BST Organica

Целью является оптимизация процесса выбора локаций для открытия, автоматизация процессов и увеличение сети до 1000 точек с ростом выручки каждой. Проект включает следующие задачи:

1. Прогнозирование выручки и оценка рисков: Разработка алгоритма для прогнозирования выручки с точностью 80-90%, оценка рисков и анализ вклада факторов в итоговый прогноз.

2. Визуализация привлекательных зон: Создание тепловых карт, визуализирующих наиболее перспективные зоны для открытия точек, для облегчения выбора локаций.

3. Поиск и ранжирование аналогов: Создание алгоритма для поиска и ранжирования точек с похожими характеристиками для точного сравнения.

4. Моделирование выручки службы доставки: Разработка модели прогнозирования выручки доставки с учетом пешеходной и транспортной доступности.

2024

1. Прогнозирование выручки: Байесовский алгоритм обеспечивает точность до 80%, что позволяет новым ресторанам рассчитывать на прирост выручки на 20-30% по сравнению с открытиями без платформы.

2. Снижение рисков: Анализ каннибализации снизил потенциальные убытки на 15% за счет точных данных о расположении объектов, исключая человеческий фактор.

3. Визуализация привлекательных зон: Интегральная тепловая карта сократила время выбора локаций на 30-40%, что позволяет сети быстрее реагировать на изменения рынка.

4. Оптимизация процессов: Автоматизация анализа и отчетов уменьшила рутинные задачи на 30%, что позволило команде сфокусироваться на стратегии.

5. Улучшение клиентского опыта: Анализ отзывов повысил удовлетворенность клиентов на 25%, улучшая репутацию и расширяя базу.

6. Масштабируемость: Платформа охватывает 500 ресторанов и планируется расширение до 1000 новых точек, создавая устойчивую базу для роста.

Да

Базовыми техническими характеристиками серверной части являются: 

• Операция система: дистрибутив Linux Ubuntu;  

• Процессор уровня Intel Xeon: c количеством ядер не менее 8 и тактовой частотой не ниже 2 ГГц; 

• Объем ОЗУ 16 ГБ; 

• Объем SSD 320 ГБ;  

• Объем HDD от 14 ТБ;  

• Наличие широкополосного канала доступа к сети интернет от 100 МБИТ/сек.

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

Реализация гео-аналитической платформы для Burger King была сложной задачей из-за масштабного охвата, разных форматов ресторанов и учета доставки.

Масштаб: Охват всей РФ требует обработки огромного объема данных и адаптации алгоритмов к региональным особенностям.

Форматы ресторанов: Разные типы точек (кафе, с доставкой и др.) требуют учета их уникальных факторов, что увеличивает сложность системы.

Учет доставки: Модели включают разные каналы доставки, что добавляет требований к интеграции данных о доступности и поведении клиентов.

Измерение трафика: Проведение замеров пешеходного и автомобильного трафика потребовало значительных ресурсов.

Эти сложности усложняли проект, но обеспечили эффективную поддержку расширения сети Burger King.

Проект представляет собой гео-аналитическую платформу, разработанную специально для Burger King, с целью поддержки масштабирования сети и оптимизации выбора новых локаций. Платформа позволяет оценивать привлекательность различных точек на основе анализа большого количества геоданных и параметров клиентской активности, что значительно улучшает точность и обоснованность решений о расширении сети.

Платформа построена вокруг архитектуры, где все элементы взаимодействуют для достижения высокой производительности и удобства. Серверная часть системы обрабатывает запросы, обеспечивая безопасность и бесперебойный доступ к геоданным. Через удобный web-портал менеджеры и администраторы сети Burger King могут получать доступ к инструментам гео-анализа, фильтровать и сортировать локации по ключевым показателям, а также настраивать параметры для конкретных задач.

Платформа позволяет Burger King не только оценивать места по их потенциалу, но и строить стратегические планы, ориентированные на долгосрочный рост. Это обеспечивается за счет встроенных алгоритмов, которые анализируют гео-факторы, связанные с поведением клиентов, характеристиками местности и плотностью конкурентов. Специальные аналитические отчеты и прогнозы, создаваемые автоматически, помогают эффективно использовать платформу для стратегического анализа.

Интерактивные тепловые карты, представленные в платформе, наглядно демонстрируют, какие зоны обладают наибольшим потенциалом для новых открытий. С их помощью Burger King может сократить затраты на анализ рынка и существенно ускорить процесс выбора подходящих локаций, что снижает время подготовки к открытию и улучшает рентабельность инвестиций. Платформа также включает инструменты для учета факторов территориальной каннибализации — система оценивает влияние новых точек на уже существующие и предотвращает внутреннюю конкуренцию, обеспечивая сбалансированное развитие сети.

Кроме того, платформа предоставляет пользователям возможность анализа отзывов и репутации существующих точек. Оценка отзывов клиентов помогает понять потребности целевой аудитории и наглядно демонстрирует, какие аспекты сети требуют улучшения. Подобный анализ поддерживает инициативы компании по улучшению сервиса и клиентского опыта.

Платформа спроектирована так, чтобы Burger King мог гибко адаптировать её под собственные нужды, легко интегрировать её с другими бизнес-процессами и системами управления. Удобный веб-интерфейс позволяет менеджерам работать с данными в режиме реального времени, проводить глубокий анализ местности, отслеживать динамику и быстро принимать решения, основываясь на актуальной информации. Внедрение цифровых бизнес-процессов позволяет компании интегрировать данные о местности, прогнозах выручки и клиентских предпочтениях в единую систему, что облегчает управление сетью и ускоряет процессы расширения.

Вся Российская Федерация