Szukaj

    Jak analityka predykcyjna pomaga prognozować sprzedaż

    W wyniku coraz szybszego rozwoju sztucznej inteligencji, automatyczne przewidywanie potencjalnych dochodów w branży retail jest możliwe już dziś. 

    Poleganie na intuicji przy planowaniu ekspansji, w wysoce konkurencyjnym sektorze handlu detalicznego jest w dzisiejszych czasach bardzo ryzykowne. Specjaliści zajmujący się rozwojem przedsiębiorstwa sięgają po rozwiązania technologiczne umożliwiające prognozowanie sprzedaży na podstawie danych historycznych oraz lokalizacyjnych

    Poszukiwanie rozwiązania pomagającego prognozować sprzedaż- grafika

    Poniżej wyjaśnimy czym jest analityka predykcyjna i w jaki sposób pomaga prognozować przychody w branży retail.

    Napędzanie biznesu danymi

    Analityka predykcyjna bynajmniej nie jest nowością. Pojęcie to istnieje od dziesięcioleci i jest powszechnie stosowane np. w bankowości i ubezpieczeniach.  Popularyzacji analityki predykcyjnej sprzyja rozwój zaawansowanych metod statystycznych, powszechnie zwanych uczeniem maszynowym. Dzięki stale rosnącym zbiorom danych i coraz większej i tańszej mocy obliczeniowej, modele predykcyjne są dokładniejsze, a ich uczenie przebiega znacznie szybciej. Zainteresowanie wykorzystaniem danych do uzyskania cennych informacji stale rośnie i coraz więcej firm z różnych sektorów gromadzi te dane, aby móc podejmować trafniejsze decyzje biznesowe. 

    Schemat modelu prognozującego sprzedaż

    Uproszczone fazy tworzenia modelu predykcyjnego przedstawione są na schemacie powyżej. Najważniejszym elementem bez którego model analityczny nie ma racji bytu, są dane historyczne. Model przewidujący przychody musi być oparty na danych o wynikach firmy z przeszłości, aby zapewnić odpowiednie prognozy dostosowane do konkretnej działalności. Na tych danych w połączeniu z danymi ze źródeł zewnętrznych uczy się wyciągać logiczne wnioski i potrafi zidentyfikować prawidłowości, których człowiek nie jest w stanie dostrzec. Przygotowanie dobrych "forecastów", które się sprawdzają to kwestia nie tylko doświadczenia i wiedzy programisty, ale przede wszystkim wystarczającej ilości danych wejściowych.

    Prognoza sprzedaży w kontekście lokalizacji

    W poprzednim akapicie podkreśliliśmy istotność wykorzystania odpowiednich danych do stworzenia modelu predykcyjnego. No właśnie, ale które dane są odpowiednie? Otóż te, które mają znaczący wpływ na wielkość sprzedaży w poszczególnych sklepach, takie jak dane o charakterystyce lokalizacji. Lokalizacja wpływa na każdy punkt sprzedaży w inny sposób, dlatego ważne jest zidentyfikowanie czynników które determinują jego sukces lub porażkę. Może to być natężenie ruchu, demografia mieszkańców lub liczba punktów konkurencyjnych w okolicy, ponadto każdy z nich może słabiej lub silniej oddziaływać na wielkość przychodów sklepu. Jeśli kilka punktów sprzedaży osiąga dużo gorsze wyniki od pozostałych, warto dowiedzieć się co jest tego przyczyną - taka wiedza pozwoli decydować czy sklep należy zamknąć i przemieścić, czy podjąć inne działania, które usprawnią jego funkcjonowanie. 

    Zadaniem oprogramowania predykcyjnego jest zdecydowanie na podstawie informacji o obrotach obecnych punktów i charakterystyce ich otoczenia, czy dotąd nieznana lokalizacja replikuje czynniki sukcesu obecnych punktów. Przykładowo, jeśli wszystkie sklepy o poziomie przychodów wyższych niż średnia mają cechę wspólną, której nie posiadają gorzej zarabiające sklepy (np. wysokie natężenie ruchu pieszych w okolicy) model uzna to za czynnik sprzyjający lepszym wynikom. Następnie analizując nową lokalizację, która charakteryzuje się tym samym, zadecyduje że ma ona potencjał by przynosić podobne zyski. Oczywiście tych czynników jest kilkadziesiąt razy więcej, oprogramowanie predykcyjne wykonuje pracą praktycznie niemożliwą do odtworzenia przez człowieka!

    Prognozowanie sprzedaży grafika

    Nie ma tu mowy o magicznych przepowiedniach, predykcje tworzone przez program analityczny opierają się na twardych danych i logicznych obserwacjach. Jest budowany na podstawie danych historycznych punktów sprzedaży i oparty o specyficzne warunki potencjalnej lokalizacji. 

    Uzyskanie czytelnych odpowiedzi dotyczących prognozowanej liczby klientów oraz dziennej wielkości sprzedaży to jednak nie tylko zasługa analityki predykcyjnej. Analiza z wykorzystaniem uczenia maszynowego pozwala na zdobycie cennych informacji, mogących pozytywnie wpłynąć na wynik finansowy firmy, jednak surowe wyniki są wyjątkowo trudne w interpretacji.  Środowisko przyjazne użytkownikowi to niezbędny element przyczyniający się do uzyskania zrozumiałych wyników w krótkim czasie.  Zaawansowane modele statystyczne są wystarczająco skomplikowane -  produkt końcowy powinien być zaprojektowany z myślą o odbiorcy, czyli przede wszystkim być intuicyjny.  To właśnie jest celem technologii Location Intelligence - dostarczenie narzędzia umożliwiającego prostą i szybką interpretację złożonych i czasochłonnych analiz geoprzestrzennych.

    Chcesz zobaczyć w jaki sposób analityka predykcyjna może pomóc Ci w przeprowadzeniu dokładnych prognoz przychodów w następnym punkcie sprzedaży? Umów się na bezpłatne demo z zespołem placeme.

    Umów się na bezpłatne demo

     

    Już teraz sprawdź, jak działa Placeme.
    Załóż darmowe konto.

    Skontaktuj się z nami

    przygotujemy dla ciebie indywidualną ofertę · znajdziemy najlepsze miejsce dla twojej działalności

    lub Zarejestruj się
    przygotujemy dla ciebie indywidualną ofertę · znajdziemy najlepsze miejsce dla twojej działalności