Развитие розничной сети сопровождается рядом стратегических, операционных, рыночных, финансовых и аналитических вызовов, которые затрудняют планирование и снижают эффективность принятия решений. Конкуренция за лучшие локации между ритейлерами обостряется, а риск каннибализации продаж из-за плотного расположения собственных магазинов требует тщательного балансирования между офлайн-точками и новыми форматами, такими как dark stores.
Длительные процессы оценки, отсутствие единой методологии и сложность сравнения многих локаций одновременно замедляют принятие решений. Рост стоимости аренды и потребность в быстрой окупаемости делают каждую ошибку в выборе локации чрезвычайно дорогой. В таких условиях компании нуждаются в современных инструментах, которые позволяют точно оценивать, сравнивать и прогнозировать эффективность локаций.
Геоаналитика RBC Group — это инновационный инструмент на базе искусственного интеллекта, который позволяет анализировать более 100 геопространственных факторов. Мы интегрируем данные вашей компании (исторические показатели, демографические параметры, рыночные тенденции) с внешними источниками, такими как геоданные и социально-экономические показатели.
Что это дает?

Сочетание внутренних данных вашей сети с открытыми геоданными для обучения моделей ИИ позволяет создавать прогнозы с точностью более 85%. Это уникальное преимущество геоаналитики RBC Group, которое обеспечивает синергию, недоступную при использовании исключительно одного типа данных.
Для начала работы требуется минимум данных о вашей сети: идентификатор магазина, адрес, площадь и несколько базовых показателей. Получить их можно быстро и легко, что позволяет начать анализ практически сразу.
Геоаналитика обеспечивает всесторонний анализ территорий, в частности:
Эти данные интегрируются в прогноз, который помогает определить территории с максимальным потенциалом для развития.

Геоаналитика RBC Group предлагает базовый сценарий использования и расширенные возможности.
Базовый сценарий:
Расширенные возможности включают моделирование покрытия территорий, оптимизацию размещения dark stores и зон доставки, а также сравнение эффективности различных форматов магазинов.

Точность прогнозов обеспечивается передовыми алгоритмами ИИ и анализа сотен факторов. Например, мы учитываем плотность застройки, транспортную доступность и конкурентное окружение, что позволяет построить детальную модель потенциала каждой локации.
