Розкриття нерозкритого потенціалу за допомогою штучного інтелекту Accio: Як виявити «білі плями» за допомогою геомаркетингу на основі штучного інтелекту

Основи геомаркетингу на основі штучного інтелекту

Що таке геомаркетинг і чому він критично важливий для сучасних продажів?

Геомаркетинг – це піддисципліна маркетингу, що базується на аналізі просторових даних для оптимізації стратегічних та операційних рішень у компанії. Він доповнює традиційний маркетинговий комплекс, який стосується продукту, ціни, дистрибуції та комунікації, ключовим компонентом простору – питанням «де». По суті, геомаркетинг пов’язує внутрішні дані компанії, такі як місцезнаходження клієнтів, показники продажів або території продажів, із зовнішньою географічною інформацією, такою як цифрові карти, соціально-демографічні дані або адміністративні межі.

Основні цілі геомаркетингу різноманітні та спрямовані на відповіді на критичні бізнес-питання:

• Де мої цільові групи та потенційні нові клієнти?
• У яких місцях я можу отримати найбільший обсяг продажів або прибуток?
• Як я можу справедливо та ефективно структурувати свої території збуту?
• На які регіони слід орієнтувати рекламу, щоб мінімізувати втрати?

Центральним елементом геомаркетингу є візуалізація даних на цифрових картах. Складні взаємозв'язки, які залишаються прихованими в таблицях і базах даних, стають інтуїтивно зрозумілими завдяки картографічному представленню. Це дозволяє глибше зрозуміти місцеві ринки та призводить до ефективнішого використання ресурсів, як у маркетинговому бюджеті, так і в розподілі польового персоналу.

Цей підхід знаменує собою фундаментальний зсув в управлінні продажами. Традиційні стратегії продажів часто базувалися на досвіді та інтуїції менеджерів з продажу та торгових представників – рішення приймалися на основі анекдотів та суб'єктивних оцінок. Геомаркетинг замінює цей підхід емпіричним процесом, заснованим на даних. Рішення про відкриття нового відділення більше не ґрунтується виключно на спостереженні за успішністю конкурента в цьому регіоні. Натомість воно базується на ретельному аналізі місцевої купівельної спроможності, щільності конкурентів, розподілу цільових груп та транспортної доступності. Ця об'єктивна база даних не лише робить стратегії більш надійними та менш ризикованими, але й більш прозорими та зрозумілими для всіх осіб, які приймають рішення в компанії.

Яку роль відіграє штучний інтелект (ШІ) у цьому контексті та як він трансформує традиційні підходи до продажів?

Штучний інтелект (ШІ) діє як каталізатор, який експоненціально розширює можливості традиційного геомаркетингу. У той час як традиційні геоінформаційні системи (ГІС) чудово справляються з візуалізацією та аналізом існуючих даних, ШІ впроваджує прогностичні (передбачувані) та прескриптивні (рекомендації дій) можливості. Це вирішальна конкурентна перевага, яка перевершує традиційні інструменти.

Трансформація за допомогою штучного інтелекту проявляється в кількох сферах:

• Автоматизація: Системи штучного інтелекту можуть автоматизувати повторювані адміністративні завдання, такі як підготовка звітів, сегментація лідів або постійний моніторинг території. Це звільняє дорогоцінний час для торгових представників, щоб вони могли зосередитися на стратегічних завданнях та персональному обслуговуванні клієнтів.
• Прогнозна аналітика: на основі історичних даних, ринкових тенденцій та моделей поведінки клієнтів алгоритми штучного інтелекту можуть прогнозувати майбутній розвиток подій. Це включає прогнозування доходів, прогнозування ймовірності відтоку клієнтів або визначення потенційних клієнтів з найвищою ймовірністю закриття угоди (прогнозна оцінка потенційних клієнтів).
• Гіперперсоналізація: Штучний інтелект дозволяє персоналізувати взаємодію з клієнтами та пропозиції до раніше недосяжного рівня. Замість того, щоб орієнтуватися на цілі регіони з одним і тим самим повідомленням, пропозиції можна динамічно адаптувати до прогнозованих потреб певних сегментів клієнтів або навіть окремих клієнтів.

Ці можливості призводять до помітно кращих результатів, таких як вищі показники завершення угод, збільшення доходу з кожної кампанії, а також підвищення задоволеності та лояльності клієнтів.

