Точность прогноза с помощью алгоритмов ИИ для разных ритейл-сетей зависит от нескольких факторов. Во-первых, количества уже открытых точек и их разнородности. Большая разница, делается ли прогноз на основе данных от пяти или ста кофеен. У Cofix только в Москве их 244. Также большую роль играет однородность: сделать качественный прогноз для кофе-стопа на основе данных о большой двухэтажной кофейни сложно. Когда объекты похожие, прогноз точнее. Во-вторых, влияют внешние факторы. Например, рядом может начаться стройка, а трафик перераспределится в другом направлении. Либо персонал будет некачественно выполнять работу. Если в помещении грязно, бариста хмур и неприветлив, а качество скачет, то никакие прогнозы не помогут. В Cofix как большом сетевом бизнесе вероятность таких колебаний сведена к минимуму, поэтому и прогноз выше. В-третьих, не все особенности локаций видно на карте. Например, отдел развития Cofix при посещении помещения обратит внимание на крутую лестницу или неудобный вход, что зимой может снизить конверсию на 20-25%. На основе подобной информации прогноз важно скорректировать вручную.