*Меня зовут Алексей Козыкин, я работаю в отделе аналитических решений компании «КОРУС Консалтинг», где мы реализуем проекты по управлению данными и геомаркетинговому анализу.
Геоданные могут предоставить дополнительную информацию о ваших клиентах и пользователях и объяснить отклонения.
Но существует предубеждение, что использование пространственных данных связано с высокой технической подготовкой и огромными трудозатратами, поэтому проекты по их сбору и использованию зачастую не выходят за рамки пилотного проекта.
Крупные компании, работающие на рынке B2C, активно используют геоданные в своих маркетинговых исследованиях.
В большинстве случаев не возникает вопроса, почему и как используется эта информация.
В современном мире мы не можем представить службу такси без анализа маршрутов и навигации, а крупную торговую компанию, расширяющуюся без детального анализа потенциальной целевой аудитории в данной сфере.
И каждому следует присмотреться к этому типу данных.
*
Что такое геомаркетинговый анализ
Геомаркетинговый анализ изучает влияние пространственных, географических и социально-экономических характеристик аудитории на ключевые показатели компании, ее продуктов или услуг.Например, почему жители одного региона покупают больше, а другие меньше? В анализе рассматриваются многие отдельные процессы компании: от продаж конкретных продуктов (например, персонализированных банковских услуг в различных филиалах) до показателей продаж (например, потенциальной рентабельности инвестиций в новые филиалы).
При этом характер использования продуктов и услуг каждой целевой аудиторией в каждом регионе и местности описывается множеством совершенно разных факторов внешней среды.
Поведение целевой аудитории связано с социально-экономическими характеристиками района, его инфраструктурой, формированием трафика и личной логистикой.
Для определения влияния этих особенностей существует ряд инструментов, которые чаще всего используются на практике:
- Анализ эффективности размещения объектов
Базовый алгоритм определяет влияние социально-экономических процессов на территории на KPI объекта.
Если оно меняется в зависимости от расстояния между ними, то можно определить, насколько оптимально размещен данный объект.
- Кластеризация объектов
Часто объекты объединяются для дальнейшего анализа по схожим показателям или внутренней специфике; geodata улучшает эту группировку, добавляя внешние процессы в список характеристик.
Чем лучше кластеризация, тем эффективнее планирование ассортимента, прогнозирование продаж, маркетинговая и другие мероприятия.
- Оценка конкурса
Инструмент позволяет понять, какой процент вашей целевой аудитории захватили ваши конкуренты.
На основе полученных данных можно построить модель пространственной дифференциации Хотеллинга и оптимизировать цены на продукцию.
- Идентификация полигонов, генерирующих трафик
Как и в задаче анализа эффективности местоположения, алгоритм определяет показатели влияния различных типов зданий и достопримечательностей на работу объектов.
При этом вы можете получить дополнительную информацию о целевой аудитории (например, как она сформировалась в том или ином районе или что ее интересует рядом с вашим объектом).
- Сегментация целевой аудитории
Компании часто делят своих клиентов на группы, чтобы лучше с ними работать.
Вы можете создавать для них персональные рекомендации, улучшать сервис, выявлять потребности, прогнозировать отток и многое другое.
Для этого используются данные, полученные внутри торговой точки: история покупок, персональные данные участников программы лояльности.
Вы также можете сегментировать свою целевую аудиторию с помощью геоданных.
Вероятностные модели позволяют определить финансовые возможности клиентов, демографическую сегментацию и многое другое.
- Определение оптимального ассортимента и/или формата объекта
Геоданные помогают охарактеризовать вашу целевую аудиторию в конкретной области с точки зрения демографии, социальных и духовных потребностей, финансовых возможностей и т. д. Это позволяет лучше выстроить стратегию продаж.
- Прогноз размера целевой аудитории
Вышеперечисленные инструменты позволяют строить вероятностные модели посещений магазинов.
Учитывая разнообразие характеристик района и розничной торговли, размер целевой аудитории можно определить на основе сравнения этих характеристик для нового района или на основе модели Хаффа.
- Определение каналов коммуникации с целевой аудиторией
Геоплатформы собирают данные о местоположении по поисковым запросам на определенные товары и услуги — это упрощает поиск каналов связи с клиентами.
- Прогнозирование объемов продаж товаров/услуг
Перечисленные инструменты наполняют модели прогнозирования дополнительной информацией, позволяя более обоснованно агрегировать продажи товаров в разных магазинах, определять максимальный спрос и многое другое.
Это дает исчерпывающую информацию о распределении временных рядов продаж и повышает качество прогнозов.
- Оценка скорости расширения
Как и при анализе эффективности локации, модель определяет влияние процессов на KPI объекта.
В данном случае под KPI понимаются показатели, соответствующие стратегии расширения компании.
Выбор инструментов определяется гипотезой — какие данные нужно собрать в первую очередь и сколько это стоит. В зависимости от гипотезы можно догадаться, какие инструменты и источники данных необходимы, и насколько сложно будет собрать необходимую информацию.
Дьявол кроется в деталях: как проводится анализ
Первый шаг.Формируем гипотезу и строим структуру данных
Когда компания только начинает осваивать метод, на пилотном этапе возникает соблазн довольствоваться чем-то малым.Примером может служить исследование того, как клиент получает доступ к товару: он целенаправленно идет в магазин, заходит случайно по дороге на работу, совершает специальную поездку или возвращается раз в период. Но такой подход не раскрывает весь потенциал метода.
