Close
Задать вопрос
Telegram
WhatsApp
Viber
Messenger
Skype
Mail
Phone
F.A.Q.
Любая система или агрегат имеет свои особенности и правила использования. Чем сложнее, тем правил больше. Наши боты в использовании не сложная система, но алгоритмы внутри достаточно сложные. В связи с этим требуются некоторые комментарии, которые необходимо учитывать в работе с ботами. Боты - это не чудо, не волшебная палочка, это инструмент, просто удобный инструмент. Любым инструментом нужно уметь пользоваться.

На этой странице мы собираем наиболее частые вопросы по использованию наших ботов. Если вы не нашли ответ, оставьте свой вопрос в форме внизу страницы и мы обязательно учтем ваш вопрос и вставим его в общий список.
Какие данные используются для построения моделей оценки?
При построении геомаркетинговых моделей учитывается огромное количество показателей: тип и этажность застройки (жилая, офисы, коммерческая), инфраструктура (школы, поликлиники, детские сады, аптеки, больницы предприятия услуг), торговая инфраструктура (магазины, супермаркеты, рынки), транспортная инфраструктура (метро, трамвай, автобус), наличие конкурентов по соседству.
Рассматриваются различные радиусы вокруг объекта.
Количество таких показателей может измеряться сотнями.
Почему модель не дает прогноз по некоторым точкам?
Иногда не удается собрать необходимое количество данных для расчета прогнозного значения. Такое может случаться, если брать точку в малонаселенном районе - поле, лес, парк, промышленные районы. Невозможность прогноза говорит о том, что вокруг оцениваемой локации нет достаточного количества инфраструктурных объектов не только для нормального функционирования торгового объекта, но и для прогноза.
Что не учитывает модель?
Какая бы ни была модель, предсказывающая тот или иной показатель, она не в состоянии учесть все ньюансы. Наши модели учитывают окружающие точку объекты, наличие конкурентов, ряд других параметров. Однако, некоторые моменты модель к сожалению не может учесть. Например такие:

  • Наличие заборов, строек, каких-либо других препятствий, перекрывающих доступ к помещению или закрывающих обзор
  • Нестандартные помещения - сложный вход, выход "в подворотню", маленький фасад и т.п.
  • Ассортиментную политику торговой точки
  • Особенности работы персонала
Можно ли 100% полагаться на оценку модели?
Мы бы вам солгали, если бы утверждали что какой-либо модели можно доверять безоговорочно. Ни на одну модель 100% полагаться нельзя. Тема геомаркетингового анализа и моделей очень сложная в виду количества парметров, котрые учитывают модели и ньюансов, которые не могут быть учтены.
Модель дает общую оценку локации, без особенностей помещения. Модель ориентируется на относительно стандартное помещение, со стандартной витриной и планировкой. Если помещение имеет сложную планировку или неудобный вход, это, само собой, повлияет на результат торговли. Однако, полноценно это учеть в модели нет возможности.

Есть важный момент - анализ расхождений модели и факта может дать огромный эффект. Как это выглядит на практике? Приведем пример: рядом находятся 2 торговые точки ближайших конкурентов. Одна торгует почти в 2 раза хуже. Напомним, помещения находятся стена к стене. У одной торговой точки вход с парковки рядом со входом в торговый центр, у другой с узкого прохода между МАФами. Но потенциал у точки и без наличия конкурентов очень высокий. Вход переносится на другую сторону, он попадает на остановку. В итоге выручка опережает конкурента на 25%. С почти с двухкратного отставания, точка догоняет и опережает конкурента.

Тут пример очевидный, но есть не столь очевидные примеры. Когда, например, место имеет огромный потенциал, но точка явно недотягивает до оценочной выручки. А причина оказывается просто в плохо заметной вывеске - белая на светло сером фоне.
Как влияет брэнд компании на результат прогноза?
Когда гео-бот построен на индивидуальной модели компании. В таком случае прогноз будет ориентирован исключительно на эту компанию.

В ботах, которые требуют указать брэнд лля прогноза, происходит следующее - прогнозная модель ориентируется на общий уровень выручки торговых точек компании. Если торговые точки сети расположены исключительно в маленьком городе и имеют крайне скромные объемы выторга, то модель не будет ожидать космических результатов от точек этой сети. Даже если просчитывать помещение в самом оживленном месте страны, модель все равно будет оглядываться на общий результат компании.

Кроме того, в некоторых моделях может оказывать влияние представленность компании в регионе. Так, если компания никак не представлена в регионе, то результат будет заметно ниже.

Аналогина ситуация и в обратную сторону - для крупной сети с очень высокими показателями, прогноз даже в относительно ненасыщенной локации будет все равно достаточно высоким.

Подводя итог - при оценке точек необходимо учитывать специфику сети, для которой делается прогноз.

Для понимания данной специфики необходимо помнить об "ошибке выжившего". Сейчас будет интересная история:

Примером «стоимости» ошибки выжившего и примером удачного преодоления этой ошибки является работа венгерского математика Абрахама Вальда, работавшего на американскую армию во время Второй мировой войны.

Командование поставило перед Вальдом задачу проанализировать пробоины от пуль и осколков на американских самолетах и предложить способ бронирования, чтобы пилоты и самолеты не погибали.

Сплошное бронирование применить было нельзя — самолет получался слишком тяжелым. Нужно было или бронировать те места, где повреждения были, куда попали пули, либо те места, где повреждений не было. Оппоненты Вальда предлагали бронировать поврежденные места (на картинке они помечены красными точками).

Вальд возражал. Он говорил, что самолеты с такими повреждениями смогли вернуться, в то время как самолеты с повреждениями в других местах вернуться не смогли. Точка зрения Вальда одержала верх. Самолеты были забронированы там, где у вернувшихся машин повреждений не было. В итоге количество уцелевших самолетов значительно возросло. По некоторым данным, Вальд таким образом спас жизни примерно 30% американских летчиков. (В цифре я могу ошибаться, но эффект был весьма значительным. Вальд спас сотни жизней).


В нашем случае нужно помнить, что компании редко содержат абсолютно убыточные точки. Поэтому модель строится на относительно успешных точках. Это дает несколько завышенный минимум прогноза в точках, которые могу быть расположены в малоперспективных местах.
Почему в некоторых моделях оценка в денежных еденицах или чеках, а в некоторых в процентах?
Те модели и боты, которые строились на открытых данных, дают оценку в абсолютных единицах. Те модели, которые строились на закрытых данных, дают оценку в процентах.
Индивидальная разработка бота, всегда дает результат в абсолютных единицах.
Если бот дает оценку в процентах, как его использовать?
Если бот дает оценку локаций в процентах, то он может быть использован для сравнения точек между собой и выбора наиболее эффективной. Если вы хотите на основании него получать более менее валидные данные в абсолютном исчислении, то можно взять точку с максимальной выручкой в сети, предварительно отбросив верхние 5%. И уже полученный максимальный результат перемножать на процент, который дает бот.

Но лучший вариант, это все же обучить модель для себя и получить индивидуальный бот. Такой бот обучается на данных вашей компании, является доступным только вам и предсказывает результат в абсолютном исчислении.
Задать вопрос
Если вы не нашли ответа на свой вопрос в перечне оответов выше на странице, задайте его в этой форме и мы обязательно ответим.
Ваш E-mail
Ваше имя
Каким ботом вы пользуетесь?
Ваш вопрос
Оставить заявку на разработку чат-бота
Made on
Tilda