Інтеграція штучного інтелекту виводить корпоративний інтелект на новий рівень. Він перетворюється з суто описового на інтелект, орієнтований на дії. Цей процес можна розділити на чотири етапи:

• Описова аналітика (Що сталося?): Класична ГІС показує карту з продажами за останній квартал.
• Діагностична аналітика (Чому це сталося?): Шляхом накладання соціально-демографічних даних система показує, що продажі були низькими в районах з низькою купівельною спроможністю.
• Прогнозна аналітика (Що буде далі?): Платформа на базі штучного інтелекту, така як Accio, тепер аналізує тисячі змінних – історичні дані про продажі, ринкові тенденції, прогнози погоди, економічні показники – і прогнозує ймовірні продажі на наступний квартал на всіх територіях продажів.
• Прескриптивна аналітика (Що нам робити?): Це найвищий рівень інтелекту. Платформа не просто надає прогноз, а й рекомендує конкретні дії. Наприклад, вона може симулювати: «Щоб збільшити прибуток на 5%, знизити ціни в регіоні А на 3%, запустити цільову цифрову рекламну кампанію в регіоні Б для сегмента клієнтів «молоді сім'ї» та призначити трьох найімовірніших потенційних клієнтів торговому представнику В». Таким чином, така платформа є не просто аналітичним інструментом, а стратегічним радником, який надає рекомендації щодо дій на основі даних.

Що ж таке Accio та на якій технологічній основі Alibaba Cloud базується ця платформа?

Accio — це не окремий програмний продукт, а складний хмарний прикладний рівень, який інтелектуально керує набором потужних серверних служб від Alibaba Cloud для надання комплексної геомаркетингової аналітики. Alibaba Cloud — один із найбільших у світі постачальників хмарних обчислень, що може похвалитися широким портфоліо послуг, починаючи від зберігання даних та обробки великих даних і закінчуючи штучним інтелектом, і працює в центрах обробки даних у 29 регіонах світу.

Технологічна архітектура Accio базується на безшовній інтеграції таких основних компонентів Alibaba Cloud:

• Збір та зберігання даних: Accio використовує такі сервіси, як Data Integration, для імпорту даних з різних джерел (наприклад, систем CRM, управління запасами, зовнішніх постачальників ринкових даних). Ці величезні та різнорідні набори даних зберігаються в MaxCompute, високомасштабованому сервісі сховища даних, спеціально розробленому для програм великих даних.
• Обробка та аналіз даних: Realtime Compute для Apache Flink використовується для аналітики в реальному часі, такої як аналіз даних про рух. Складні просторові запити та аналізи можливі завдяки таким сервісам, як Elasticsearch та Hologres, які забезпечують блискавично швидкий пошук та аналіз.
• Механізм штучного інтелекту: в основі Accio лежить платформа для штучного інтелекту (PAI). Ця комплексна платформа машинного навчання розробляє, навчає та запускає прогнозні моделі – наприклад, для прогнозування цінності клієнтів, визначення ринкового потенціалу або оптимізації територій збуту.
• Візуалізація та звітність: Результати всіх аналізів представлені користувачеві за допомогою інтуїтивно зрозумілих панелей інструментів, інтерактивних карт та автоматизованих звітів. Цей рівень візуалізації працює на базі потужних інструментів, таких як DataV (для візуалізації великих даних) та Quick BI (для бізнес-аналітики).

Ця архітектурна модель втілює сучасний підхід «рішення як послуга». Компанії купують не окремі технологічні будівельні блоки, а цілісне рішення для конкретної бізнес-проблеми. Величезна цінність полягає в безперешкодній інтеграції та оркестрації цих потужних базових сервісів. Для більшості компаній самостійно створювати та підтримувати таку інфраструктуру було б надзвичайно дорого та складно. Accio демократизує доступ до високоякісної аналітики, приховуючи всю складність масштабованої та безпечної інфраструктури Alibaba Cloud за зручним інтерфейсом. Це дозволяє навіть середнім компаніям використовувати аналітичні можливості, які раніше були доступні лише великим корпораціям.

Стратегічний аналіз ринку та клієнтів з Accio

Як я можу проаналізувати та візуалізувати свою фактичну частку регіонального ринку за допомогою Accio?

Accio дозволяє проводити динамічний та детальний аналіз частки ринку, поєднуючи власні дані про продажі компанії із зовнішніми ринковими даними, такими як загальний обсяг ринку або регіональна купівельна спроможність, та візуалізуючи результати на цифровій карті. Цей процес робить вашу позицію на ринку прозорою та виявляє невикористані можливості зростання.

