31 мая

ГИС на машинном обучении: магазины в лучших локациях и развитие «последней мили»

Блог компании М.Видео-ЭльдорадоBig DataРазработка под e-commerceМашинное обучениеУправление продажами
Каждый год «М.Видео» и «Эльдорадо» открывают десятки новых магазинов в разных регионах России. Ремонт, системы безопасности и ИТ, оборудование для магазина в 1500-2000 квадратных метров — недешёвое удовольствие, поэтому к выбору места мы подходим более чем тщательно. Многие выгодные локации уже заняты нами или конкурентами, поэтому правильный выбор новых мест нам помогают делать «умные» технологии. Речь о геоинформационной системе (ГИС) с алгоритмами машинного обучения. ГИС способна обоснованно выбирать места для новых магазинов, прогнозировать их оборот, улучшать процессы в уже открытых магазинах и предоставлять аналитику для роста онлайн-продаж.




Автор: Артём Гудов, руководитель управления инвестиций Группы «М.Видео-Эльдорадо»

Группа «М.Видео-Эльдорадо» работает как онлайн-бизнес, модель ONE RETAIL позволяет нам объединить магазины с нашей онлайн-платформой, перевести в интернет все процессы, весь опыт покупателя в любой точке контакта (у себя дома, на работе, в магазине, в дороге). Составной частью перехода в онлайн является автоматизация не только front-процессов, непосредственно связанных с клиентом, но и back-систем, поддерживающих инфраструктуру и эффективность принятия решений. Таким образом, ГИС является одним из элементов цифровизации бизнеса.

Кроме того, ГИС помогает автоматизировать принятие решений на основе аналитики данных и управлять существующими магазинами. Так, после введения карантинных мер, которые ограничили работу непродовольственной розницы, ГИС помогла нам определить, какие магазины лучше всего подойдут под пункты выдачи и какие партнерские ПВЗ (мы сотрудничаем с Пятерочкой и Почтой России) будут наиболее удобными для наших покупателей.

Как внедряли ГИС


До внедрения ГИС решения об экспансии, то есть, открытии новых магазинов, принимались на основе экспертных оценок бизнес-подразделений. Затем мы внедрили анализ по магазинам-аналогам и начали сравнивать магазины в сопоставимых локациях и смотреть с учётом этого опыта, какой оборот могут дать новые точки.

Внедрение автоматизированной системы начали с трёх модулей, которые сейчас составляют фундамент платформы.

Модуль 1 — Тепловые карты


Тепловая карта — это карта города, разбитая на квадраты 600 × 600 м. Цвет квадрата показывает перспективность локации с точки зрения открытия нового магазина. Зеленые квадраты — самые привлекательные.


Тепловая карта с торговыми центрами

Модуль содержит карты более 300 городов РФ. Для расчета мы используем множество параметров с глубокой степенью детализации. Например: пешеходный, автомобильный и транзитный трафик, данные об оценочных доходах жителей каждого дома, объем рынка, потенциал оборота магазинов по городам, оценка каннибализации продаж и другие.


Карта с автомобильным трафиком


Карта с количеством маршрутов общественного транспорта

У тепловых карт около десяти слоёв. Они показывают наши магазины (М.Видео и Эльдорадо), магазины конкурентов, целевые локации, элементы транспортной инфраструктуры, ТЦ и бизнес центры, как точки притяжения, салоны мобильной связи, новостройки и т.д.

Отдельный слой — оценочные обороты по магазинам ключевых конкурентов (мы используем открытые оценочные данные от нескольких поставщиков). Это не только крупные торговые сети, но и телеком-операторы, интернет-ритейлеры, региональные конкуренты.


Карта с торговыми точками конкурентов и салонов связи

Еще один важный слой — анализ рыночных арендных ставок. Он показывает свободные помещения и арендные ставки на коммерческую недвижимость. В основном, это средние, небольшие ТЦ и точки стрит-ритейла.

