Dino czy Biedronka? Jak modele ML oparte o dane przestrzenne wspierają decyzje biznesowe

Kluczowymi elementami LI są geokodowanie danych adresowych (przypisanie adresom współrzędnych geograficznych) oraz wizualizacja i analiza danych na mapach – to pozwala dostrzec zależności przestrzenne niewidoczne w danych tabularycznych. Drugim istotnym elementem jest zdolność do wyszukiwania nieoczywistych korelacji informacji przestrzennej i cech, preferencji klientów – tutaj przydatne są techniki Machine Learning pozwalające na automatyczną ekstrakcję wiedzy z danych.

W ramach platformy Algolytics udostępniamy moduł Location Intelligence, który jest kompleksowym rozwiązaniem, umożliwiającym wykorzystanie potencjału analiz geograficznych w przedsiębiorstwie. W skład pakietu wchodzą: moduł standaryzacji i geokodowania danych adresowych, bogata baza danych przestrzennych z cechami lokalizacyjnymi na poziomie pojedynczych budynków, narzędzie AutoML Automatic Business Modeler do automatycznego tworzenia modeli predykcyjnych oraz platforma MLOps Scoring.one do wdrażania tych modeli i udostępniania ich wyników w środowisku produkcyjnym. Taki zintegrowany zestaw pozwala płynnie przejść od surowych danych adresowych, przez ich wzbogacenie o kontekst lokalizacyjny, aż po budowę modeli AI i ich wykorzystanie w codziennych procesach biznesowych.

Korzyści z wdrożenia Location Intelligence odczują szczególnie firmy operujące w świecie fizycznym – np. sieci handlowe (retail), banki i ubezpieczyciele czy przedsiębiorstwa logistyczne. Dzięki dodaniu „inteligencji lokalizacyjnej” mogą one lepiej zrozumieć otoczenie swoich klientów i placówek oraz podejmować trafniejsze decyzje. Przykładowo, detalista może optymalizować wybór nowych lokalizacji sklepów na podstawie gęstości zaludnienia i obecności konkurencji w okolicy. Bank lub ubezpieczyciel może precyzyjniej oceniać ryzyko związane z lokalizacją klienta (np. ryzyko defaultu czy szkody) mając dane o charakterystyce danego miejsca. Analizy geograficzne ułatwiają też segmentację klientów i ukierunkowanie marketingu według miejsca zamieszkania oraz usprawnienie logistyki – planowanie tras i rozmieszczenia magazynów z uwzględnieniem odległości, infrastruktury i cech terenu. W efekcie wdrożenie pakietu Algolytics LI przekłada się na wymierne korzyści: od zwiększenia sprzedaży (dzięki lepszemu dotarciu do klienta i wyborowi właściwych lokalizacji) po redukcję kosztów operacyjnych (dzięki efektywniejszemu rozmieszczeniu zasobów i ograniczeniu ryzyk przestrzennych).

Architektura systemu ML + Location Intelligence

Pakiet Location Intelligence Algolytics jest zbudowany warstwowo, obejmując zarówno komponenty danych, jak i narzędzia analityczne oraz wdrożeniowe. Omówmy główne elementy systemu:

