*Меня зовут Алексей Козыкин, я работаю в департаменте аналитических решений «КОРУС Консалтинг», где мы реализовываем проекты по управлению данными и геомаркетинговому анализу. Геоданные способны дать дополнительную информацию о ваших клиентах и пользователях и объяснить отклонения. Но есть предубеждение, что использование пространственных данных сопряжено с высокой технической подготовкой и огромными трудозатратами, поэтому проекты по их сбору и использованию часто не выходят за рамки пилотного проекта. Крупные компании, работающие на В2С-рынке, активно используют геоданные в своих маркетинговых исследованиях. В большинстве случаев не возникает вопроса, зачем и как используется эта информация. В современном мире мы не можем представить себе сервис такси без анализа маршрутов и навигации или крупную торговую компанию, проводящую экспансию без детального анализа потенциальной целевой аудитории на местности. И присмотреться к этому виду данных стоит каждому.* Геомаркетинговый анализ изучает влияние пространственных, имеющих географическую привязку, и социально-экономических характеристик аудитории на ключевые показатели компании, ее товаров или услуг. Например, почему жители одного региона покупают больше, а другого — меньше. Анализ изучает множество отдельных процессов компании: от продаж конкретных продуктов (например, персонализированных услуг банков в разных отделениях) до показателей торговых точек (например, потенциальной окупаемости новых отделений). При этом характер использования продуктов и услуг у каждой целевой аудитории в каждом регионе и районе описывается множеством совершенно разных факторов окружающей среды.
Поведение целевой аудитории связано с социально-экономическими особенностями района, его инфраструктурой, трафикообразованием и персональной логистикой. Для определения влияния этих особенностей есть ряд инструментов, которые чаще всего используются на практике: На практике редко получается, что для решения задачи достаточно анализа только трафика или только инфраструктуры. Выбор инструментов определяется гипотезой — тем, какие данные в первую очередь нужно собрать и сколько это стоит. В зависимости от гипотезы можно предположить, какие инструменты и источники данных нужны, и насколько сложно будет реализовать сбор нужной информации.  Шаг первый. Формируем гипотезу и выстраиваем структуру данных Когда компания лишь подступается к методу, на этапе пилота есть соблазн довольствоваться чем-то небольшим. Пример — исследование, как клиент получает доступ к товару: целенаправленно идет в магазин, заходит случайно по дороге на работу, специально едет или возвращается раз в период. Но такой подход не раскрывает весь потенциал метода. Чтобы не довольствоваться «усеченными» сведениями вне зависимости от выбранной гипотезы необходимо построить базовую структуру данных: найти исследуемые объекты, определить их расположение, название. Для этого используются API ГИС (платные или с открытым доступом — например, сервис OpenStreetMap). Платные API обрабатывают запросы быстрее, это их ключевое достоинство. Но некоторые задачи подразумевают сотни тысяч запросов, что увеличивает время поиска. По набору функций API можно разделить на четыре типа: Результатом первого этапа будет базовая структура из адресов исследуемых объектов и их координат, а также множество дополнительных геоданных: характеристики домов, графы маршрутов, характеристики пешеходных маршрутов и автомобильных маршрутов, информация о деятельности организаций, трафикообразующие полигоны и многое другое. Шаг второй. Проверяем гипотезы на моделях На основе построенной базовой структуры можно проверять гипотезы. