Легко и даже с расчетом потенциальной выручки конкретной точки. По сути, за нас все делает специальная программа и искусственный интеллект.
Итак, первый этап: забиваем город, выбираем нужные фильтры, и программа показывает нам удачные локации для помещений под магазин. Нам важно учесть:
проходят ли «народные тропы» в прямой видимости помещения,
как расположены остановки и сколько маршрутов общественного транспорта здесь проходит,
каков трафик пешеходный и автомобильный с разбивкой на вечерний и утренний,
какое количество жильцов проживает в радиусах 100 и 300 метров,
наличие других точек ритейла в радиусе 300 метров
и десятки других критериев, которые анализирует программа, а не человек, поэтому без ошибок.
Выбрали удачные секторы и отправляем своего спеца, чтобы он уже глазами и ногами исследовал территорию и нашел конкретные потенциальные помещения с конкретными адресами. Если же партнер открывается в очень отдаленных регионах, то по нашему алгоритму он сам находит интересные помещения и передает нам на анализ. Вот уже эти данные мы заносим в уникальную и специально разработанную нами нейросеть на базе Python и за 5 секунд получаем потенциальную выручку на лето и зиму.
Если подробнее: мы взяли порядка 180 действующих магазинов, обозначили важные факторы помещения, которые влияют на выручку, залили все это в код нейросети. Искусственный интеллект обучился и начал за секунды выдавать прогнозируемую выручку на основе массива данных. Процент попадания — от 90%. Ни один человек этого не сделает.