機械学習を使用して、何リットルのディーゼルとガソリンを販売するかを知る方法

どの施設をどこに、どのようにして新規顧客を獲得するかについての意思決定は、決して簡単な作業ではありません。小売ネットワーク計画 。商業的価値の高い考慮すべき要素は数多くあるため、最良かつ最適な結果を得るには詳細な分析が必要です。

ロカティアムが提案するのは、解決、このために、オンラインとオフラインの両方の小売ネットワーク全体の計画と最適化モデルを開発しました。この記事では、このことやさらに多くのことについて説明します。

燃料であることは秘密ではありません小売企業は常に立地の問題にさらされており、非常に広範な小売ネットワークがある場合にはその問題はさらに大きくなります。これは、売上の観点から言えば、実際の顧客と潜在的な顧客の両方との関係がほとんど、またはまったくなくなり、したがって収入が減ります。売上が主な指標であるという事実にもかかわらず、共食い、競合他社の場所、関心のある場所など、他の要因も影響を受ける可能性があります。

位置は、大規模なリアルタイムデータリポジトリに基づいて、これらをはじめとする多くのデータを取得できます。因子/変数最適なロケーションと 15% ～ 30% の売上増加を生み出す機械学習モデルを考慮して設計します。しかし、最も重要なデータは何でしょうか。そのような有望な結果を得るには、それをどのように使用すればよいのでしょうか? 読み続ければ、すべてがわかります。

この意味で、車両の機動性は新しいサービスステーションの潜在的な顧客数の主な指標となるため、重要な要素となります。ただし、小売ネットワークの計画においては、他にも非常に重要な要素があります。競合他社、近くのパートナー、コンビニエンスストア、洗車場などの場所など、サービスステーションにとって大きな商業的価値のある興味深い場所があります。使用例）。

これらすべての要素を最適に組み合わせることで、その場所の弱点を検出し、可能性のある場所に関する推奨事項や提案を高い精度で提供できます。各ガソリンスタンドで販売できるリットル数を予測でき、燃料の種類まで区別できるほどです。

しかし、現時点で、実際に販売されるリットル数をどのように予測できるのでしょうか? 提示された変数間の分析にクライアントの販売データを追加し、各分析を独自の分析に変えます。この情報 (数十億のデータ) はすべて、トレーニングに使用されます。自社開発したAIモデル 、既存の機能を学習することができます。次に、前記学習の結果が可能なゾーンに外挿されます。

間違いなく、そのような結果は、データ , しかし、それはロカティアムにとって決して障害ではありませんでした。当社は、グローバルなデータをカバーし、高い精度と粒度、そして最も重要なリアルタイムデータを備えています。これはデータリポジトリの例です。ここで展開できます。リンク:

データの扱い方のおかげで、さまざまな結果を完璧に得ることができます。ユースケースサイトの選択、カニバリゼーション分析、競合インテリジェンス、ホワイトスペース分析、キャパシティプランニング、ポートフォリオの最適化など、各クライアントに合わせてカスタマイズします。Webサイト。

御社が新しい拠点で販売するリットル数を、高レベルの精度と地理的な粒度で予測できることがわかりました。当社の作業のデモンストレーションをご覧になりたい場合や、視覚化ツールについて知りたい場合は、忘れずにお問い合わせください。ご都合の良い時間をお気軽にご予約くださいカレンダーツール。