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GeoTobler EnterpriseEsempio con valori illustrativiCaso clienteLavazza

01 · Volume Prediction

Quanto venderà ogni punto, e da cosa dipende?

La domanda

«Ho centinaia di punti che vendono il mio prodotto e so quanto hanno comprato finora. Voglio sapere quanto ci si deve aspettare da ognuno, dato il posto in cui sta, e quanto potrebbe valere un punto nuovo prima di aprirlo.»

Per chi

Direzione commerciale, trade marketing, responsabili di area.

Esempio

Una torrefazione, 94 locali fuori casa a Torino. Un ristorante in zona Pozzo Strada compra 222 kg l’anno contro i 440 attesi dal suo posto. Il modello spiega il 70% delle differenze fra i locali; pesano soprattutto bar e caffè entro 200 m e il turismo. Valori illustrativi.

Dati della rete

Elenco dei punti con indirizzo, categoria e canale; volumi per punto e per mese su due anni.

Dati GeoTobler

Residenti e famiglie nel bacino, turismo, spesa delle famiglie per la categoria, profili di consumatore, concorrenza entro il raggio, accessibilità, canone della zona.

Su misura

Recensioni e punteggio del locale, stagionalità del cliente, distanza dagli altri punti della rete.

Una base, poi su misura. Ogni modulo parte da un motore e da una logica che valgono per tutti i casi simili. La configurazione Enterprise comprende l’adattamento ai tuoi dati, alle tue categorie e alle tue soglie: quello che vedi nella demo è il punto di partenza, non il prodotto finito.

Come funziona
  1. Per ogni punto della rete ricostruiamo il territorio intorno: chi ci vive, quanto spende per la categoria, il turismo, la concorrenza e il canone della zona.
  2. Un modello di apprendimento automatico confronta questi fattori con i volumi reali e misura quanto pesa ciascuno.
  3. Per ogni punto calcoliamo il volume che ci si può aspettare in quel posto e lo mettiamo accanto a quello reale.
  4. Ogni stima è spiegata fattore per fattore: si vede cosa la alza e cosa la abbassa.
  5. Lo stesso modello stima il volume di un indirizzo nuovo o di un prospect, prima di aprire o di andarci.
Cosa esce
  • La mappa della rete colorata per scarto
  • I fattori che contano in tutta la rete
  • La scheda di ogni punto: atteso, reale e fattori che alzano o abbassano la stima
  • Le classifiche dei punti sopra e sotto l’atteso
  • Il volume atteso di un punto nuovo, con l’accuratezza del modello dichiarata

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