Come sapere quanti litri di diesel e benzina venderò utilizzando il machine learning

Il processo decisionale su quali stabilimenti aprire, dove e come generare nuovi clienti non è mai stato un compito facilepianificazione della rete commerciale . Ci sono così tanti fattori di alto valore commerciale da tenere in considerazione che il raggiungimento dei risultati migliori e più ottimali dipende da un’analisi approfondita.

Locatium propone asoluzione , e per questo ha sviluppato un modello di pianificazione e ottimizzazione dell'intera rete retail, sia online che offline. Di questo e molto altro parleremo in questo articolo.

Non è un segreto quel carburanteaziende di vendita al dettaglio sono costantemente esposti a problemi di localizzazione, che si moltiplicano quando la rete di vendita al dettaglio è molto estesa. Questo, in termini di vendite, si traduce in poca o nessuna relazione con i clienti, sia reali che potenziali, e quindi meno ricavi. Nonostante il fatto che le vendite siano l’indicatore principale, ci sono anche altri fattori come la cannibalizzazione, l’ubicazione dei concorrenti, i punti di interesse, ecc., che verrebbero influenzati.

Posizione, basandosi sul suo ampio archivio di dati in tempo reale, è in grado di acquisire questi e molti altrifattori/variabili prendere in considerazione e progettare un modello di machine learning che generi le migliori posizioni e un aumento delle vendite tra il 15% e il 30%. Ma quali sono i dati più importanti e come posso utilizzarli per arrivare a risultati così promettenti? Continua a leggere e scoprirai tutto.

In questo senso, la mobilità dei veicoli diventa un fattore chiave poiché è il principale indicatore del possibile numero di clienti di una nuova stazione di servizio. Tuttavia, ci sono anche altri fattori che sono di grande importanza nella pianificazione della rete di vendita al dettaglio. Ci sono punti di interesse che hanno un grande valore commerciale per le stazioni di servizio, come ubicazioni di concorrenti, partner vicini, minimarket, autolavaggi ecc. (Visita il nostroCasi d'uso).

La migliore combinazione di tutti questi elementi è in grado di rilevare i punti deboli della posizione, nonché di fornire consigli e suggerimenti su possibili posizioni, con un elevato grado di precisione. Tanto che possiamo prevedere quanti litri potranno essere venduti in ogni stazione di servizio, arrivando addirittura a differenziare i tipi di carburante.

Ma, a questo punto, come prevedere realmente il numero di litri che verranno venduti? All'analisi tra le variabili presentate, aggiungiamo i dati di vendita del nostro cliente, che trasformano ogni analisi in un'analisi unica. Tutte queste informazioni (miliardi di dati) vengono utilizzate per addestrare unModello AI che abbiamo sviluppato internamente , che è in grado di apprendere le funzionalità esistenti. Successivamente il risultato di detto apprendimento viene estrapolato alle possibili zone.

Senza dubbio, tali risultati dipendono dalla qualità deldati , ma questo non è mai stato un ostacolo per Locatium. Disponiamo di copertura dati globale, elevata precisione/granularità e, soprattutto, dati in tempo reale. Ecco un esempio del nostro repository di dati, che puoi espandere quicollegamento:

Grazie al modo in cui trattiamo i dati, siamo in grado di arrivare perfettamente a risultati diversicasi d'uso, che adattiamo e personalizziamo a ciascun cliente, come la selezione del sito, l'analisi della cannibalizzazione, l'intelligence sulla concorrenza, l'analisi degli spazi bianchi, la pianificazione della capacità, l'ottimizzazione del portafoglio e così via, che puoi vedere sul nostrosito web.

Ora sai che possiamo prevedere il numero di litri che la tua azienda venderà nelle nuove sedi, con un elevato livello di precisione e granularità geografica. Se vuoi vedere una dimostrazione del nostro lavoro, nonché conoscere il nostro strumento di visualizzazione, non dimenticare di contattarci. Sentiti libero di prenotare l'orario che preferisci sul nostrostrumento calendario.

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