Новостная лента

13.12.2018

На эскалаторах метро появилась реклама

Московский метрополитен начал размещать информационные стикеры для пассажиров на ступенях эскалаторов.

далее... 12.12.2018

В Смоленске "huevo..."

Burger King оштрафован на 100 тыс. руб. за название бургера на испанском языке.

далее... 11.12.2018

В digital indoor запустили непристойное видео

На экранах в столичном районе Марьино вместо рекламы транслируются порноролики.

далее... 10.12.2018

Новости indoor рынка

Еженедельный дайджест новостей в сегменте рекламы внутри помещений.

далее... 07.12.2018

Новогодние праздники начинаются

All-Indoor приглашает своих читателей на Outdoor Digital Awards 2018.

далее... Все новости

Оценка локаций с помощью искусственного интеллекта

22.11.2018
oneFactor и алкогольный ритейлер протестировали платформу для прогнозирования выручки новых магазинов.

1
Компания oneFactor, разработчик облачных сервисов на основе искусственного интеллекта и технологий машинного обучения, и уральский алкогольный ритейлер «МАВТ-Винотека» реализовали совместный проект по оценке локаций для открытия новых магазинов.

С помощью облачной платформы ритейл может существенно ускорить процесс принятия решения по выбору оптимальных мест для новых торговых точек и снизить уровень инвестиционных рисков в 4 раза. Платформа идентифицирует и профилирует покупателей на основе аналитики собственных данных ритейлеров в объединении с данными мобильных операторов, Интернет-компаний и Wi-Fi-провайдеров.

В рамках пилотного проекта oneFactor проанализировал текущую клиентскую базу «МАВТ-Винотеки» для выявления ядра целевой аудитории и основного паттерна посещения торговых точек. Анализ профиля покупателей показал, что целевой аудиторией ритейлера являются мужчины в возрасте 35-44 с уровнем дохода выше среднего по анализируемому городу. При этом 86% покупателей живут не дальше 300 м от существующих торговых точек.

В ходе второго этапа работы с помощью платформы oneFactor была построена модель для оценки новых локаций с учетом выявленной целевой аудитории заказчика и основного паттерна поведения покупателей при приобретении товаров ритейлера. Для каждой точки проводился анализ количества мужчин в возрасте 35-44 с уровнем дохода выше среднего по городу, проживающих в радиусе 300 м от локации. Дополнительно в учет брались более 200 других внешних факторов. В ходе работы модель на основе алгоритмов машинного обучения переводила все входящие факторы о торговой точке в единый показатель – средний месячный товарооборот, который зарабатывал бы заказчик, если бы открыл в этой точке магазин.

В рамках полевого тестирования приемлемым считалось отклонение прогноза от фактической выручки не более, чем на 10%. В ходе проекта c помощью платформы oneFactor подобный результат был достигнут в 82% случаев. Для сравнения, в среднем по рынку данный показатель составляет 21%. Подобного уровня точности удалось достичь за счет технологии компании, агрегирующей обезличенные данные из различных источников.

Построенная модель была внедрена в существующий бизнес-процесс ритейлера по оценке локаций перед открытием новых торговых точек. Использование платформы oneFactor также позволило сократить процесс оценки локаций до 48 часов по сравнению с 3 неделями при «ручном режиме».

На следующем этапе сотрудничества рассматривается возможность интеграции разработанной oneFactor модели с сайтом компании и в разделе «Предложить локацию для аренды». Это позволит оптимизировать существующие процессы взаимодействия с собственниками коммерческой недвижимости, минимизировать трудозатраты и снизить риски при выборе локации.

Просмотров: 99 Назад к списку
-->