Как данные о количестве геосигналов помогут открыть магазин в прибыльном месте

Поиск локации для открытия торговой точки – не такое уж простое занятие. С одной стороны, это интуитивно понятная тема.  Даже без специальных знаний мы можем утверждать, что открыть магазин на «красной линии» выгоднее, чем открыть его рядом с промзоной. С другой стороны, на выбор влияет множество факторов, которые порой бывает трудно проанализировать одновременно. Как поступить в таком случае?

В одной из наших статей мы уже рассказывали о факторах, влияющих на привлекательность торговой точки. А здесь давайте более подробно разберём пользу изучения  данных о количестве геосигналов.

Что такое геосигналы?

Начнём с того, что как такового определения у этого термина нет. Условимся, что здесь и далее во всех статьях под геосигналами мы подразумеваем информацию о местоположении человека, получаемую с помощью мобильного устройства. Согласитесь, сегодня мы уже не можем выйти на улицу без смартфона. Он давно перестал быть просто средством связи, теперь смартфон – это наше отражение в цифровом мире. Поэтому мы уверенно утверждаем, что местоположение мобильного устройства соответствует местоположению человека.

Каждое устройство с определённой периодичностью посылает сигнал о своей геолокации. Учитывая суммарное количество устройств в мире, получается огромный объём данных. На основании информации о местоположении устройства можно проследить, например, как часто люди ходят за покупками в торговый центр. Или какой маршрут они чаще всего выбирают, когда едут на работу.

Подобные данные используют в своих исследованиях урбанисты и исследователи Big Data. Также данные о местоположении использует в своей работе Geomatrix.

Как анализировать количество геосигналов?

Для иллюстрированного примера приведем карту геосигналов для части г. Казань.

Geosignals in Kazan

Рис. 1. Количество геосигналов в центре г. Казань. Визуализация в Carto.

На рисунке синими точками отображено количество геосигналов и их пространственное распределение. Здесь хорошо видно, что скопления точек в целом приурочены к транспортной сети. Причем, наибольшая плотность прослеживается непосредственно на перекрёстках дорог и вблизи них.

Также на карте заметно как зоны скопления точек формируют относительно ритмичный рисунок. Эти скопления точек сформированы точками интереса – одни объекты привлекают больше людей, другие меньше. Соответственно, количество геосигналов визуализирует популярность той или иной точки у населения.

На второй карте также отображены данные о количестве геосигналов, но уже с делением на микрозоны по 400 метров. Отдельно на карту нанесены некоторые торговые центры.

Геосигналы по микрозонам

Рис.2. Количество геосигналов, распределённое по микрозонам 400х400 метров. Также показаны некоторые ТЦ. Визуализация в Carto.

При совмещении нескольких слоев на одном рисунке мы снова видим «классические» закономерности:

  1. Распределение точек геосигналов проходит по улицам, то есть привязано к транспортной сети.
  2. Скопление точек геосигналов всегда приурочено к точкам интереса.

Понимая эту связь, можно анализировать привлекательность той или иной зоны для ритейла.

Вернёмся к фразе о том, что «открыть магазин на «красной линии» выгоднее, чем открыть его рядом с промзоной». Безусловно, это утверждение логично и верно, но это слишком простой и очевидный вариант. Обработка данных о геосигналах и визуализация результата на карте позволит выявить зоны со скрытым потенциалом. То есть Вы сможете найти «рыбное место» и сфокусировать свой бизнес там. Именно в этом заключается преимущество работы с геосигналами.

Где ещё можно применить знания о количестве геосигналов?

Стоит отметить, что подавляющее большинство данных, которые собираются через устройство, имеют географическую привязку. Геотеги ваших фотографий и публикаций, входы/выходы в интернет, даже поисковые запросы.

В 2017 году  Яндекс провел исследование «Поисковые интересы на карте Москвы». Суть в том, что чуть меньше половины всех поисковых запросов люди совершают через смартфон или планшет. Для каждого запроса Яндекс определяет геолокацию – иногда только область или город, а иногда точные координаты. Исследователи разделили карту Москвы на квадраты 500х500 метров и распределили по ним запросы, имеющие географическую привязку. В результате получилась интересная интерактивная карты Москвы, показывающая какие темы пользователи ищут в разных местах города.

Логичным продолжением таких исследований является гиперлокальный таргетинг. Это вид таргетинга, который позволяет найти целевую аудиторию, отвечающую вашему представлению об «идеальном потребителе». Гиперлокальный таргетинг учитывает одновременно местоположение в нужном радиусе и интересы целевой аудитории, которая обитает в этом радиусе.

Как заявляют некоторые эксперты, обработка геолокационных данных – это перспективное направление, но пока что человечество плохо представляет, как работать с этими данными. Вместе с тем,  уже есть пример применения обработки данных о геосигналах в ритейле. В дальнейшем это направление будет развиваться всё активнее и быстрее.

А пока что Вы можете самостоятельно проанализировать данные о геолокации с помощью Geomatrix.