Estimering av lokalt markedspotensial basert på kunstig intelligens og maskinlæring

Offentlig prosjektsammendrag

CPM Analytics utvikler en banebrytende geografisk programvareløsning for identifisering av geografisk markedspotensial ved hjelp av unik bruk av ulike datakilder, kunstig intelligens og maskinlæring. Informasjonen som presenteres i et dynamisk og klikkbart kart viser blant annet ulike fargekoder for høyt og lavt markedspotensial i forhold til plassering av en ny butikk. Systemet viser hvor nye butikker bør etableres, hvor butikker bør relokaliseres og eventuelt legges ned. Ved enkel pek-og-klikk funksjonalitet vil bruker se både mersalgspotensial på nye lokasjoner, kannibaliseringseffekter, effekter dersom en ny konkurrent etableres, så vel som benchmarking mellom ulike butikker og lokasjoner over hele landet. Konkurrentoversikten sikrer dynamisk at nye konkurrenter automatisk inkluderes og modelleres i systemet - hvilket betyr at systemet til enhver tid er levende oppdatert og en korrekt fremstilling av virkeligheten. Det antas at butikker i fremtiden vil utvikles slik at ikke nødvendigvis alle produkter er geografisk tilgjengelig i alle lokaler (eksempel showrooms vs nettsalg innen bilindustrien), at det vil være kombinasjoner av faktiske butikker, showrooms og netthandelsløsninger. Løsningen tar høyde for miljøgevinster rundt dette gjennom optimalisert logistikk (vareflyt). Fysisk plassering av butikker og varer samt tjenestelokalisering blir optimalisert til lønnsomme lokasjoner. I tillegg til forbedret lønnsomhet for kundene av systemet, vil identifisering av optimal logistikk og markedsplassering av ulike butikker, varer/produkter og tjenestelokasjoner i tråd med markedsbehov være positivt både miljømessig og distriktspolitisk.