Když pořádně svítí slunce, utrácíme víc. Meteocentrum umí předvídat chování počasí i zákazníků

Predikční modely postavené na strojovém učení pomáhají s předvídáním chování klientů. Z toho těží marketéři, obchodníci i elektrárny a teplárny.

meteocentrum1

Foto: Meteocentrum

Bohuslav Zeman, zakladatel společnosti Meteocentrum

Jaro pomalu, ale jistě klepe na dveře. A s ním i daleko větší počet slunečných dní. Radost z toho mají nejen příznivci vitamínu D, ale také obchodníci. Dle statistik totiž dokáže slunce pozitivně proměnit náladu zákazníka, kterému se pak snadněji otevírá peněženka. Jaký vliv má počasí na chování spotřebitelů, dokáže v komplexních predikčních modelech tvořených umělou inteligencí předpovídat společnost Meteocentrum, o jejíž služby mají zájem klienti nejen ze sektoru obchodu a služeb, ale také velcí hráči na poli energetiky či třeba policie.

Když v roce 2008 Bohuslav Zeman coby student vysoké školy spouštěl portál Meteocentrum, chtěl veřejnosti nabídnout především kvalitní nástroj na předpověď počasí, který podle něj v té době chyběl. Meteocentrum tehdy přineslo některé úplné novinky, jako je například předpověď počasí po hodinách a pro konkrétní lokality.

Na webu začaly postupně přibývat i další funkce a kromě veřejnosti začaly výstupy Meteocentra zajímat i firmy. „Zpočátku se jednalo čistě o meteorologická data a předpovědi, postupně jsme se však setkávali s požadavky na různé aplikované modely – ať už to byla předpověď výroby energie z obnovitelných zdrojů, speciální parametry pro zemědělství a dopravu nebo třeba vliv počasí na služby a prodej,“ vysvětluje Bohuslav Zeman.

Okolo původně ryze informačního nástroje se tak postupem času vyvinula celá meteorologicko-technologická firma, která začala pro klienty dávat dohromady aplikované predikční modely pod značkou ForecastsCloud.

Počasí je druhý nejdůležitější faktor ovlivňující náladu spotřebitelů hned po ekonomické situaci

„Firmám dnes například predikujeme poptávku po jejich produktech, protože zjistily, že dokážeme dodat velmi zajímavá data a služby a třeba i optimalizovat marketingové sdělení. Zkrátka víme, co, kdy, kde a jak zákazníkům ukázat, abychom maximalizovali účinek sdělení, protože počasí má vliv na nás všechny a všude,“ vysvětluje Bohuslav Zeman.

Pod vlivem počasí

Aniž bychom si to uvědomovali, počasí má na naše spotřebitelské chování skutečně velký vliv. Po stavu ekonomiky dokonce druhý největší. Když prší, je větší zájem o pláštěnky, když sněží, platí to u termoprádla. A pokud je teplo, jdou na dračku zase tílka. Jedná se o celkem logické chování spotřebitele, jsou tu ovšem i méně zjevné rysy.

V momentě, kdy je pošmourno či prší, rostou tržby prodejcům zboží pro domácnost, nábytku a také oblečení. Některé studie dokonce hovoří o tom, že spotřebitelé, kteří jsou vystaveni většímu množství slunce, jsou ochotni za zboží zaplatit více. A právě s těmito údaji pak mohou efektivně pracovat obchodníci i marketingové agentury.

Predikční modely Meteocentra dovedou společnostem pomoci k vyšším obratům a úsporám

„Předpovídáme nákupní náladu zákazníků a tím pomáháme optimalizovat efektivnost reklamních kampaní. Nebo třeba na základě předpokládaného engagementu v online prostředí lépe cílit komunikaci na sociálních sítích nebo v newsletterech,“ vysvětluje Bohuslav Zeman.

Obchodníci zase mohou na základě znalosti o tom, jaké přichází počasí, lépe koordinovat zásobování. Platí to především u rychloobrátkového zboží. Pokud bude svítit slunce, je lepší mít na skladě více nápojů a potravin ke grilování. Znát přesnou předpověď se však v poslední době stalo důležité také pro teplárny a elektrárny.