Процес аналізу складається з кількох кроків: спочатку внутрішні дані компанії, такі як продажі на одного клієнта або регіон, поєднуються з комплексними даними зовнішнього ринку на платформі. Потім Accio може розрахувати частку ринку для будь-якої географічної одиниці – від федеральних земель до округів та поштових індексів до мікрогеографічних комірок, що містять лише кілька сотень домогосподарств. Результати потім візуалізуються на карті, часто за допомогою кольорових кодів або теплових карт. Наприклад, регіони з високим рівнем проникнення на ринок позначені темно-зеленим кольором, тоді як області з низькою часткою ринку показані червоним. Це забезпечує швидкі відповіді на стратегічні питання, такі як «Де мої регіональні частки ринку сильні чи слабкі?» та «Де знаходиться найбільший потенціал зростання?»

Візуалізація частки ринку перетворює просту метрику на потужний діагностичний інструмент. Національна частка ринку в 10% – це абстрактне число, яке не має прямого відношення до дії. Однак представлення на карті Accio розкриває регіональну реальність. Якщо, наприклад, аналіз показує, що частка ринку в регіоні Гамбурга становить 25%, а в регіоні Мюнхена – лише 2%, тоді як водночас ринковий потенціал у Мюнхені вдвічі вищий, стає очевидною стратегічна проблема. Це розуміння запускає каскад подальших питань, заснованих на даних: Чому продуктивність така слабка на ринку з високим потенціалом? Чи є там конкурент надмірно сильним? Чи маркетингове повідомлення недоречне для цього регіону? Або ж відділу продажів не вистачає персоналу? Таким чином, Accio забезпечує відправну точку для цілеспрямованого дослідження причин регіональної перепродуктивності або неефективності.

Де мої найцінніші клієнти, і як я можу виявити нерозкритий потенціал, так звані «білі плями»?

Accio визначає найцінніших клієнтів компанії та поєднує цю інформацію з даними про ринковий потенціал, щоб виявити так звані «білі плями». Це географічні області з високим ринковим потенціалом, але де компанія має мало або взагалі не має клієнтів.

Перший крок полягає у візуалізації всієї клієнтської бази на карті для визначення географічних моделей розподілу та кластерів клієнтів. Потім такі методи, як ABC-аналіз, застосовуються для сегментації клієнтів відповідно до їхньої цінності (наприклад, доходу або маржі внеску). Accio може представляти ці сегменти – клієнтів A, B та C – різними символами або кольорами на карті. На останньому кроці платформа визначає «білі плями», шукаючи області, які мають схожі соціально-демографічні та економічні характеристики з основними областями клієнтів A (наприклад, висока купівельна спроможність, відповідна вікова структура, схожа структура забудови), але мають низьку щільність клієнтів. Виявлення цього невикористаного потенціалу є основною функцією геомаркетингового аналізу.

Існування значних «білих плям» часто є не просто ознакою втрачених продажів; це може бути симптомом глибокої стратегічної невідповідності між продуктом, маркетингом та каналами збуту. Наприклад, компанія, яка продає високоякісні органічні продукти, зосереджує свою маркетингову діяльність та флагманські магазини у внутрішніх районах великих мегаполісів. Однак аналіз, проведений Accio, виявляє велику «білу пляму» в заможних передмістях. Платформа демонструє, що ці райони мають не лише високу загальну купівельну спроможність, але й особливо високу «органічну купівельну спроможність» та високу щільність цільової групи «сім'ї з високим рівнем доходу». Висновок тут не просто «нам потрібно продавати більше в передмістях». Глибше розуміння полягає в тому, що вся стратегія виходу на ринок може бути недосконалою. Канали збуту (магазини у внутрішніх районах міста) та маркетингові повідомлення можуть навіть не ефективно досягати цього прибуткового сегмента. Виявлення «білих плям» за допомогою Accio може таким чином призвести до стратегічної переоцінки всієї мережі збуту, маркетингових каналів і навіть асортименту продукції, щоб цілеспрямовано звернутися до цих неосвоєних ринків.

Як Accio підтримує залучення нових клієнтів, схожих на моїх найкращих існуючих клієнтів, навіть на нових географічних ринках?

Accio використовує метод на основі штучного інтелекту, який називається таргетингом за схожістю, щоб зробити залучення нових клієнтів високоефективним, особливо для географічної експансії. Платформа аналізує характеристики найкращих існуючих клієнтів компанії (так званої «основної аудиторії»), а потім шукає людей, які мають ті самі характеристики, у нових, раніше недоторканих географічних регіонах.