• Warstwa danych przestrzennych – stanowi fundament rozwiązania. Algolytics udostępnia obszerną bazę danych adresowych obejmującą wszystkie budynki i mieszkania w Polsce wraz z dokładnymi współrzędnymi geograficznymi. Do każdego punktu adresowego przypisany jest zbiór kilkuset cech opisujących lokalizację, począwszy od podstawowych danych administracyjnych (województwo, powiat, gmina, kod pocztowy itp.), poprzez charakterystyki fizyczne budynku, aż po informacje o otoczeniu i czynnikach zewnętrznych. Przykładowo, dla każdego budynku dostępne są takie atrybuty jak liczba kondygnacji, rok budowy czy typ zabudowy; dla miejsca zamieszkania – liczba mieszkańców, demografia i dochody mieszkańców, liczba firm prowadzących działalność pod danym adresem. Baza zawiera również dane o otoczeniu danego punktu: m.in. ile i jakie punkty POI (Points of Interest) znajdują się w zadanym promieniu (np. sklepy, restauracje, szkoły), charakterystykę terenu (np. miejski vs. wiejski, typ aglomeracji) oraz wskaźniki potencjału lokalizacji i rynku nieruchomości. Uzupełnieniem są warstwy dotyczące bezpieczeństwa (przestępczość, wypadki, pożary), ryzyk naturalnych (np. odległość od stref zagrożonych powodzią czy osuwiskami), danych o konkurencji (lokalizacja i zagęszczenie konkurencyjnych obiektów w okolicy), jakości życia (dostępność terenów zielonych, placówek edukacyjnych, infrastruktury jak stacje ładowania pojazdów elektrycznych, obecność wybranych sieci handlowych) oraz np. dostępu do Internetu (liczba i nazwy operatorów, maksymalna przepustowość dostępna pod danym adresem). Tak szeroki zestaw informacji sprawia, że organizacja posiada pełny obraz kontekstu lokalizacyjnego każdego punktu adresowego.
• Standaryzacja i geokodowanie adresów – zanim dane przestrzenne zostaną wykorzystane, kluczowe jest zadbanie o jakość danych adresowych. W pakiecie Algolytics znajduje się moduł DataQuality, który rozpoznaje i standaryzuje adresy, dopasowując je do ujednoliconego formatu oraz słowników (m.in. TERYT), a następnie geokoduje je, czyli przypisuje im współrzędne geograficzne (długość i szerokość geogr.). Dzięki temu nawet dane adresowe z różnych źródeł o niejednolitym zapisie zostaną sprowadzone do spójnej formy i umieszczone na mapie we właściwym miejscu. Geokodowanie to kluczowy etap – tylko mając precyzyjne współrzędne możemy później połączyć adres z opisanymi wyżej cechami lokalizacji oraz prowadzić analizy przestrzenne. Moduł geokodowania Algolytics wykorzystuje bogate słowniki i techniki dopasowywania kontekstowego, co zapewnia wysoką skuteczność i dokładność lokalizacji adresu nawet przy niepełnych czy niejednoznacznych danych wejściowych. Wynikiem tej warstwy jest wystandaryzowany, poprawny adres z przypisanym punktem na mapie oraz powiązanymi identyfikatorami (np. ID budynku w bazie referencyjnej), gotowy do wzbogacenia o atrybuty przestrzenne.
• Warstwa modelowania ML (Automatic Business Modeler) – mając dane wejściowe wzbogacone o cechy przestrzenne, można przejść do analizy i modelowania. Automatic Business Modeler (ABM) to narzędzie AutoML, które automatyzuje proces budowy modeli machine learning. Użytkownik (analityk danych) definiuje jedynie zbiór danych treningowych i cel modelu, a ABM sam dokonuje reszty – od wyboru istotnych zmiennych, poprzez testowanie różnych algorytmów, po strojenie parametrów i walidację wyników. ABM pozwala tworzyć modele predykcyjne w kilka minut – bez programowania i specjalistycznej wiedzy statystycznej. Narzędzie automatycznie wyciąga maksimum z dostępnych danych, generując wydajny model gotowy do wdrożenia. Wynik działania ABM to gotowy algorytm, który może być wykorzystany do obliczania przewidywań (scoringu) dla nowych danych zarówno w trybie wsadowym, jak i real-time.
• Warstwa wdrożeniowa (Scoring.one) – ostatnim elementem układanki jest środowisko, które umożliwia wykorzystanie zbudowanych modeli w praktyce biznesowej na dużą skalę. Platforma Scoring.one to zintegrowane środowisko MLOps, służące do wdrażania, utrzymywania i monitorowania modeli AI/ML. Umożliwia ono wbudowanie wygenerowanego modelu w proces decyzyjny, zdefiniowanie przepływu danych wejściowych/wyjściowych, a następnie udostępnienie takiego procesu jako usługi API lub aplikacji batch. Scoring.one zawiera mechanizmy orkiestracji danych, a także wbudowane funkcje standaryzacji i wzbogacania danych – co oznacza, że pełen proces od pobrania danych, przez ich przygotowanie, scoring modelem, po zwrócenie wyniku może odbywać się automatycznie w ramach jednej platformy. Rozwiązanie zostało zaprojektowane pod kątem wydajności i skalowalności – umożliwia wdrożenie modeli predykcyjnych w kilka dni zamiast tygodni czy miesięcy oraz przetwarzanie tysięcy zapytań scoringowych na sekundę, dla dziesiątek modeli jednocześnie. Innymi słowy, Scoring.one pełni rolę silnika zdolnego obsłużyć produkcyjne obciążenia związane z AI, zapewniając jednocześnie wersjonowanie modeli, monitoring ich jakości oraz łatwe zarządzanie cyklem życia modelu. Dzięki temu wdrożenie modeli Location Intelligence do procesów biznesowych (np. do aplikacji CRM, systemu decyzji kredytowych czy panelu analitycznego) jest szybkie i bezpieczne, a utrzymanie i aktualizacja modeli – wygodne na dłuższą metę.