Недавно мы добавили на тепловые карты обезличенную информацию о покупках по нашим картам лояльности и клиентским доставкам. То есть, мы можем посмотреть, где живут люди, которые покупают товары в конкретном магазине. Это нужно для оценки каннибализации: не будет ли новый магазин «отъедать» продажи у уже открытых.

Каннибализация — непростой показатель для анализа. Обычно она распространяется сразу на несколько действующих магазинов, особенно когда новый — крупный. Например, если продажи какого-то магазина в сравнении с референтной группой снизились, то да, возможно, часть клиентов у него забрал недавно открывшийся, но причиной спада могут быть и другие факторы: открытие торговых точек конкурентов, макроэкономическая конъюнктура, локальные события (вплоть до того, что здание напротив магазина могли начать ремонтировать) и т. д. Всё это необходимо учитывать в математической модели, чтобы верно оценивать степень каннибализации.


Модуль 2 — Анализ оборотов


Данный модуль позволяет спрогнозировать оборот каждого потенциального магазина. В расчете задействован широкий спектр показателей: от конкретики локации (адрес, этаж в ТЦ, площадь магазина) до количества домохозяйств в округе, состава брендов ТЦ, пешеходной и автомобильной доступности самого ТЦ. Детализация высокая: например, по новостройкам мы учитываем этапы сдачи объекта, класс жилья, количество квартир, стоимость квадратного метра.


Карта с доходами домохозяйств


Карта с количеством квартир в домах

Расчётное значение оборота, которое генерируют ML-алгоритмы, мы сверяем с оценками наших специалистов по финансам, розничным продажам и развитию розничной сети и выводим итоговые прогнозы.


Модули тепловых карт и расчета оборота помогли нам вычислить некорректную информацию от некоторых владельцев ТЦ по трафику и охвату и в целом повысить эффективность принятия решений об открытии нового магазина.

Мы ожидаем, что с внедрением ГИС средняя ошибка прогнозирования оборота новых магазинов уменьшится примерно в два раза.

ГИС активно применяется в разработке стратегии экспансии Группы. По нашим оценкам, оборот магазинов, открытых в соответствии со стратегией экспансии после оценки в ГИС, в среднем на 10–15% выше, чем при использовании только экспертных оценок.

В целом, довольно сложно сделать модель, которая бы идеально работала по всей России и давала одинаково низкую погрешность для объектов в разных городах и локациях. Поэтому пока мы проверяем каждый результат и вручную подтверждаем все решения ГИС, а также постоянно улучшаем ее работу.

Чтобы отказаться от ручных проверок, необходимо начать доверять модели. А это возможно только при положительных результатах в нескольких инвестиционных циклах (от идеи открытия магазина до первых стабильных результатов продаж): нужно убедиться, что прогноз был верен, а погрешность по сравнению с «человеческой» оценкой снизилась.

Модуль 3 — Открытие магазинов


Третий модуль автоматизирует workflow по открытию магазинов. Он агрегирует информацию по всем этапам и позволяет в режиме «одного окна» контролировать сроки выполнения каждый этапа открытия магазина. Модуль содержит удобные дэшборды с основными картами, прогнозами, финмоделями и фотографиями локации и самого объекта. Так мы систематизировали данные и полностью перевели инвестиционный комитет в онлайн.

В перспективе мы планируем доработать модуль, чтобы он позволял отследить тайминг, ключевые шаги и документы по всему процессу: от создания заявки до открытия магазина и проведения по нему аудита.

Новые модули ГИС — анализ ценовых предпочтений покупателей уже открытых точек и потенциал развития магазинов


Мы дорабатываем еще два модуля, которые пока работают в режиме пилота.

