2ГИС Аналитика
Где открыть новую точку продаж
Данные 2ГИС для аналитики открытия точек продаж состоят из нескольких основных блоков, что помогает сделать аналитику более точной.
Данные 2ГИС состоят из трёх основных блоков:
- Данные о поисках мобильной аудитории 2ГИС за определённый промежуток времени на тему «Поесть» (по списку рубрик, связанных с заданной тематикой);
- Данные о плотности размещения квартир;
- Данные о плотности размещения работающих сотрудников в организациях города.
В первом блоке визуализируем поиски пользователей мобильного приложения 2ГИС и показываем наиболее тёплыми (красными) пятнами места, где поиски аудитории происходят наиболее часто. Ниже пример по Уфе.
В выделенной геозоне показана одна тепловая зона с наибольшей активностью и частотными интересами аудитории (красное пятно). При этом видно, что данная зона уже покрыта конкурентами (чёрные точки на карте). Есть конкуренты с хорошими отзывами (крупные чёрные точки на карте). Есть ряд зон (жёлтые пятна), в которых тоже присутствует интерес к теме «Поесть», а конкуренты находятся не в зонах интересов, а в соседних зонах (чёрные точки немного удалены от жёлтых зон). К рассмотрению для открытия собственных точек можно принимать красные, жёлтые и зелёные зоны, так как в них может быть сформирован спрос при совпадении некоторых факторов из второго и третьего блоков данных 2ГИС.
В выделенной геозоне показана одна тепловая зона с наибольшей активностью и частотными интересами аудитории (красное пятно). При этом видно, что данная зона уже покрыта конкурентами (чёрные точки на карте). Есть конкуренты с хорошими отзывами (крупные чёрные точки на карте). Есть ряд зон (жёлтые пятна), в которых тоже присутствует интерес к теме «Поесть», а конкуренты находятся не в зонах интересов, а в соседних зонах (чёрные точки немного удалены от жёлтых зон). К рассмотрению для открытия собственных точек можно принимать красные, жёлтые и зелёные зоны, так как в них может быть сформирован спрос при совпадении некоторых факторов из второго и третьего блоков данных 2ГИС.
На примере выше визуализация сделана только в виде тепловых пятен (без разбивки города на квадраты и без числовых значений поисков). Количество поисков при этом можно определить по цвету пятна и легенде (подписи к карте), в которой приведены числовые значения поисков, соответствующие определённому цвету.
Разделение на квадраты также возможно. Об этом расскажем ниже.
Разделение на квадраты также возможно. Об этом расскажем ниже.
Во втором блоке данных анализируем плотность размещения квартир. Рассмотрим ту же геозону, что и выше.
Тут 2 слоя:
Тут 2 слоя:
- тепловой – отражает уже не поиски, а плотность квартир, разбивку города на квадраты;
- числовой — показывает количество квартир в квадрате.
Открытие точек в этих зонах может быть оправдано, так как точка сразу будет частично обеспечена интересами проживающих в квадрате людей. Часть интересов может быть захвачена и оттянута от точек конкурентов за счёт предоставления продукции более высокого качества, по более доступной цене и с помощью акционных кампаний.
В третьем блоке рассматриваем данные о плотности сотрудников в организациях. Для подготовки единых выводов рассмотрим ту же часть геозоны.
Мы видим, что по адресу: Комарова, 8 есть ряд организаций и есть жёлтое пятно, в котором может работать до 700 сотрудников. По данным общего справочника 2ГИС, в здании присутствуют представители 26 организаций.
Соответственно, есть смысл исследовать на местности именно эту зону для открытия собственного подразделения, так как в её радиусе:
Мы видим, что по адресу: Комарова, 8 есть ряд организаций и есть жёлтое пятно, в котором может работать до 700 сотрудников. По данным общего справочника 2ГИС, в здании присутствуют представители 26 организаций.
Соответственно, есть смысл исследовать на местности именно эту зону для открытия собственного подразделения, так как в её радиусе:
- активная аудитория 2ГИС часто ищет по теме «Поесть»;
- есть жилые дома;
- велика вероятность востребованности услуг персоналом фирм в дневное время.
