Kihívás
Kliensünk Közép-Európa legnagyobb energia vállalata, egyben a régió egyik legnagyobb kiskereskedelmi hálózatának üzemeltetője. Az évek folyamán a downstream termékek piacán nevük összeforrott a minőséggel, a töltőállomásokon piacvezető gasztro és kiskereskedelmi opciókat kínálva ügyfeleik számára. A vállalat vezetése stratégiai céljai között a jövőbeni növekedése és ügyfélkapcsolatok kulcsterületeként a kiskereskedelmet azonosította. Ezen célok támogatásához külső partnerek szakértelmére kívántak támaszkodni hogy az segítse a cégvezetést az egyes töltőállomásokhoz legmegfelelőbb kiskereskedelmi szolgáltató egységek definiálásában.
Megoldás
Ügyfelünk a GeoX-t választotta az egyedi üzleti GIS megoldások terén meglevő tapasztalata és kiemelkedő lokációs adatai miatt. Ügyfelünk igényeinek részletekbe menő megismerése után a GeoX csapata egy teljesen egyedi megoldás fejlesztését javasolta. Szakértőink egy olyan eszközt fejlesztettek, amely geolokációs adatbázisainkat felhasználva mesterséges intelligencia elemzés segítségével mindegyik lokációra javaslatot tett az optimális kiskereskedelmi profilra. A megoldás több száz helyhez kötött változót, belső eredményességre vonatkozó adatokat és Nash egyensúly változókat használt fel, amelyeket gépi tanulás algoritmusok segítségével elemzett. A megoldáshoz Azure ML, Power BI, and Azure Data Factory technológiákat használtunk.
Együttműködésünk eredményeképpen ügyfelünk töltőállomás fejlesztéssel kapcsolatos üzleti döntései egyértelműen adatalapúvá váltak. A GeoX megoldása szolgáltatta kliensünknek az adatokat, amelyek a kiskereskedelmi üzletág növekedését segítették.