Milionové úspory

Podle Zemana je důvodem volatilita, kterou na energetické trhy přinesly poslední roky. „To s sebou přináší nové výzvy pro efektivitu a požadavky na optimální plánování. A energetika je z velké míry ovlivňována počasím – jak na straně spotřeby, tedy jak moc svítíme nebo topíme, tak na straně výroby. Ovlivňuje produkci z obnovitelných zdrojů, efektivitu turbín a tak dále,“ vysvětluje Zeman. Podle něj je ladění modelů na míru potřebám energetického trhu často několikaměsíční proces a spolupráce se tak rozbíhá delší dobu, i přesto se ale elektrárnám či teplárnám takové modely vyplácejí.

Podle Zemana jsou všeobecně podniky díky predikčním modelům schopny ušetřit i jednotky milionů ročně. Za příklad dává právě energetiku, kde jsou klienti, mezi které patří i ČEZ, dle Zemanových slov schopni snížit náklady i o více jak deset procent oproti stavu před optimalizací. Cena samotné služby Meteocentra se pak odvíjí od požadavků na výstup, podle Zemana se však většinou pohybuje ve vyšších desítkách tisíc korun měsíčně pro jednotlivý produkt či model.

„Většinou spolupracujeme dlouhodobě i v rámci konzultací, dohledu a jsme spíše partneři než jen dodavatel služby,“ dodává Zeman s tím, že jeho společnost každý rok roste o desítky procent, ovšem v minulém roce se obraty z poptávky po snížení nákladů v energetice, obchodu a službách navýšily o 230 procent.

Přesto je Meteocentrum stále relativně malou společností s přibližně desítkou expertů a obraty v řádech vyšších jednotek milionů korun ročně. To však společnosti nebrání, aby ve velkém investovala do jednoho ze stavebních kamenů svých predikčních modelů, a to umělé inteligence a strojového učení.

Přesnější předpověď počasí i chování spotřebitelů

Dnes společnost umělou inteligenci využívá ve dvou úrovních. První se týká vytváření samotných předpovědí počasí, které vždy vycházejí z některého z meteorologický modelů, jichž je celá řada. Jak vysvětluje Zeman, pro různé lokality a druhy počasí je vždy lepší použít jiný model. Jeden umí pro danou oblast lépe bouřky, jiný zvládá zimní inverze, další zase dobře předpovídá třeba noční teploty.

„Naše modely se učí na historických datech a minulých předpovědích. Ty porovnáváme se skutečností a na základě toho následně vhodně kombinujeme různé modely s cílem minimalizovat budoucí odchylky a dosáhnout co nejpřesnější možné předpovědi,“ vysvětluje zakladatel Meteocentra.

V druhém případě je strojové učení využíváno k vytváření predikčních modelů, které samotnou předpověď počasí překračují. „Aplikované modely se učí na minulých datech zákazníka – ať už se jedná o výrobu či poptávku v energetice, prodejnost vybraných produktů či poptávku ve službách. Tato data pak kombinujeme s další spoustou našich dat – nejen meteorologických, ale i ekonomických a z oblasti psychologie spotřebitelů. Na tomto všem se model učí predikovat požadovaný výstup,“ vysvětluje Zeman.

meteocentrum2

Foto: Meteocentrum

Společnost tvoří své predikční modely s pomocí strojového učení

Ze schopností umělé inteligence dnes těží například i policie, se kterou Meteocentrum pracuje na mapách kriminality a predikci zločinnosti v konkrétních oblastech, kde hraje počasí také významnou roli. V neposlední řadě však umělá inteligence slouží i široké veřejnosti, protože stojí za předpovědí počasí na webu Meteocentra.

Podobně jako před lety se i dnes snaží firma svým uživatelům nabízet inovativní funkce. Brzy by tak měla být k dispozici například přesná předpověď počasí až na 30 dní dopředu. Společnost však přináší zcela nové nástroje i mimo samotný portál Meteocentrum.

Odborníci i široká veřejnost mohou nově využívat schopnosti online kalkulačky v API Meteocentra jménem MeteoSource. Ta po zadání potřebných dat dokáže vypočítat výrobu energie ze solárních panelů a větrných elektráren. Mezi zadávané parametry patří nejen přesná lokace, ale u solárních elektráren také jejich výkon či sklon a orientace panelů. Predikci je navíc možné vyhledávat až osm let zpětně a udělat si tak relativně přesnou představu o tom, kolik energie by právě na vaší střeše konkrétní solární elektrárna generovala.

Právě vývoj podobně inovativních funkcí spolu s vylepšováním veškerých výstupů je to, na co se chce Meteocentrum podle Bohuslava Zemana soustředit i v budoucnu. A byť v současné době již několik zahraničních klientů společnost má, Zeman by chtěl inovativní nástroje dostávat k firmám sídlícím za hranicemi naší země stále více.