기계 학습을 사용하여 몇 리터의 디젤과 휘발유를 판매할지 확인하는 방법

어떤 사업장을 열고, 어디서, 어떻게 신규 고객을 창출할지에 대한 의사결정은 결코 쉬운 일이 아니었습니다.소매 네트워크 계획 . 고려해야 할 상업적 가치가 높은 요소가 너무 많아서 최상의 최적의 결과에 도달하는 것은 심층 분석에 달려 있습니다.

Locatium은 다음을 제안합니다.해결책 , 이를 위해 온라인과 오프라인 모두에서 전체 소매 네트워크에 대한 계획 및 최적화 모델을 개발했습니다. 우리는 이 기사에서 이것과 더 많은 것에 대해 이야기할 것입니다.

연료가 있다는 것은 비밀이 아닙니다.소매 회사 매장 위치 문제에 지속적으로 노출되며, 소매 네트워크가 매우 광범위할 경우 이러한 문제는 더욱 커집니다. 이는 판매 측면에서 실제 고객과 잠재 고객과의 관계가 거의 또는 전혀 없어 수입이 적다는 것을 의미합니다. 매출이 주요 지표임에도 불구하고 잠식, 경쟁사 위치, 관심 지점 등과 같은 다른 요소도 영향을 받을 수 있습니다.

위치는 대규모 실시간 데이터 저장소를 기반으로 이러한 데이터와 더 많은 데이터를 가져올 수 있습니다.요인/변수 최고의 위치를 생성하고 매출을 15%~30% 증가시키는 기계 학습 모델을 고려하고 설계합니다. 하지만 가장 중요한 데이터는 무엇이며, 그 데이터를 어떻게 사용하여 그렇게 유망한 결과를 얻을 수 있을까요? 계속 읽으면 모든 것을 알게 될 것입니다.

이러한 의미에서 차량의 이동성은 새로운 주유소의 가능한 고객 수를 나타내는 주요 지표이기 때문에 핵심 요소가 됩니다. 그러나 소매 네트워크 계획에 있어 매우 중요한 다른 요소도 있습니다. 경쟁사 위치, 인근 협력사 위치, 편의점, 세차장 등 주유소의 상업적 가치가 큰 관심 포인트가 있습니다.사용 사례).

이러한 모든 요소를 가장 잘 조합하면 위치의 약점을 감지할 수 있을 뿐만 아니라 가능한 위치에 대한 권장 사항과 제안을 높은 정확도로 제공할 수 있습니다. 우리는 각 주유소에서 판매할 수 있는 리터 수를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 심지어 연료 유형을 구별할 수도 있습니다.

하지만 현시점에서 판매될 리터 수를 실제로 어떻게 예측할 수 있습니까? 제시된 변수 간의 분석에 고객의 판매 데이터를 추가하여 각 분석을 고유한 분석으로 만듭니다. 이 모든 정보(수십억 개의 데이터)는 학습에 사용됩니다.내부적으로 개발한 AI 모델 , 기존 기능을 학습할 수 있습니다. 그런 다음 해당 학습 결과가 가능한 영역으로 추정됩니다.

의심할 바 없이 그러한 결과는 제품의 품질에 달려 있습니다.데이터 , 그러나 이는 결코 Locatium에게 장애물이 되지 않았습니다. 우리는 글로벌 데이터 범위, 높은 정확도/세분성, 그리고 가장 중요한 실시간 데이터를 보유하고 있습니다. 다음은 확장할 수 있는 데이터 저장소의 예입니다.링크:

우리가 데이터를 다루는 방식 덕분에 우리는 다양한 목표에 완벽하게 도달할 수 있습니다.사용 사례, 사이트 선택, 자기잠식 분석, 경쟁 인텔리전스, 공백 분석, 용량 계획, 포트폴리오 최적화 등 각 클라이언트에 맞게 조정하고 개인화합니다.웹사이트.

이제 우리는 귀하의 회사가 새로운 위치에서 판매할 리터 수를 높은 수준의 정확성과 지리적 세분성을 통해 예측할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 우리 작업 시연을 보고 시각화 도구에 대해 배우고 싶다면 잊지 말고 저희에게 연락하세요. 당사에서 귀하에게 가장 적합한 시간을 자유롭게 예약하세요.달력 도구.