Seminarium internetowe:
Od danych do decyzji — z RetailSonar & ChargePlanner

Webinarium:
AI Location Intelligence

Dowiesz się, jak wykorzystać dane z RetailSonar i algorytmy ChargePlanner, by przewidzieć przychody, zoptymalizować sieć ładowarek EV i punkty handlowe – bez zgadywania, za to z pewnością.

Bezpłatny webinar 45 minut

 Premia:

 Lista kontrolna
 Szablon Briefu

Zarejestruj się na WEBINAR

Napisz tutaj swoją własną etykietę.

Profil Uczestnika

#Inteligencja lokalizacji AI | 

Dla kogo jest to szkolenie?


Menedżerowie rozwoju EV, właściciele stacji bazowych,
firmy planujące sieć EV


Operatorzy i deweloperzy Retail / Nieruchomości
/sieci sklep

Samorządy, gestory infrastruktury, planowanie przestrzenne, zarządcy nieruchomości

Inwestorzy poszukujący danych i modeli, dokładnie analizują CAPEX / OPEX

Czego się nauczysz ?

Dane & baza RetailSonar

Jak korzystać z aktualnych danych o lokalizacjach, aktywności lokalnej, potencjale rynkowym, konkurencji i ruchu.

Algorytmy predykcyjne
z ChargePlanner

Jak przewidzieć zużycie (EV), przychody, lokalny popyt, dopasować liczbę & typ ładowarek, uwzględniając warunki lokalne. 
Puste miejsce, przeciągnij, aby zmienić rozmiar

Materiały gotowe

Checklista, szablony, raport demo, wzór briefu z parametrami, które naprawdę się liczą

Analiza scenariuszy
/ ROI
/optymalizacja

Testowanie wariantów: nowe lokalizacje, przenoszenie, zamknięcia, kanibalizacja, ceny lokalizacyjne, dopasowanie do warunków sieciowych i infrastruktury. 

Decyzje strategiczne
bez błędów

Jak przygotować rekomendacje dla inwestorów / zarządu; jak uzasadnić wybór lokalizacji liczbowo.

Agenda webinaru 

45 minut

  • Wprowadzenie
     Dlaczego decyzje lokalizacyjne są kluczowe – typowe błędy i straty związane z działaniami.

  • RetailSonar
     Przegląd danych, baza rynkowa.
    Analiza konkurencji.
    Geografia użytkowników i lokalna aktywność.

  • ChargePlanner
     Jak działa model predykcyjny EV, typy ładowarek, przewidywany popyt, lokalne uwarunkowania, ceny lokalizacyjne.

  • Scenariusze i ROI
     Porównanie wariantów: nowe lokalizacje vs. przenosiny/ optymalizacja istniejących; jak uwzględnić kanibalizację i zmienne koszty przyłącza/ infrastruktury.

  • Q&A
     Sesja Pytań.

  • Bonus
    Checklisty.
    Brief do AI-analizy + Raport demo




  • Webinar
    z Ekspertami Branży.

Oferta Szkolenia
Program Szkolenia (4h)

korzyści

Dlaczego warto?

Ograniczysz straty
przy wyborze lokalizacji

Unikniesz kosztownych błędów lokalizacyjnych – dowiesz się, jakie decyzje mogą generować straty i jak im zapobiegać.

Zyskasz dostęp do praktycznych narzędzi analitycznych

Poznasz RetailSonar i ChargePlanner w kontekście danych rynkowych, konkurencji i prognoz popytu.

Sprawdzony model

Nauczysz się oceniać opłacalność inwestycji - – przećwiczysz scenariusze ROI, uwzględniając kanibalizację, koszty infrastruktury i potencjał lokalizacji.

Gotowe materiały 

Otrzymasz gotowe materiały do działania – Checklisty, przykładowy brief do AI-analizy oraz demo-raport wspierający kolejne decyzje.
Puste miejsce, przeciągnij, aby zmienić rozmiar
Puste miejsce, przeciągnij, aby zmienić rozmiar

Dajemy praktyczne rozwiązania, gotowe procedury.

Prowadzący

Filip Zdort | 

Ekspert lokalizacji, geoprzestrzeni,
monetyzacji sieci ładowarek EV + retail.

Praktyk w wdrożeniach.

Terminy, format i cena

Webinar
AI Location Intelligence

Od danych do decyzji — z RetailSonar & ChargePlanner

Dowiesz się, jak wykorzystać dane z RetailSonar i algorytmy ChargePlanner, by przewidzieć przychody, zoptymalizować sieć ładowarek EV i punkty handlowe – bez zgadywania, za to z pewnością.

Webinarium 45 min – bezpłatne – z darmową listą kontrolną i szablonem briefu.
Napisz tutaj swoją niesamowitą etykietę.

Webinarium
Bezpłatne

45 minut

Szkolenie pełne
Płatne

2 400 zł

Język

Angielski

Wymagania

dostęp do Internetu, podstawowa wiedza o EV lub handel detaliczny/nieruchomości będzie plusem, ale nie jest warunkiem koniecznym.
Ucz się gdzie chcesz

Najprostszy sposób na naukę online.

Dołącz do społeczności edukacyjnej online.

Napisz tutaj swoją własną etykietę.
Napisz tutaj swoją własną etykietę.