opartych o uczenie maszynowe, firmy znacząco przyspieszają i usprawniają proces ekspansji, znacznie zmniejszając jednocześnie ryzyko inwestycyjne.
Wiele firm nadal opiera swój proces ekspansji o tradycyjne metody wyboru lokalizacji dla nowych placówek. Ekspanderzy spędzają wiele godzin na poszukiwaniu odpowiednich punktów pod inwestycje oraz danych na ich temat. Następnie poświęcają czas na wizje lokalne i wybierają najlepszą lokalizację bez ustrukturyzowanego procesu oceny. Takie podejście jest nie tylko czasochłonne, ale także narażone na subiektywną ocenę i zmienne warunki zewnętrzne, które mogą zaburzać realny obraz ruchu i aktywności w danej lokalizacji, w dniu oceny.
Manualna ocena lokalizacji, subiektywna analiza danych, oraz konieczność przeprowadzania licznych wizji lokalnych wydłużają proces decyzyjny i zwiększają jego koszty.
Nieznajomość czynników zewnętrznych, które zapewniają sukces biznesu to kolejny problem, który utrudnia ocenę potencjalnych lokalizacji. Bez odpowiedniej identyfikacji tych elementów, nie będziemy w stanie wyznaczyć kryteriów poszukiwania nowych lokalizacji. Wiele firm nadal opiera ten etap procesu o intuicję, jednak to oparcie decyzji o rzetelne dane zapewnia dynamiczny rozwój i sukces sieci.
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.
Wprowadzenie narzędzi opartych o technologię location intelligence znacząco skraca proces decyzyjny wyboru nowych lokalizacji pod inwestycje. Dzięki narzędziom takim jak placeme cały zespół otrzymuje dostęp do czytelnych i zrozumiałych analiz dotyczących wybranej lokalizacji. Oprócz charakterystyki jej otoczenia i profilu okolicznych mieszkańców bardzo ważny element stanowią także dane o ruchu i wskaźniki dotyczące jego dynamiki oraz struktury, pozwalające zrozumieć jaki typ ruchu dominuje w okolicy (lokalny czy tranzytowy?).
Jednak to połączenie możliwości data science z ekspercką wiedzą daje nam zupełnie nowy obraz możliwości oceny potencjału danej lokalizacji.
Modele predykcyjne budowane w oparciu o połączenie danych o ruchu i geoprzestrzennych z historycznymi danymi sprzedażowymi klienta, pozwalają na szybkie przetwarzanie i analizę ogromnych ilości danych, identyfikując zależności, które byłyby niezauważalne podczas manualnej analizy. Pozwalają one zrozumieć, które czynniki mają największy wpływ na sukces nowej lokalizacji.
Dzięki wykorzystaniu machine learning i nowych technologii przetwarzających terabajty danych, wystarczy kilka sekund, aby rzetelnie ocenić potencjał danej lokalizacji za pomocą stworzonego modelu.
Stworzenie dedykowanego modelu potencjału to wieloetapowy proces oparty na ścisłej współpracy, który łączy kompetencje data science całego zespołu dataplace.ai wraz z ekspercką wiedzą klienta.
Łącząc dane przestrzenne z historycznymi danymi sprzedażowymi sieci, szukamy między nimi korelacji a następnie wyodrębniamy czynniki sukcesu, tworząc jednocześnie model idealnego punktu sprzedaży.
Dedykowany model może estymować potencjał lokalizacji na dwóch różnych poziomach precyzji.
Model scoringowy pozwala nam znaleźć odpowiedź na pytanie jakie miejsce w rankingu zająłby potencjalny punkt w ramach obecnej sieci? Efektem końcowym analizy jest określenie potencjału na podstawie scoringu wyrażonego w skali 0-100 i przyporządkowania miejsca w rankingu, względem całej obecnej sieci.
Model estymacji sprzedaży odpowiada nam natomiast na pytanie jaki obrót wygenerowałby punkt w analizowanej lokalizacji? Efektem analizy jest estymacja konkretnych wartości, które są wyznacznikiem potencjału – wolumen sprzedaży, ilość paragonów.
Wykorzystanie nowoczesnych technologii takich jak location intelligence i machine learning w procesach ekspansji jest już obecnie standardem rynkowym i koniecznością dla dynamicznie rozwijających się firm. Narzędzia te zmieniają zasady gry, umożliwiając firmom szybsze i bardziej precyzyjne podejmowanie decyzji inwestycyjnych. Modele predykcyjne wykorzystujące ogromne ilości danych umożliwiają identyfikację kluczowych czynników sukcesu, które decydują o potencjale sprzedażowym nowych lokalizacji. Dzięki temu, proces ekspansji staje się bardziej przemyślany, mniej ryzykowny i bardziej efektywny.
Standardyzacja i automatyzacja procesu oceny potencjału lokalizacji nie tylko skraca czas niezbędny do podejmowania decyzji, ale także znacznie obniża koszty związane z ekspansją.
Firmy, które decydują się na adaptację modeli predykcyjnych i technologii przetwarzania danych, zdobywają przewagę konkurencyjną, pozwalającą na szybsze rozpoznawanie i wykorzystanie możliwości rynkowych.
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.