Powyższa architektura – od warstwy danych przestrzennych, przez geokodowanie, modelowanie, aż po scoring – zapewnia spójny ekosystem do realizacji projektów Location Intelligence. Wszystkie elementy są ze sobą zintegrowane, co oznacza że np. podanie adresu do systemu może automatycznie zwrócić nam komplet cech lokalizacyjnych oraz wygenerowaną na ich podstawie predykcję modelu. Algolytics w swoich testach wydajności pokazał, że taki zautomatyzowany pipeline potrafi dołączać do pojedynczego adresu nawet ~1000 cech przestrzennych i równolegle uruchamiać setki modeli predykcyjnych w celu wygenerowania wyników rekomendacji. Dzięki temu platforma LI jest w stanie obsługiwać bardzo złożone scenariusze analityczne w ułamku czasu, który normalnie byłby wymagany przy wykorzystaniu oddzielnych narzędzi i manualnej integracji danych.

Use case: modelowanie potencjalnych lokalizacji sklepów / „odkrywanie” strategii sieci handlowych

Aby lepiej zobrazować możliwości pakietu Location Intelligence Algolytics, przyjrzyjmy się przykładowemu case study łączącemu perspektywę biznesową i techniczną. Scenariuszem będzie tu wykorzystanie danych przestrzennych do modelowania optymalnych lokalizacji nowych sklepów dla sieci detalicznej. Taki problem jest istotny dla firm retail planujących ekspansję lub analizujących konkurencję – chcemy zidentyfikować miejsca o najwyższym potencjale, tzn. przypominające profile lokalizacji, w których odnoszą sukces istniejące sklepy danej sieci. Ten rodzaj zadania często nazywa się look-alike modeling, ponieważ polega na znalezieniu „bliźniaczych” lokalizacji na podstawie wzorca najlepszych istniejących punktów.

Jako przykład weźmy dwie popularne sieci sklepów spożywczych w Polsce – Biedronka i Dino. Załóżmy, że chcemy przewidzieć, z jakim prawdopodobieństwem pod dowolnym adresem w kraju znajduje się (lub mógłby się znajdować) sklep jednej z tych sieci. W praktyce modelowanie to posłuży do wyszukania nowych, jeszcze niezagospodarowanych adresów, które mają cechy podobne do lokalizacji już zajętych przez sklepy Biedronki lub Dino – czyli potencjalnie idealnych miejsc na kolejny sklep danej marki.

Naszym celem modelowania będzie znalezienie look-alike oraz próba “odgadnięcia” strategii obu sieci odnośnie lokalizowania sklepów.