Процес починається з визначення високоякісної «основної аудиторії» на основі власних даних вашої компанії, наприклад, 10 000 найлояльніших або найприбутковіших клієнтів з вашої CRM-системи. Механізм штучного інтелекту Accio, що працює на платформі Alibaba Platform for AI (PAI), аналізує цю початкову групу та визначає сотні спільних атрибутів – від демографічних показників до онлайн-поведінки та інтересів, а також певних моделей, заснованих на місцезнаходженні. Потім платформа розширює свій пошук на нові географічні цільові області, такі як інший штат або нова країна, в яку ви плануєте розширюватися. Там вона визначає нову цільову групу людей, які статистично «схожі» на початкових провідних клієнтів. Це забезпечує надзвичайно ефективне проникнення на ринок, оскільки маркетинговий бюджет орієнтований на споживачів з високою ймовірністю конверсії, максимізуючи рентабельність інвестицій (ROI).

Цей метод принципово знижує ризик географічної експансії. Розширення в нову країну є одним із найризикованіших стратегічних рішень. Моделювання подібності Accio замінює чисті здогадки точністю, заснованою на науці про дані. Замість дорогої та широкомасштабної кампанії бренду на новому ринку, Accio пропонує хірургічний підхід. Компанія, яка бажає розширитися з Німеччини до Франції, може використовувати своїх найкращих німецьких клієнтів як основну цільову групу. Accio аналізує їхній профіль – наприклад, вік 30-45 років, проживання в міських районах, висока купівельна спроможність онлайн на електроніку, часті відвідувачі веб-сайтів технологічних новин. Потім платформі доручено знайти цільову групу подібності виключно у Франції. Результатом є точний список цільових груп французьких споживачів, які відповідають цьому профілю. Першу маркетингову кампанію тепер можна спрямувати безпосередньо на цю групу з високою спорідненістю з персоналізованими повідомленнями. Це різко зменшує марні рекламні витрати та прискорює вихід на ринок, перетворюючи розширення з ризикованого підприємства на прораховану інвестицію, засновану на даних.

Закупівля B2B: ланцюги поставок, торгівля, ринки та підтримують AI -підтримують Accio.com – Зображення: xpert.digital

Детальніше про це тут:

• Знайдіть продукти та B2B Insights за допомогою AI / поради та підтримки

Оптимізація продажів, ціни та прибутковості

У яких місцях та в яких сегментах клієнтів я отримую найбільший прибуток?

Accio дозволяє проводити аналіз, який виходить за рамки простого аналізу доходів і дозволяє проводити справжній аналіз прибутковості на географічному рівні. Для досягнення цієї мети платформа інтегрує не лише дані про доходи, а й дані про витрати, такі як логістичні витрати, регіональні ставки оренди або витрати на маркетинг за місцем розташування. Це дозволяє компаніям візуалізувати та розуміти свою прибутковість на дуже детальному рівні.

Пов’язуючи ці різнорідні набори даних, Accio може відобразити не лише дохід, але й фактичну норму прибутку за територією збуту, за відділенням або за сегментом клієнтів. Це показує, які території або типи клієнтів є справді найприбутковішими – це розуміння часто відрізняється від чистого аналізу доходів. Це робить прибутковість різних типів клієнтів прозорою, що дозволяє ще більш цілеспрямовану сегментацію та обробку.

Аналіз, зосереджений виключно на доходах, може бути небезпечно оманливим. Карта прибутковості Accio зазвичай показує два критичні сценарії: так звані «лідери збитків» та «приховані перлини». «Лідери збитків» – це місця або райони з високим доходом, які насправді є збитковими або лише незначно прибутковими через надзвичайно високі операційні витрати (наприклад, висока орендна плата у престижному місці, дорога логістика). «Приховані перлини», з іншого боку, – це місця з помірним доходом, які є високоприбутковими завдяки низьким витратам. Класичний приклад: флагманський магазин у центрі Мюнхена посідає перше місце за рівнем доходу. Однак аналіз Accio враховує надмірно високу орендну плату, високі витрати на персонал та складну міську логістику. Отримана карта прибутковості показує, що це місце насправді є лише п’ятим за прибутковістю магазином у всій мережі. Водночас менший філіал у передмісті з низькою орендною платою та простими логістичними процесами виявляється другим за прибутковістю філіалом – «прихованим перлиною». Це розуміння дозволяє стратегічно перерозподілити ресурси: замість того, щоб продовжувати інвестувати у високодохідні, але низькорентабельні райони в центральній частині міста, компанія тепер може проаналізувати фактори успіху прибуткового передмістя та спробувати відтворити цю модель у подібних місцях, що призведе до більш сталого та прибуткового зростання.

