Структура «Сбербанка» предложила предпринимателям подбор места под магазин с помощью больших данных

Услуга ориентирована на малый бизнес и будет недорогой, обещает глава «Платформы ОФД».

Оператор фискальных данных «Платформа ОФД» (входит в группу «Сбербанка») запустил сервис, который поможет малому бизнесу найти для магазина локацию с высоким спросом на товары. Об этом vc.ru рассказал гендиректор компании Алексей Баров.

Услуга доступна только для клиентов «Платформы ОФД», которых, по словам Барова, более 200 тысяч. По собственным данным, компания обрабатывает информацию более 600 тысяч касс по всей стране, всего в России 2,3 млн онлайн-касс.

На этапе запуска сервис предоставляется условно-бесплатно, и в будущем будет недорогим, так как рассчитан на малый бизнес, обещает Баров. До конца года «Платформа ОФД» планирует доработать сервис с учётом отзывов первых пользователей. По словам Барова, сервисом уже воспользовались небольшие ритейлеры, их названия не раскрываются.

Сервис использует собственные данные и открытые данные других источников о действующих торговых точках, объёмах и структуре транзакций, мобильности покупателей, предложениях по аренде и продаже площадей на рынке недвижимости и так далее. Данные собирает компания-партнёр Habidatum.

Как работает сервис — на примере поиска локации для строительного магазина с ожидаемой выручкой не менее 5 млн рублей:

  1. Сначала алгоритм находит все строительные магазины в регионе или районе и определяет эталонный образец потребления поблизости: рядом с какими категориями товаров и услуг стройматериалы продаются чаще, с какими реже.
  2. Также система составляет структуру распределения расходов потребителей по категориям.
  3. Если клиент не хочет открывать точку рядом с другим магазином в такой же категории, алгоритм начинает анализировать места, где строительных магазинов нет, и выбирает те, где структура потребления схожа с потреблением в локациях со строительными магазинами.
  4. Алгоритм предполагает, что после открытия магазина в выбранных местах структура расходов станет аналогичной той, которая сложилась в локациях со строительными магазинами. На основе этого выбираются точки, в которых выручка может быть близка к ожидаемым 5 млн рублей.
  5. Система следит за концентрацией людей в выбранных локациях в течение дня, после чего предлагает заказчику пять наиболее лучших вариантов с радиусом действия до 400 метров.
99
33 комментария

Ну давайте. Найдите мне место в Анапе!

4
Ответить

Комментарий недоступен

3
Ответить

Все круто, если не учитывать что люди в основном выбирают магазины не по геопозиции а по личным предпочтениям, к примеру я хожу покупать продукты в магазин до которого идти 15 минут, хотя по близости есть еще парочка, в них я забегаю когда нет времени либо лень идти в другой.По такой схеме фильтруются магазы по цене, качеству товара, ассортимент, но ни как не по близости и удобству расположения. Биг дата в этом случае,просто видит скопление траффика и предлагает там место.

1
Ответить

Но все же Вы туда забегаете, когда нет времени)

5
Ответить

Вы в меньшинстве)

1
Ответить

Люди и Я это очень разные понятия)

Ответить

"Если клиент не хочет открывать точку рядом с другим магазином в такой же категории, алгоритм начинает анализировать места, где строительных магазинов нет..."
Я чет не понял, получается если у меня строительный магазин с хорошей выручкой, обслуживать в ОФД, то сервис знает о моей хорошей выручке и предложит открыть кому-то рядом со мной еще один строительный магазин?

2
Ответить