W naszym przypadku zbudujemy model o trzywartościowej zmiennej celu: jedna wartość wskazuje na lokalizacje sklepów Biedronki, a druga na lokalizacjach Dino. W przypadku gdy nie ma w lokalizacji sklepu żadnej sieci ustawiamy trzecią wartość. Model zwróci wynik w postaci scoringu – tj. wektora liczb od 0 do 1 interpretowanych jako prawdopodobieństwo, że dany adres należy do sieci X. Im wyższy scoring, tym bardziej „adres pasuje do profilu” danej sieci.

Źródła danych i wykorzystane cechy

Do zbudowania modelu potrzebujemy dwóch głównych elementów danych:

• Dane o istniejących sklepach (target) – zbiór punktów POI zawierający lokalizacje (adresy) wszystkich sklepów Biedronka i Dino w kraju. Każdy z tych adresów oznaczamy jako przykład pozytywny (Biedronka, Dono) lub negatywny - brak sklepu. Bazy POI są elemetem warstwy danych lokalizacyjnych Algolytics
• Dane przestrzenne Algolytics (features) – dla każdego punktu adresowego pobieramy z narzędzia DataQuality Algolytics pełny zestaw dostępnych cech geograficznych opisujących ten adres i jego otoczenie. To właśnie te zmienne objaśniające pozwolą modelowi rozróżnić, które miejsca mają profil podobny do lokalizacji sklepu danej sieci. Cech są setki – od charakterystyki samego budynku, poprzez demografię okolicy, po dostępność różnych obiektów i usług. Warto wymienić kilka przykładów szczególnie przydatnych w kontekście sklepów spożywczych: Typ i charakter budynku – np. czy adres to obiekt handlowy, blok mieszkalny, dom jednorodzinny? Sklepy częściej występują w pobliżu dużych osiedli (partery bloków, pawilony handlowe) niż w szczerym polu czy w strefach przemysłowych. Gęstość zaludnienia i profil mieszkańców – liczba mieszkańców w otoczeniu, zagęszczenie ludności w obwodzie spisowym, struktura demograficzna (wiek) i ekonomiczna (dochody). Sklep lepiej zlokalizować tam, gdzie w promieniu kilku minut mieszka dużo potencjalnych klientów o określonym profilu. Lokalizacja względem centrum i osiedli – odległość budynku od centrum najbliższego miasta oraz od dużych skupisk ludności. Tego typu cechy (np. czy adres leży w małym czy dużym mieście, czy na wsi, jaki jest charakter otoczenia – śródmieście, osiedle bloków, tereny rozproszone) wpływają na prawdopodobieństwo obecności sklepu danej sieci. Konkurencja i sąsiedztwo punktów POI – kluczowe są informacje o istniejących sklepach i usługach w pobliżu. Na przykład zmienna ile sklepów spożywczych znajduje się w promieniu 1 km od danego adresu - model nauczy się, jaki poziom konkurencji jest typowy dla każdej z sieci. Oprócz sklepów spożywczych, uwzględnić można też inne POI: np. liczba szkół i przedszkoli w otoczeniu (rejon szkoły to miejsce o dużym ruchu lokalnych mieszkańców), punktów usługowych, bankomatów, stacji paliw itp. – wszystko to buduje obraz atrakcyjności i charakteru lokalizacji. Dostępność transportowa i infrastruktura – np. odległość do głównej drogi, dostępność parkingu, komunikacji publicznej, itp. (część z tych informacji może być pośrednio zawarta w innych cechach albo w jakości życia). Sklep zlokalizowany przy ruchliwej ulicy lub blisko węzła komunikacyjnego będzie miał większy przepływ klientów. Czynniki socjo-ekonomiczne obszaru – poziom bezrobocia, średnie dochody, itp.

Ostatecznie każdy adres w zbiorze danych treningowych zostaje opisany wektorem kilkuset zmiennych tego typu. Dane te są następnie poddane standaryzacji (np. uzupełnienie braków danych medianą, normalizacja skali) – proces ten ABM wykonuje automatycznie. Mamy zatem gotową macierz cech, gdzie wierszami są adresy (zarówno te ze sklepem, jak i bez), a kolumnami – wartości poszczególnych feature’ów geolokalizacyjnych.

