Cómo saber cuántos litros de diésel y gasolina voy a vender usando machine learning

Tomar decisiones sobre qué establecimientos abrir, dónde y cómo generar nuevos clientes nunca ha sido una tarea fácil enplanificación de la red minorista . Son tantos los factores de alto valor comercial a tener en cuenta que alcanzar los mejores y más óptimos resultados depende de un análisis en profundidad.

Locatium propone unasolución , y para ello ha desarrollado un modelo de planificación y optimización de toda la red minorista, tanto online como offline. Hablaremos de esto y mucho más en este artículo.

No es ningún secreto que el combustibleempresas minoristas están constantemente expuestos a problemas de localización, y esto se multiplica cuando existe una red comercial muy extensa. Esto, en términos de ventas, se traduce en poca o nula relación con los clientes, tanto reales como potenciales, y por tanto en menores ingresos. A pesar de que las ventas son el principal indicador, hay otros factores como canibalización, ubicación de competidores, puntos de interés, etc., que también se verían afectados.

Ubicación, basado en su gran repositorio de datos en tiempo real, es capaz de tomar estos y muchos másfactores/variables en cuenta y diseñar un modelo de aprendizaje automático que genere las mejores ubicaciones y un aumento en las ventas entre un 15% y un 30%. Pero, ¿cuáles son los datos más importantes y cómo puedo utilizarlos para llegar a resultados tan prometedores? Sigue leyendo y lo descubrirás todo.

En este sentido, la movilidad de los vehículos se convierte en un factor clave ya que es el principal indicador del posible número de clientes de una nueva estación de servicio. Sin embargo, existen otros factores que también son de gran importancia en la planificación de la red minorista. Existen puntos de interés que son de gran valor comercial para las estaciones de servicio, como ubicaciones de competidores, socios cercanos, tiendas de conveniencia, lavaderos de autos, etc. (Visite nuestroCasos de uso).

La mejor combinación de todos estos elementos puede detectar los puntos débiles de la ubicación, así como proporcionar recomendaciones y sugerencias sobre posibles ubicaciones, con un alto grado de precisión. Tanto es así que podemos predecir la cantidad de litros que se pueden vender en cada estación de servicio, llegando incluso a diferenciar entre tipos de combustible.

Pero, llegados a este punto, ¿cómo podemos predecir realmente el número de litros que se van a vender? Al análisis entre las variables presentadas, le sumamos los datos de ventas de nuestro cliente, lo que convierte cada análisis en un análisis único. Toda esta información (miles de millones de datos) se utiliza para entrenar a unModelo de IA que hemos desarrollado internamente , que es capaz de aprender características existentes. Luego se extrapola el resultado de dicho aprendizaje a las zonas posibles.

Sin duda, tales resultados dependen de la calidad de ladatos , pero eso nunca ha sido un obstáculo para Locatium. Contamos con cobertura de datos global, alta precisión/granularidad y, lo más importante, datos en tiempo real. A continuación se muestra un ejemplo de nuestro repositorio de datos, que puede ampliar en esteenlace:

Gracias a la forma en que tratamos los datos, somos capaces de llegar perfectamente a diferentescasos de uso, que adaptamos y personalizamos a cada cliente, como selección de sitio, análisis de canibalización, inteligencia de competencia, análisis de espacios en blanco, planificación de capacidad, optimización de cartera, etc., que puedes ver en nuestrasitio web.

Ahora ya sabes que podemos predecir la cantidad de litros que venderá tu empresa en las nuevas ubicaciones, y con un alto nivel de precisión y granularidad geográfica. Si quieres ver una demostración de nuestro trabajo, así como conocer nuestra herramienta de visualización, no olvides contactarnos. No dudes en reservar el horario que mejor te convenga en nuestroherramienta de calendario.

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