Як Accio допомагає розкрити невикористаний потенціал доходу за допомогою розумної стратегії ціноутворення на основі місцезнаходження?

Accio дозволяє здійснювати регіональну диференціацію цін, аналізуючи місцеві ринкові умови, включаючи ціни конкурентів, місцеву купівельну спроможність та еластичність попиту. Це дозволяє компаніям відійти від жорсткої моделі "універсального розміру" та встановити оптимальну ціну для кожного конкретного ринку.

Платформа визнає, що різні ціни можуть бути виправдані різним попитом клієнтів та конкурентною ситуацією в різних місцях. Ринок автозаправних станцій, де ціни значно коливаються залежно від місцезнаходження та часу доби, є типовим прикладом. Штучний інтелект Accio може аналізувати величезні обсяги даних, щоб передбачити прийняття цін клієнтами в різних регіонах і таким чином оптимізувати ймовірність продажу. Інтегруючи дані про конкурентні місця (так звані точки інтересу – POI)) та місцеву купівельну спроможність, Accio забезпечує необхідний контекст для обґрунтованих рішень щодо ціноутворення на основі місцезнаходження.

Це дозволяє перейти від статичного ціноутворення, що базується на витратах, до динамічної, ціннісно-орієнтованої та ринково-свідомої стратегії. Accio може постійно відстежувати ринкові сигнали в режимі реального часу. Штучний інтелект може рекомендувати або навіть автоматизувати зміни цін, перетворюючи ціноутворення на проактивний конкурентний інструмент. Наприклад, якщо система виявить, що конкурент відкриває новий магазин і запускає агресивну кампанію зі знижками, традиційна компанія помітить це лише через кілька тижнів за зниженням показників продажів. Accio, з іншого боку, може негайно виявити нове місце розташування та навіть його онлайн-ціни. Механізм штучного інтелекту (PAI) моделює потенційний вплив на частку ринку в зоні обслуговування власного магазину поблизу. Потім він може видати рекомендацію: цілеспрямоване тимчасове коригування цін або протидію для цього конкретного місця розташування, щоб негайно нейтралізувати конкурентну загрозу та захистити частку ринку. Таким чином, ціноутворення перетворюється з тупого інструменту на хірургічний інструмент.

Яку роль відіграють детальні дані про купівельну спроможність у аналізі потенціалу та як Accio їх інтегрує?

Детальні дані про купівельну спроможність є фундаментальною основою для будь-якого змістовного аналізу ринкового потенціалу. Вони дають уявлення про споживчий потенціал регіону та є вирішальним показником для оцінки локацій, планування територій збуту та цільових рекламних кампаній. Accio інтегрує широкий спектр цих наборів даних, щоб забезпечити багатогранне уявлення про економічний потенціал регіону.

Платформа обробляє не лише один ключовий показник, а й безліч різних типів купівельної спроможності. До них належать загальна купівельна спроможність, купівельна спроможність на душу населення, купівельна спроможність, релевантна для роздрібної торгівлі, купівельна спроможність онлайн, а також конкретні дані про купівельну спроможність для окремих асортиментів продуктів або демографічних сегментів, таких як вікові групи та розміри домогосподарств. Ці дані доступні на надзвичайно детальному географічному рівні, від федеральних земель та поштових індексів до мікрогеографічних сіток (наприклад, комірок 250x250 метрів) або навіть окремих будівель. Такі дослідження, як дослідження купівельної спроможності GfK, демонструють величезні регіональні відмінності в межах країни. Наприклад, сільські райони, такі як Штарнберг, мають значно вищу купівельну спроможність, ніж такі міста, як Гельзенкірхен. Accio саме візуалізує ці нерівності та робить їх корисними для прийняття стратегічних рішень.

У наступній таблиці показано, як різні типи даних про купівельну спроможність використовуються в Accio для вирішення конкретних стратегічних питань. Вона слугує орієнтиром для вибору правильної лінзи даних для кожної бізнес-проблеми, що дозволяє уникнути неточних аналізів, заснованих на надмірно загальних даних.

