predictive location intelligence business case
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Muestra un caso de éxito de predictivo location intelligence aplicado a una cadena de cafeterías líder.TRANSCRIPT
DiscoverySustento analítico para descubrir y desarrollar
ventajas competitivas
Logyt Discovery © 20092
Esta presentación muestra un caso de éxito en
Predictive Location Intelligence (PLI) que
ejemplifique una de las maneras en la que Logyt
Discovery puede ayudar a las empresas que
dependen de sucursales a incrementar su ROI en
inversión inmobiliaria.
Logyt Discovery © 20093
Caso de Éxito Predictive Location Intelligence
Empresa líder en cafeterías
PlanteamientoMejorar el hit-rate de apertura de nuevas cafeterías (62%) para incrementar el ROI de las inversiones de la empresa
SoluciónModelo predictivo de ventas en sitios potenciales instalado en una herramienta de aplicación de MapinfoDesarrollo de un modelo de regresión multivariado con ajuste de 96%
Beneficios• Mejora de Hit-rate del 62% al 79%• Integración de aprendizaje acumulado (vivencial, transaccional,
infraestructura) en una base de datos• Herramienta para la evaluación de sitios potenciales (Scorecard)• Determinación de variables que impactan la venta de tiendas
ROI del Proyecto 501%
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Integración de conocimiento e información
ContextoMarket
ResearchTransaccion
al
Análisis y Modelado
Modelo Predictivo
Juicio Experto
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Dispersión de predicciones y ventas reales de las tiendas
-140
-120
-100
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
-140 -120 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100 120 140
Diferencia Venta Normalizada - SSP
Dif
ere
nc
ia P
red
icci
ón
- S
SP
La gráfica considera las diferencias de la predicción del modelo y la venta real de las tiendas contra su punto de equilibrio (PE) financiero
Dif
ere
ncia
en
tre P
red
icció
n y
PE (
miles d
e $
)
Diferencia entre Venta y PE (miles de $)
Venta < PE
Predicción > PE
13% de tiendas
Venta < PE
Predicción < PE
26% de tiendas
Venta > PE
Predicción < PE
14% de tiendas
Venta > PE
Predicción > PE
48% de tiendas
Certidumbre
Alerta
Oportunidades Perdidas
Pérdidas
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Impacto financiero del modelo
Al considerar las pérdidas y ganancias del modelo (Grupos de Alerta y Pérdidas) el impacto neto de la utilización del modelo como herramienta de
decisión es de
$1’511,732 disminución de déficit semanal
ROI = 501%
Considerando la inversión del proyecto, y las pérdidas y ahorros esperados para la apertura de tiendas durante el siguiente año el proyecto tiene un
resultado de
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Visualizador cartográfico de la herramienta
El algoritmo de predicción se integra en un visualizador cartográfico en Mapinfo, a partir del cuál se extrae
información demográfica, económica y comercial de la
zona
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Outuput de la herramienta de visualización
La herramienta genera una presentación en Powerpoint con el mapa de la zona y la predicción de ventas para la ubicación
seleccionada
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