Proces modelowania z wykorzystaniem Automatic Business Modeler

Mając przygotowany zbiór danych, możemy przystąpić do budowy modelu predykcyjnego. Wykorzystujemy w tym celu moduł Automatic Business Modeler, co znacząco upraszcza i przyspiesza cały proces. Przebieg pracy jest następujący:

1. Konfiguracja eksperymentu - wybranie zmiennej celu i kryteriów oceny jakości modelu
2. Trenowanie modelu (AutoML): Po uruchomieniu, ABM automatycznie testuje różne podejścia modelowania. Każdy kandydat na model jest walidowany na części danych. Po serii iteracji ABM wybiera model o najwyższej jakości według wybranej metryki (np. maksymalizujący AUC ROC, jeśli to przyjęto jako kryterium).
3. Wynik modelowania: ABM prezentuje nam wytrenowany najlepszy model wraz z raportami – m.in. dokładnością i czułością, krzywą ROC, estymowanym AUC itp. Co ważne, dostajemy też listę najważniejszych zmiennych wpływających na model (feature importance)
4. Eksport modelu: Automatic Business Modeler umożliwia automatyczne wygenerowanie kodu scoringowego dla modelu – może to być np. skrypt SQL lub model może być wdrożony Scoring.one. W naszym przypadku eksportujemy model do platformy Scoring.one, aby móc dokonać masowego scoringu wszystkich interesujących nas adresów.

Oba modele osiągnęły wysoką jakość dyskryminacyjną – AUC na poziomie 0.96 dla Biedronki i 0.97 dla Dino, co oznacza bardzo dobrą zdolność rozróżniania między lokalizacjami sklepowymi a nie sklepowymi.

Scoring wszystkich adresów i agregacja wyników (obwody spisowe)

Mając zbudowane modele, przechodzimy do fazy zastosowania ich na szeroką skalę. Celem biznesowym jest znalezienie nowych lokalizacji z wysokim potencjałem, więc musimy ocenić wszystkie punkty adresowe w wybranym obszarze (np. w całej Polsce lub w regionach działania firmy). To duża liczba obiektów – ponad 9 milionów adresów.

Aggregacja do obwodów spisowych: pojedyncze adresy ze scoringiem to duży wolumen danych trudny do szybkiej analizy - często wygodniej spojrzeć na nie w pewnej agregacji przestrzennej, np. na poziomie dzielnicy czy mikroregionu. Dlatego wyniki scoringu łączymy według obwodów spisowych – najmniejszych jednostek podziału używanych w statystyce (obejmujących po kilkaset osób). Dla każdego obwodu spisowego liczymy zbiorczy wskaźnik potencjału lokalizacyjnego dla danej sieci.

Po agregacji możemy zmapować wyniki – tzn. stworzyć mapę cieplną, gdzie każdy obszar spisowy ma kolor zależny od przewidywanego potencjału Taka wizualizacja pozwoli nam zidentyfikować klastry terytorialne o wysokim score. Kolorem czerwonym oznaczono obszary o charakterystyce zbliżonej do lokalizacji wybieranych przez sieć Biedronka – zielonym Dino. Jak widzimy Biedronka lokalizuje sklepy w terenach o wysokim stopniu urbanizacji, Dino w obszarach wiejskich.

Ranking TOP lokalizacji o najwyższym potencjale

Dysponując wynikami modelu dla wszystkich adresów, możemy przystąpić do wyłonienia konkretnych kandydatów na nowe punkty handlowe. W tym celu filtrujemy adresy do tych, które obecnie nie mają danego sklepu (oczywiście pomijamy adresy, które były w zbiorze treningowym jako przypadki pozytywne– one już są zajęte przez istniejące sklepy). Następnie sortujemy adresy malejąco według otrzymanego scoringu. Rezultatem jest lista od najbardziej prawdopodobnych „look-alike” lokalizacji sklepu danej sieci, do najmniej prawdopodobnych.

Dla sieci handlowej taki ranking jest niezwykle cenny: pozwala na wstępne wytypowanie lokalizacji do dalszej analizy.