Розуміння купівельної спроможності: як оптимізувати свою маркетингову стратегію

Розуміння купівельної спроможності: Як оптимізувати свою маркетингову стратегію – Зображення: Xpert.Digital

Купівельна спроможність є вирішальним фактором для оптимізації ринкових стратегій. Загальна купівельна спроможність описує загальний чистий чистий доход населення регіону та служить основою для оцінки загального рівня добробуту, особливо для товарів масового ринку. Купівельна спроможність за продуктом зосереджується на доході, що витрачається на певні категорії товарів, такі як одяг, електроніка або подорожі, що дозволяє проводити потенційний аналіз для спеціалізованих роздрібних торговців та оптимізувати асортимент продукції в окремих магазинах. Купівельна спроможність онлайн враховує частку доходу, яка, як очікується, буде витрачена онлайн, що допомагає визначити регіони з високою схильністю до онлайн-покупок та скерувати цільові кампанії електронної комерції та планування логістики. Купівельна спроможність за віковими групами або сегментами життєвого етапу визначає купівельну спроможність за демографічними групами, такими як молодь або люди похилого віку, щоб забезпечити розміщення продукту та маркетингові комунікації, орієнтовані на цільову групу. Органічна купівельна спроможність є специфічною для сталого розвитку, відображаючи попит на органічно вироблені продукти, включаючи домогосподарства LOHAS, та підтримуючи планування та маркетинг розташування для органічних супермаркетів або лінійок стійких продуктів. Нарешті, купівельна спроможність багатих аналізує фінансову стійкість домогосподарств у верхніх квінтилях доходів для оптимізації аналізу розташування для брендів класу люкс, приватних банків або постачальників послуг високого класу.

Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM – Зображення: xpert.digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці – від 500 € на місяць

Конкурентний аналіз та управління ризиками

Як Accio забезпечує постійний моніторинг та аналіз конкурентного середовища?

Accio надає динамічну панель інструментів для конкурентного аналізу, складаючи карту розташування конкурентів, аналізуючи їхні зони охоплення та поєднуючи цю інформацію з даними про ринковий потенціал для систематичної оцінки їхніх сильних та слабких сторін.

Платформа використовує дані про точки інтересу (POI) для візуалізації всіх розташування конкурентів на цифровій карті. Для кожного з цих місць Accio може розрахувати географічну зону охоплення, щоб зрозуміти охоплення та потенційну клієнтську базу. Накладаючи цю інформацію на власні дані про місцезнаходження та клієнтів, платформа визначає зони інтенсивної конкуренції, а також регіони, де існує конкурентна перевага. Цей аналіз допомагає відповісти на критичні питання, такі як: «Як відкриття нового місця конкурента в безпосередній близькості від мене вплине на мій бізнес?»

Ця функціональність перетворює конкурентний аналіз зі статичної вправи – одноразового нанесення точок на карту – на динамічний, безперервний процес. Accio стає своєрідною «матрицею загроз», яка реагує на сигнали в режимі реального часу та дозволяє проводити проактивні стратегічні дії. Наприклад, якщо конкурент подає заявку на дозвіл на планування нового магазину, цей сигнал можна інтегрувати в платформу. Двигун штучного інтелекту негайно змоделює потенційний вплив цього нового місця розташування на зони обслуговування та очікувані продажі в навколишніх магазинах компанії. Потім він може ініціювати автоматичне сповіщення відповідальному регіональному менеджеру, яке вже містить рекомендацію щодо дій: «Попередження: Конкурент X відкриває нове місце розташування через три місяці. Ми прогнозуємо зниження продажів у вашому магазині на 7%. Рекомендація: Запустіть цільову кампанію лояльності клієнтів у поштових районах X, Y та Z за чотири тижні до відкриття». Це проактивне управління ризиками, а не реактивний контроль збитків.

Чи може Accio допомогти з плануванням розширення, щоб уникнути ефекту канібалізації між новими та існуючими локаціями?

Так, ключовою особливістю Accio є можливість моделювання та кількісної оцінки ефектів канібалізації. Перед відкриттям нового магазину платформа може точно розрахувати, скільки доходу новий магазин «відніме» від існуючих магазинів поблизу.

Аналіз канібалізації є важливим для прийняття обґрунтованих рішень щодо розташування та є специфічною особливістю передових систем геомаркетингу. Процес включає визначення зон охоплення існуючих та потенційних нових локацій, а потім розрахунок географічного та економічного перекриття. Accio може відповісти на дуже конкретні запитання: «Скільки доходу втратить магазин А, якщо ми відкриємо магазин Б?», «Яке з трьох потенційних місць розташування спричинить найменшу канібалізацію?» або «Як нове франчайзингове місце розташування вплине на мою власну мережу магазинів?» Цей аналіз не обмежується новими магазинами, але також може бути застосований до нових каналів збуту, наприклад, якщо продукти пропонуватимуться в додаткових мережах супермаркетів, що може призвести до канібалізації продажів власних брендових магазинів компанії.

