Эволюция оценки локаций для магазинов «Ленты»
Х@habr_comмедиа / агрегатор
1 месИстория трансформации процесса выбора локаций для магазинов «Ленты» от ручных прогулок до ML-модели с точностью 90%.
Как оценку места под магазин ужали с трёх недель до одного клика
В 2009 году, чтобы понять, стоит ли открывать магазин в конкретном районе, сотрудники «Ленты» шли туда пешком. Исследование так и называлось, City Walk, прогулка по городу. Четыре дня в полях плюс две недели на отчёт, все конкуренты и зоны доступности заносились руками в PowerPoint.
Сегодня прогноз товарооборота новой точки приходит по клику на карте. Между этими двумя состояниями 15 лет, собственный геопортал на ArcGIS и ML-модель на градиентном бустинге, которую команда принципиально решила делать in-house.
Разберёмся, как из хождения ногами выросла модель, работающая с точностью до 90%.
Кратко (AI)
Компания «Лента» прошла путь от ручного сбора данных о локациях для магазинов до автоматизированной системы. Теперь прогноз товарооборота новой точки формируется с помощью собственной ML-модели на базе градиентного бустинга и геопортала ArcGIS.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