Чтобы не удовлетворяться «усеченной» информацией, независимо от выбранной гипотезы, необходимо построить базовую структуру данных: найти изучаемые объекты, определить их местоположение, название.
Для этого используются ГИС API (платный или открытый доступ — например, сервис OpenStreetMap).
Платные API быстрее обрабатывают запросы, в этом их ключевое преимущество.
Но некоторые задачи подразумевают сотни тысяч запросов, что увеличивает время поиска.
По набору функций API можно разделить на четыре типа:
- Каталог – позволяет найти необходимую информацию об объектах по заданным параметрам (по названию, местоположению, категории, в заданном радиусе и т.д.);
- Геокодирование – позволяет конвертировать адреса в координаты и наоборот;
- Маршрутизация — позволяет найти оптимальный маршрут по заданным параметрам;
- Визуализация – позволяет использовать графическое представление данных.
Шаг второй.
Проверка гипотез на моделях На основе построенной базовой структуры можно проверять гипотезы.
Чаще всего сначала моделируются следующие процессы:
- Влияние объектов, генерирующих трафик (потребители, поставщики, кинотеатры, метро и т. д.).
- Модель конкуренции (модель Хотеллинга и аналоги).
- Модель, определяющая соотношение уникальности предложения конкурента и его доступности.
- Гравитационная модель притяжения (модель Хаффа или другие модели).
- Вероятностная модель, прогнозирующая приток покупателей в конкретную торговую точку из конкретного района.
- Доступность объектов (пешком, на автомобиле).
- Количество людей в округе.
- Качество инфраструктуры и элитность района.
Зачастую такие модели требуют конкретных данных из специализированных источников, и их влияние на изучаемые объекты может быть неочевидным (например, миграция населения и изменение стоимости квартир или арендной платы).
Поскольку большинство моделей построены на ограниченных данных, результат не будет точным на 100%.
Но даже по первым результатам можно сделать вывод о том, как можно использовать результат исследования.
И если данные окажут сильное влияние на ваш проект, планируйте обновить их дополнительной информацией, связанной с выбранным пространством.
Шаг третий.
Указание моделей Для уточнения моделей необходима дополнительная информация.
Собирать можно самостоятельно или через геоаналитические платформы — второе значительно упрощает процесс.
Геоаналитические платформы – это специальные системы и компании, в которых эксперты и аналитики собирают данные из большого количества источников, анализируют их и визуализируют различные социально-экономические (и не только) показатели территорий – все это не только в текущий момент, но и в ретроспектива нескольких лет. В их базах данных хранится информация об игроках рынка, результаты переписи населения, исторические погодные условия, данные сотовых операторов, информация о стоимости квартир, пробках, запросах поисковых систем и многое другое.
В некоторых сервисах вы даже можете получить конкретные ответы на конкретные вопросы: где чаще всего проводит время ваша целевая аудитория, где чаще всего ищут ваши товары в Интернете.
Ценообразование платформ определяется по большей части экономией ресурсов на сборе необходимой информации самими пользователями — то есть, чем экзотичнее требуемые данные, тем выше их стоимость.
Несмотря на стоимость таких инструментов, самостоятельно собирать такие данные в рамках одного проекта просто бессмысленно: затраты на это просто не окупятся.
Геоаналитические платформы помогут вам уточнить уже построенные модели или разработать более сложные:
- Миграция населения;
- Средний заработок по области;
- Предрасположенность района к росту преступности;
- Предрасположенность к переходу на доставку продуктов;
- Средний доход семьи;
- И так далее.
Вы можете собирать данные для геомаркетинга параллельно с проектом, не привязываясь к его особенностям.
Это значит, что привлеченному специалисту не обязательно быть глубоко интегрированным в вашу деятельность.
Для большинства задач достаточно минимальной информации о вас (адреса точек и вид деятельности), что позволяет определить необходимый набор инструментов.
Геомаркетинг дает возможность проверить большое количество гипотез и отследить эффект от использования геоданных на проекте, основанном только на технологиях с открытым исходным кодом.
Чтобы начать работу на базовом уровне, вам не понадобится много денег и ресурсов — просто начните с найма аналитика и сбора доступной информации.
Но глубокое «копание» в данных и использование социально-экономических показателей для уточнения моделей приводит к резкому удорожанию проекта из-за стоимости информации из внешних баз данных – насколько вам это нужно и сколько денег вы готовы инвестировать в эту задачу решать вам, исходя из показателей вашего бизнеса и ваших целей.
Но эффект от использования геоданных всегда положительный – в первую очередь благодаря легкой интерпретируемости результатов.
Они всегда наглядны, и начать использовать информацию из них легко — например, демонстрируя графики с тепловыми картами, уже на предпродаже можно создать достаточно сильный wow-эффект у покупателя.
Качественный анализ целевой аудитории приводит к увеличению эффективности вашего продукта.
Теги: #Большие данные #ml #анализ данных #Маркетинг #автоматизация #Геоинформационные сервисы #карты #API Карт #карты #геокодирование #геомаркетинг
-
Перевод
19 Oct, 24 -
Я Перешел На Ubuntu И Не... Жалею?
19 Oct, 24 -
Обзор Cdma-Модема Ubiquam Um-400
19 Oct, 24