Кінцева мета розширення мережі філій полягає не лише у отриманні додаткового доходу, а й у збільшенні загального додаткового доходу компанії. Аналіз канібалізації Accio дозволяє стратегам оптимізувати саме цей показник. Ключове питання вже не «Який прогнозований дохід цього нового місця розташування?», а радше «Яке прогнозоване збільшення чистого доходу для всієї компанії після врахування ефектів канібалізації?». Наприклад, компанії пропонують два потенційних нових місця розташування, A та B. Прогноз доходу для місця розташування A становить 2 мільйони євро, тоді як прогноз доходу для місця розташування B становить 1,5 мільйона євро. Зовні здається, що A є кращим вибором. Однак аналіз канібалізації Accio показує, що місце розташування A, через свою близькість до двох існуючих магазинів, спричинить ефект канібалізації в розмірі 1,2 мільйона євро. Таким чином, чисте збільшення для компанії становить лише 800 000 євро. З іншого боку, місце розташування B розташоване в «білому просторі» та спричиняє канібалізацію лише на 100 000 євро. Його чисте збільшення становить 1,4 мільйона євро. Аналіз показує, що, здавалося б, слабше розташування B є набагато кращим стратегічним вибором для загального зростання компанії. Такий рівень аналізу запобігає дороговартісним помилкам і гарантує, що вся мережа філій стане більш ефективною з кожним розширенням.

Передові застосування в логістиці та ланцюжку поставок

Як Accio можна використовувати в секторі імпорту/експорту для аналізу товарних потоків та досягнення кращого зіставлення транспортних перевезень?

Accio застосовує принципи геомаркетингу до світової торгівлі, аналізуючи дані про імпорт та експорт. Платформа може визначати ключові світові ринки для певних товарів, картографувати розташування ключових імпортерів та експортерів, а також аналізувати обсяги торгівлі для оптимізації ланцюгів поставок та виявлення можливостей зворотних перевезень вантажів.

Передові геомаркетингові рішення, такі як Accio, можуть інтегрувати детальні дані про імпорт та експорт, включаючи назви компаній-учасників, типи продукції, кількість та ціни. Це дозволяє компанії візуалізувати на карті світу, які країни імпортують її продукцію та хто є ключовими гравцями, ефективно створюючи карту глобального попиту. Аналізуючи географічний потік товарів – наприклад, від морського порту до внутрішніх розподільчих центрів – Accio може виявити дисбаланси. Наприклад, якщо багато вантажівок доставляють імпортні товари з Гамбурга до Мюнхена, але повертаються порожніми, це сигналізує про неефективність. Потім платформа може шукати у своїй базі даних компанії в районі Мюнхена, які експортують товари до Гамбурга. Це створює можливість для «парної» поїздки (обратного рейсу), що не тільки заощаджує кошти, але й зменшує викиди CO2.

Інтегруючи просторовий інтелект у логістику, Accio допомагає перетворити ланцюг поставок з чистого центру витрат на стратегічне джерело конкурентної переваги. Оптимізація пар транспортних засобів та місць розташування складів на основі потоків попиту в режимі реального часу та прогнозованих потоків може призвести до значної економії коштів, швидшого терміну доставки та підвищеної стійкості до збоїв. В організації, яка використовує Accio комплексно, сигнал попиту від аналітики продажів негайно доступний для логістичного модуля. Платформа може аналізувати глобальні потоки імпорту, щоб визначити, чи буде постачання з іншої країни або через інший порт швидшим або дешевшим для задоволення нового попиту. Вона також може аналізувати оптимальне місце для тимчасового складу на основі доступності та інфраструктури. Це створює дуже гнучкий та адаптивний ланцюг поставок, який безпосередньо відповідає динаміці ринку.

Чи підтримує штучний інтелект Accio також оперативне планування маршрутів, наприклад, для зменшення кількості порожніх рейсів?

Так, ті ж самі механізми штучного інтелекту та оптимізації в Accio, що використовуються для стратегічного планування, також можна застосувати до дуже складної операційної проблеми планування маршрутів, з особливим акцентом на скороченні дорогих та екологічно шкідливих порожніх рейсів.