Najważniejsze cechy wpływające na model (feature importance)

Równolegle z wytypowaniem lokalizacji, przeprowadzamy analizę wpływu poszczególnych cech na predykcję modelu. Automatic Business Modeler dostarcza informacje o tym, które zmienne były najbardziej istotne w podjęciu decyzji przez model (np. poprzez wskaźnik feature importance). Przyjrzenie się tym cechom pozwala zrozumieć profil idealnej lokalizacji dla każdej sieci i zweryfikować, czy jest on zgodny z oczekiwaniami. Dochodzimy do następujących wniosków:

Strategia lokalizacji sieci Biedronka:

• Dominacja w miastach i aglomeracjach: Sklepy lokowane głównie w miastach i większych miejscowościach, często w gęsto zaludnionych dzielnicach.
• Zagęszczanie istniejącej sieci: Biedronka często otwiera nowe sklepy blisko już istniejących, by zdominować lokalny rynek i ograniczyć konkurencję.
• Wysoka dostępność piesza: Często sklepy w pobliżu osiedli mieszkaniowych, z dobrą dostępnością dla klientów bez samochodów.
• Dobre skomunikowanie: Duża dbałość o położenie przy głównych ciągach komunikacyjnych, blisko przystanków, z możliwością zaparkowania.

Strategia lokalizacji sieci Dino:

• Ekspansja w mniejszych miejscowościach i wsiach: Dino celuje w miejscowości liczące ok. 3–10 tys. mieszkańców, gdzie często brakuje silnej konkurencji.
• Nowe lokalizacje: Dino zazwyczaj buduje sklepy od zera w terenach o niskim stopniu urbanizacji.
• Zasięg samochodowy: Sklepy często są projektowane z myślą o klientach zmotoryzowanych, z dużymi parkingami.
• Niska kanibalizacja: Ekspansja skoncentrowana na białych plamach rynkowych, gdzie nie ma jeszcze silnej obecności sieci handlowych.

Podsumowanie i inne zastosowania

Powyższy przykład z modelowaniem lokalizacji sklepów pokazuje, jak zintegrowane środowisko Location Intelligence Algolytics potrafi wygenerować realną wartość biznesową przy pomocy danych geograficznych. W jednym ekosystemie dokonaliśmy standaryzacji i geokodowania danych, wzbogacono je o setki feature’ów opisujących kontekst przestrzenny, zbudowano modele predykcyjne metodami AutoML, a następnie wdrożono te modele do masowego scoringu – uzyskując konkretne rekomendacje dla biznesu. Cały proces przebiegł szybko i sprawnie, ponieważ wszystkie narzędzia (od Data Quality po Scoring.one) są ze sobą zintegrowane. Tego typu platformowe podejście obniża próg wejścia w zaawansowane analizy dla firm – nie trzeba kompletować wielu rozwiązań ani zespołu specjalistów od każdego etapu, gdyż Algolytics dostarcza kompletne rozwiązanie. Z perspektywy biznesowej oznacza to szybsze wdrożenie danych do działania (time-to-market skraca się z miesięcy do dni) oraz większą elastyczność.

Warto podkreślić, że potencjał platformy Location Intelligence nie kończy się na opisanym use-case. Inne możliwe zastosowania takiego zintegrowanego środowiska w firmie to m.in.:

• Scoring ryzyka lokalizacji – wykorzystanie danych przestrzennych do oceny ryzyka związanego z miejscem zamieszkania lub prowadzenia działalności. Przykładem może być ocena ryzyka kredytowego lub ubezpieczeniowego klientów z uwzględnieniem cech okolicy (np. zamożność sąsiedztwa, poziom przestępczości, skłonność do występowania szkód naturalnych). Banki i ubezpieczyciele mogą dzięki temu lepiej różnicować oferty – np. wyższą składkę dla nieruchomości w strefie zalewowej albo mniejszy limit kredytowy dla obszarów o wysokim wskaźniku defaultów wśród mieszkańców. Podobnie firmy telekomunikacyjne czy dostawcy mediów mogą oceniać ryzyko przyłączania klientów (fraud, nielegalne podłączenia) na podstawie charakterystyki lokalizacji.
• Optymalizacja sieci punktów usługowych – wsparcie decyzji gdzie zlokalizować placówki firmy, magazyny, centra logistyczne, oddziały czy punkty obsługi, aby maksymalizować zasięg i dostępność dla klientów przy minimalizacji kosztów. Analizy typu Site Selection z wykorzystaniem LI biorą pod uwagę m.in. rozmieszczenie obecnych klientów, infrastrukturę drogową, czasy dojazdu, dostępność komunikacji, koszty gruntów, a nawet bariery inwestycyjne (np. tereny chronione, brak planu zagospodarowania). Platforma Algolytics może generować scenariusze lokalizacyjne – np. wskazać 5 najlepszych lokalizacji na nowy magazyn spełniających kryteria zasięgu X km od 90% klientów i kosztu działki poniżej Y. W logistyce z kolei, analiza danych przestrzennych pomaga w planowaniu tras i dostaw (tzw. route optimization) – tu również LI dostarcza danych (np. mapy drogowe, czasy przejazdów) i modele (np. do przewidywania opóźnień w zależności od lokalizacji).
• Analiza konkurencji i rynku – za pomocą narzędzi LI można monitorować aktywność konkurencji oraz identyfikować nisze rynkowe. Przykładowo, firma retail może stworzyć mapę udziału rynkowego w danym regionie łącząc dane sprzedażowe z danymi o demografii i lokalizacji sklepów konkurentów. Dzięki temu zobaczy obszary, gdzie konkurencja dominuje oraz gdzie są “białe plamy” – niewykorzystany potencjał klientów. Modele look-alike można zastosować nie tylko do swoich sklepów, ale i do przewidywania gdzie konkurent mógłby chcieć się pojawić – co pozwoli podjąć działania prewencyjne (uprzedzić konkurencję). Innym przykładem jest analiza kanibalizacji: przy planowaniu nowego punktu sieci można oszacować, ilu klientów odbierze on sąsiednim placówkom (w oparciu o mapy odległości i zagęszczenie klientów) – optymalizując tym samym całościowy zysk sieci, a nie tylko pojedynczego sklepu.
• Geomarketing i personalizacja oferty – integracja danych geograficznych o kliencie z danymi transakcyjnymi umożliwia nowe sposoby segmentacji i targetowania. Dane LI pozwalają także identyfikować trendy przestrzenne w zachowaniach – np. czy klienci z nowych osiedli chętniej kupują online czy offline, jak daleko dojeżdżają do najbliższego sklepu, itd. To przekłada się na decyzje o alokacji budżetów marketingowych w regionach. Dodatkowo, analizy Location Intelligence mogą wspierać planowanie kampanii outdoor (billboardy, reklama zewnętrzna) – poprzez wskazanie, gdzie koncentruje się nasza grupa docelowa geograficznie.

Podsumowując, Location Intelligence staje się coraz bardziej nieodzownym elementem strategii data-driven w wielu branżach. Pakiet Algolytics LI dostarcza wszystko, co potrzebne, by tę strategię wdrożyć: od danych, poprzez analitykę, po narzędzia wdrożeniowe. Dzięki niemu firmy mogą w pełni wykorzystać bogactwo informacji przestrzennych – podejmować lepsze decyzje lokalizacyjne, głębiej zrozumieć swoich klientów i rynki, skuteczniej zarządzać ryzykiem oraz znajdować przewagi konkurencyjne. Wszystko to przy zachowaniu wysokiej efektywności operacyjnej, bo zintegrowane środowisko upraszcza i automatyzuje wiele złożonych dotąd zadań. Location Intelligence w wydaniu Algolytics to zatem nie tylko dane czy mapy, ale kompletne rozwiązanie biznesowe, które przekłada geograficzne zależności na konkretne działania zwiększające wyniki firmy.