Downloaded 10 times
Uploaded byAndrey Korystin
BestPlace
Документ посвящен проблемам и решениям, связанным с прогнозированием выручки для новых торговых точек, включая инфраструктурные и конкуренционные факторы. В нем описывается использование big data и машинного обучения для оценки недвижимости и оптимизации бизнес-моделей в ритейле. Также обсуждаются планы выхода на международные рынки и пилотные проекты для городской среды.
BestPlace
- 1.
- 2. Проблема и спрос 2 • Ошибки прогнозирования выручки • Закрытие точек •Кому сдавать? • По какой цене? • Обеспеченность районов инфраструктурой • Планировка застройки beta Ритейл Собственники, риелторы Города • Решения принимаются только на опыте и интуиции Ухудшение EBITDA и ROE Упущенная выгода Благоприятные условия для жизни
- 3. Описание проекта (1/2) 3 BigData Обработка и анализ данных GIS Данныена картах онлайн Valuation Оценка недвижимости Прогноз выручки торговой точки Прогноз выручки Факторы «ЗА» и «Против» Зоны охвата Конкуренция Покупательская способность Видео-отчет на картах Отчет для печати Финансовая модель API для интеграции Транспортная доступностьПешеходный трафик НаселениеДоходыТрафик
- 4. РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА Задача органики • Отбор лучших точек Результаты • Прогноз выручки по новым точкам Накопленный опыт •Факторы по открытым точкам • Выручка по открытым точкам Обучающий алгоритм • Линейные методы LASSO, SVM • Метод решающих деревьев • Нейронные сети Описание проекта (2/2)
- 5. Бизнес-модель $ 150 M $400 M $ ? M SaaS Stand Alone • Облачное решение для малого и среднего бизнеса • Месячная подписка или плата за объект • Индивидуальное решение для крупных клиентов • Специализированные факторы, улучшенная модель ML • Лицензия + техническая поддержка Ритейл Собственники, риелторы Город
- 6. Конкуренты 6 Игорь Плетнев, директор по развитию Х5 retail group: «Стоимость внедрения геоинформационной системы для Х5 retail group - 80 млн рублей».1 Андрей Хлызов, вице-президент ПАО «Сбербанк»: «В ближайшие два года работа с «Открытыми данными» может помочь сэкономить Сбербанку десятки миллиардов рублей».2 1 http://www.retail.ru/interviews/138559/?sphrase_id=1304542 2http://www.rbc.ru/finances/22/11/2016/583437e29a79476fea4f7ea0
- 7. Команда 7 Александр Кирьянов CEO Мехмат МГУ Retail consulting Павел Бурангулов CMLO МехматМГУ Machine learning expert Михаил Тюрин Partner ex Avito High-load systems expert Development Team Lead Data Scientist Frontend, Backend, GIS + Data miningProduct Product ManagerTo hire Staff
- 8.
- 9.