Порожні рейси є одним з найбільших джерел неефективності та витрат у логістиці. Оптимізація маршрутів на основі штучного інтелекту є ідеальним рішенням цієї проблеми, оскільки вона може аналізувати величезні обсяги даних у режимі реального часу, щоб знайти оптимальний маршрут. Механізм штучного інтелекту Accio аналізуватиме безліч змінних, включаючи транспортний потік, погодні умови, дорожні умови, вікна доставки клієнтам та місткість транспортних засобів. Мета полягає в тому, щоб створити маршрути, які максимізують використання транспортних засобів та поєднують доставку з пікапами, щоб вантажівка була завантажена на якомога більшу частину своєї подорожі. Це мінімізує пробіг порожніх вантажівок і безпосередньо призводить до зниження витрати палива, зниження викидів CO2 та підвищення загальної прибутковості.

Accio створює потужний цикл зворотного зв'язку між стратегічним плануванням та операційним виконанням. Стратегічна ідентифікація нового кластера клієнтів (наприклад, за допомогою моделювання подібності) безпосередньо впливає на планування операційних маршрутів для ефективного обслуговування цього кластера. І навпаки, операційні дані з маршрутів доставки – такі як фактичний час у дорозі, дорожні збори та вартість доставки на одного клієнта – враховуються у стратегічній моделі та уточнюють аналіз прибутковості для цього сегмента клієнтів. Цей процес можна описати наступним чином:

• Від стратегії до операцій: Accio визначає нову територію з високим потенціалом. Ця стратегічна аналітика передається до операційного планувальника маршрутів платформи, який розраховує найефективніший маршрут із кількома зупинками для доставки першим новим клієнтам на цій території.
• Від операції до стратегії: Вантажівки на цьому новому маршруті генерують реальні дані: фактичні витрати на пальне, час у дорозі та дорожні збори. Ці операційні дані надходять до центрального сховища даних Accio (MaxCompute).
• Удосконалена стратегія: Коли компанія переоцінює прибутковість цього нового сегмента ринку через квартал, аналіз вже не базується на оцінках, а на фактичних, детальних даних про «вартість послуг» з операційних турів. Стратегічна модель прибутковості з часом стає все більш точною.

Ця замкнена система гарантує, що стратегія закріплена в операційній реальності, а операційні процеси ідеально узгоджені зі стратегічними цілями, створюючи організацію, яка постійно навчається та самооптимізується.

Можливості Xpaper AIS AIS для розвитку бізнесу, маркетингу, PR та нашого галузевого центру (контент) – : xpert.digital

Ця стаття була "написана". Моя саморозвинена науково-дослідна інструмент «Xpaper» використовувався, який я використовую в загальній частині 23 мов, особливо для глобального розвитку бізнесу. Стилістичні та граматичні вдосконалення були зроблені для того, щоб зробити текст чіткішим та більш текучим. Вибір розділу, дизайн, а також колекція джерел та матеріалів редагуються та переглянуті.

Xpaper News базується на AIS ( Штучний пошук інтелекту ) і в основному відрізняється від технології SEO. Однак разом обидва підходи є метою зробити відповідну інформацію доступною для користувачів – AIS на пошуковому веб -сайті та веб -сайті SEO на стороні вмісту.

Щовечора Xpaper проходить через поточні новини з усього світу з постійними оновленнями цілодобово. Замість того, щоб інвестувати тисячі євро в незручні та подібні інструменти щомісяця, я створив тут свій власний інструмент, щоб завжди бути в курсі своєї роботи в галузі розвитку бізнесу (BD). Система Xpaper нагадує інструменти з фінансового світу, які щогодини збирають та аналізують десятки мільйонів даних. У той же час, Xpaper не тільки підходить для розвитку бізнесу, але й використовується в галузі маркетингу та PR – будь то як джерело натхнення для фабрики контенту або для досліджень статей. За допомогою інструменту всі джерела по всьому світу можна оцінити та проаналізувати. Незалежно від того, якою мовою говорить джерело даних – це не проблема для ШІ. Для цього доступні різні моделі AI За допомогою аналізу AI резюме можна створити швидко і зрозуміло, що показують, що зараз відбувається і де є останні тенденції – і що з Xpaper на 18 мовах . За допомогою Xpaper можна проаналізувати незалежні тематичні області – від загальних до спеціальних нішевих питань, в яких дані також можна порівняти та проаналізувати з минулими періодами.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus