Система прогнозирования рентабельности установки торгового объекта в бизнес-центре
Проблемная ситуация
После сбора необходимых данных в бизнес-центре, в котором планируется устанавливать торговый объект, осуществляется расчет бизнес-плана для представление ТОП-менеджерам компании. Расчет бизнес-плана обычно занимал не менее недели и полностью занимал весь рабочий день подготовленного специалиста, а также других специалистов, собиравших дополнительную информацию из аналитической базы.
Было принято решение автоматизировать данный процесс.
Основные функции системы
Функционал системы:
- Прогнозирование сроков маржинальной и полной окупаемости объекта.
- Прогнозирование полного NPV и NPV без учета косвенных расходов.
- Прогнозирование среднемесячного маржинального дохода.
- Оценка рисков проекта на основании интервальных прогнозов.
Алгоритм функционирования системы
Алгоритм функционирования системы следующий:
- На основе первичных данных (трафик сотрудников и посетителей БЦ, кол-во сотрудников БЦ, средний чек, кол-во чеков как % покупок от трафика или кол-ва сотрудников БЦ) по методу ближайших соседей k-NN (машинное обучение) система определяет 3 наиболее похожих торговых объекта, установленных ранее в других БЦ.
- Расчет прогнозных значений кол-ва чеков, среднедневной выручки и выручки по месяцам на основании первичных данных по потенциальному объекту и данных по похожим 3-м объектам на основе метода множественной регрессии (машинное обучение).
- Расчет прогнозных значений сроков маржинальной и полной окупаемости объекта, полного NPV и NPV без учета косвенных расходов и среднемесячного маржинального дохода.
- Оценка рисков проекта путем расчета интервальных прогнозов по первичным прогнозным показателям (кол-во чеков, среднедневная выручка и выручка по месяцам), а затем по производным показателям (сроков маржинальной и полной окупаемости объекта, полного NPV и NPV без учета косвенных расходов и среднемесячного маржинального дохода).
Инструменты
Инструментальные средства, использованные в процессе разработки системы:
- Табличный редактор Microsoft Excel.
- Аналитическое ПО Statictica.
- Язык программирование Python.
- Библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib для статистической обработки и анализа данных.
- Библиотеки scikit-learn для применения машинного обучения.
- Фреймворк Django (для удобства работы пользователя)
Результат внедрения
В результате внедрения расчет основных значений для бизнес-плана стал занимать не более 15-ти минут. Кроме того, система дала возможность моделировать процесс и рассчитывать риски проекта, что ранее было недоступно.