При оценке географической инфраструктуры можно отметить наличие рядом АЗС и больницы. Посетителей этих геообъектов также можно привлекать акционными способами к покупкам в близлежащей точке сбыта, можно организовать доставку.
При оценке имеющихся конкурентов в заданной геозоне на основе справочника 2ГИС можно найти лишь одну компанию, которая по продуктовому направлению не совпадает с предложением заказчика. Предлагают только суши и близкие продукты. Пицца также может закрывать часть спроса, так как может иметь более доступную цену, больший вес выхода блюд или поставляться в более короткие сроки. Также могут быть предложены более широкие, чем у конкурентов, часы доставки или даже круглосуточный формат.
При оценке имеющихся конкурентов в заданной геозоне на основе справочника 2ГИС можно найти лишь одну компанию, которая по продуктовому направлению не совпадает с предложением заказчика. Предлагают только суши и близкие продукты. Пицца также может закрывать часть спроса, так как может иметь более доступную цену, больший вес выхода блюд или поставляться в более короткие сроки. Также могут быть предложены более широкие, чем у конкурентов, часы доставки или даже круглосуточный формат.
Аналогичным образом могут быть рассмотрены (первоначально без выезда на местность) похожие группы точек и тепловых пятен в Уфе.
Уфа — старый город, достаточно освоенный различными компаниями общественного питания, и большинство зон с максимальной активностью аудитории наверняка уже покрыто большим количеством конкурентов. В этом случае стоит обращать внимание на исследование жёлтых зон, зон наличия интересов вдоль трасс движения автомобильного и общественного транспорта.
Уфа — старый город, достаточно освоенный различными компаниями общественного питания, и большинство зон с максимальной активностью аудитории наверняка уже покрыто большим количеством конкурентов. В этом случае стоит обращать внимание на исследование жёлтых зон, зон наличия интересов вдоль трасс движения автомобильного и общественного транспорта.
Общая карта геозоны в обычном справочнике 2ГИС.
Дополнительные возможные способы исследования на основе данных 2ГИС.
С помощью ПО QGIS (и на основе поставляемой инструкции к ПО) можно:
С помощью ПО QGIS (и на основе поставляемой инструкции к ПО) можно:
- Используя данные 2ГИС (запросы в формате MS-Excel/CSV), построить отдельный тепловой слой с учётом поисков только с уникальных устройств. Так как каждый пользователь осуществляет несколько (от 4 до 7) поисков до принятия решения, то можно выделить места, где сконцентрированы пользователи с уникальными ID их устройств. Это покажет размещение уникальных групп людей с предпочтениями к вашим товарам. Визуально тепловой слой не будет сильно отличаться от карты, визуализированной на основе первого блока данных 2ГИС, но данный слой сможет показать зоны, где предпочитают именно ваши товары и где будет концентрация таких интересов от уникальных пользователей.
- Используя данные 2ГИС (запросы в формате MS-Excel/CSV), можно рассматривать изменение тепловых пятен, сгруппировав поиски по вечернему, утреннему и дневному времени — это покажет ёмкость тепловых зон в различное время суток. Также аналогичную оценку можно провести для ёмкости тепловых зон интересов по дням недели, месяцу, времени года.
- Дополнив данные 2ГИС данными о погоде за прошедшие периоды из открытых источников, можно отслеживать емкость и влияние погодных условий на интересы к продукции: источник открытых данных 1, источник открытых данных 2, источник открытых данных 3. Такая визуализация тепловых зон также возможна в QGIS по каждому дню для принятия решения о расширении или сужении продуктовой матрицы в определённые температурные периоды. При этом данные в QGIS могут быть обогащены заказчиком самостоятельно, а также дополнены информацией о динамике количества и размеров средних чеков в точках конкурентах для принятия ещё более обоснованных решений. При этом QGIS будет выступать единой геоинформационной платформой.
- При наличии данных по нескольким городам становится возможным сравнение похожих сценариев по ёмкости тепловых пятен (по количеству поисков, плотности квартир, наличию сотрудников). С выделением уже существующих успешных точек и оценкой сложившихся сценариев потребления в них и переносом этого опыта на точки, где сценарий потребления и геоусловия совпадают в новых городах открытия.
