В основе работы приложения Shop Placement Platform лежит алгоритм машинного обучения. Это программный код, который анализирует большие массивы данных и находит в них закономерности. Например, эта технология используется в рекомендательных системах.

Алгоритм обучался на реальных коммерческих данных о работающих магазинах торговой сети «Пятерочка». В основу «сценариев» прогнозирования, сколько сможет «зарабатывать» новый магазин, легли зависимости между местоположением действующего магазина, его характеристиками и показателей выручки уже существующих магазинов.

«Основная часть приложения — интерактивная карта с зонами рентабельности магазинов. Участки, окрашенные в красный, указывают на предполагаемый низкий экономический эффект торговой точки в этом пространстве, зеленые — на высокий. Пользователь выбирает точку на карте и добавляет характеристики торгового пространства. Например, площадь, тип здания (жилое или офисное), будет ли продаваться алкоголь и другие. Далее на основе этих данных алгоритм формирует “отчет” о потенциальном экономическом эффекте магазина и дает рекомендации относительно строительства здесь. Сравнив данные по нескольким точкам, пользователь определяет оптимальное местоположение нового магазина. Платформа не может заменить аналитика или менеджера, но может стать инструментом для более эффективной и быстрой работы», — отмечает один из разработчиков приложения, магистрант совместной образовательной программы по искусственному интеллекту ИТМО и Napoleon IT AI Talent Hub Даниил Соловьев.

Для подтверждения точности результатов анализа разработчики сравнили данные платформы по уже существующим торговым точкам с их реальными отчетами по экономической эффективности. В большинстве случаев показатели были близки.

Платформа была разработана магистрантами ИТМО в рамках совместной c компанией X5 Tech лаборатории по искусственному интеллекту. В течение шести месяцев студенты под руководством опытных экспертов создавали новые цифровые продукты. По итогам стажировки лучшие магистранты присоединились к команде компании.