Первый предназначен для анализа тех категорий товаров, которым отдают предпочтения покупатели конкретного магазина. Примерно половина наших товаров хранится в магазинах, и чем лучше мы будем пониимать, что нужно людям именно в этом месте, тем более эффективно сможем выстроить логистику и работу с ассортиментом. Всю технику можно примерно разделить на пять категорий по ценовым и технических параментрам: эконом, базовый, средний, премиальный и премиальный+. Например, в крупный магазин люди часто едут выбирать крупногабаритную технику, а небольшой выполняет функцию «магазина у дома», куда идут за заменой сломавшемуся чайнику или чехлом для смартфона. Мы накладываем анализ целевой аудитории, который дает нам ГИС, на текущий ассортимент магазинов и уровень продаж. В результате, ГИС позволяет оценить возможные запросы покупателей и подобрать наиболее подходящий для клиентов ассортимент товаров. Отмечу, что речь идет именно об ассортименте, а не о ценах — один и тот же товар в разных магазинах стоит одинаково, мы предлагаем единые цены, ассортимент и сервисы онлайн и в магазинах. Именно поэтому в любом магазине то, чего нет на полке, можно заказать онлайн, мы привезем.

Второй модуль — «Справедливый потенциал магазина». С его помощью мы определяем, за счет чего проседают в выручке некоторые открытые магазины. Например, это может быть недостаток локальных промоакций, специфика работы персонала, навигация в торговом центре, оформление или ассортимент магазина.

Кроме того, мы сравниваем динамику выручки близких по характеристикам магазинов. Если один из двух похожих по характеристикам магазинов проседает по обороту, мы начинаем анализировать, какие факторы могут влиять на это. Результаты аналитики ложатся в основу изменений в магазине — для раскрытия его «справедливого потенциала».

Новые внутренние заказчики геоаналитики


Модули ГИС используют не только для оценки перспектив экспансии. ГИС также используют коллеги из маркетинга, формирующие локальное промо, коммерческий департамент для формирования и изменения товарного ассортимента магазинов.

ГИС используют и наши дата-сайентисты. Геоданные позволят коллегам из Data Science строить более точные ассортиментные и маркетинговые модели, планировать ценообразование и промо.

Мы постоянно ищем новые источники данных, которые обогатили бы наши модели, и интенсивно общаемся с дата-провайдерами. В следующем году планируем начать системно измерять трафик вокруг магазина, чтобы понять, какой процент тех, кто оказывается у магазина, заходит внутрь, и в дальнейшем спрогнозировать этот коэффициент для новых магазинов.


Карта с пешеходным трафиком

ГИС и COVID-19


В связи с карантином мы значительно изменили свою работу, запустили десятки новых проектов. С апреля 2020 года Группа «М.Видео-Эльдорадо» полностью перешла на онлайн-платформу и трансформировалсь в онлайн-бизнес. При этом магазины оставались неотъемлемой частью наших онлайн-продаж, уникальным преимуществом: это и точки онлайн-продаж и курьерской доставки из магазинов, и место дистрибуции запасов. Их роль меняется, но важность для экосистемы ONE RETAIL остаётся неизменной.

ГИС, рожденная для розницы, оказалась крайне полезна и для развития онлайн-продаж в условиях пандемии. Вот основные направления:

  • Аналитика зоны покрытия партнерских пунктов выдачи заказов (ПВЗ).

Группа «М.Видео-Эльдорадо» начала сотрудничать с X5 Retail Group и Почтой России по самовывозу онлайн-заказов «М.Видео» и «Эльдорадо» из магазинов Пятерочки и отделений Почты. ГИС дает возможность проанализировать зоны пешей и автомобильной доступности этих ПВЗ и выбрать те локации, которые наиболее удалены от зон покрытия наших открытых магазинов, повышая эффективность и оперативность «последней мили».


Карта с зонами покрытия ПВЗ

  • Увеличение эффективности расположения товаров в магазинах.

Благодаря анализу продаж и товарных остатков Группа планирует улучшить ассортимент магазинов и предоставить клиентам широкий выбор наиболее подходящих товаров. Также с внедрением видеоконсультаций в магазинах у продавцов «М.Видео» и «Эльдорадо» появится возможность показывать находящиеся в магазинах наиболее актуальные позиции, улучшая пользовательский онлайн-путь.
Теги:гисмашинное обучение
Хабы: Блог компании М.Видео-Эльдорадо Big Data Разработка под e-commerce Машинное обучение Управление продажами
+17
2,3k 19
Комментарии 2
Похожие публикации
Лучшие публикации за сутки