Como saber quantos litros de diesel e gasolina vou vender usando aprendizado de máquina

A tomada de decisão sobre quais estabelecimentos abrir, onde e como gerar novos clientes nunca foi uma tarefa fácil noplanejamento de rede de varejo . São tantos os factores de elevado valor comercial a ter em conta que alcançar os melhores e mais óptimos resultados depende de uma análise aprofundada.

Locatium propõe umasolução , e para isso desenvolveu um modelo de planeamento e otimização de toda a rede retalhista, tanto online como offline. Estaremos falando sobre isso e muito mais neste artigo.

Não é nenhum segredo que o combustívelempresas de varejo estão constantemente expostos a problemas de localização, e isso se multiplica quando existe uma rede comercial muito extensa. Isto, em termos de vendas, traduz-se em pouco ou nenhum relacionamento com os clientes, tanto reais como potenciais, e portanto menos rendimentos. Apesar de as vendas serem o principal indicador, existem outros factores como a canibalização, localização dos concorrentes, pontos de interesse, etc., que também seriam afectados.

Localização, baseado em seu grande repositório de dados em tempo real, é capaz de levar estes e muitos maisfatores/variáveis leve em consideração e desenhe um modelo de machine learning que gere as melhores localizações e um aumento nas vendas entre 15% a 30%. Mas quais são os dados mais importantes e como posso utilizá-los para chegar a resultados tão promissores? Continue lendo e você descobrirá tudo.

Neste sentido, a mobilidade dos veículos torna-se um factor chave uma vez que é o principal indicador do número possível de clientes de um novo posto de abastecimento. No entanto, existem outros factores que também são de grande importância no planeamento da rede retalhista. Existem pontos de interesse de grande valor comercial para postos de atendimento, como localidades de concorrentes, parceiros próximos, lojas de conveniência, lava-rápido etc.Casos de uso).

A melhor combinação de todos esses elementos pode detectar os pontos fracos do local, bem como fornecer recomendações e sugestões sobre possíveis locais, com alto grau de precisão. Tanto que podemos prever a quantidade de litros que podem ser vendidos em cada posto, chegando até a diferenciar os tipos de combustível.

Mas, neste momento, como podemos realmente prever a quantidade de litros que serão vendidos? À análise entre as variáveis ​​apresentadas, adicionamos os dados de vendas do nosso cliente, o que torna cada análise numa análise única. Todas essas informações (bilhões de dados) são usadas para treinar umModelo de IA que desenvolvemos internamente , que é capaz de aprender recursos existentes. Em seguida, o resultado dessa aprendizagem é extrapolado para as zonas possíveis.

Sem dúvida, tais resultados dependem da qualidade dodados , mas isso nunca foi um obstáculo para o Locatium. Temos cobertura global de dados, alta precisão/granularidade e, o mais importante, dados em tempo real. Aqui está um exemplo de nosso repositório de dados, que você pode expandir nestelink:

Graças à forma como lidamos com os dados, somos capazes de chegar perfeitamente a diferentescasos de uso, que adaptamos e personalizamos para cada cliente, como seleção de sites, análise de canibalização, inteligência competitiva, análise de espaços em branco, planejamento de capacidade, otimização de portfólio, etc., que você pode ver em nossolocal na rede Internet.

Agora você já sabe que podemos prever a quantidade de litros que sua empresa venderá nas novas localidades, e com alto nível de precisão e granularidade geográfica. Se quiser ver uma demonstração do nosso trabalho, bem como conhecer a nossa ferramenta de visualização, não se esqueça de nos contactar. Sinta-se à vontade para reservar o horário que for melhor para você em nossoferramenta de calendário.

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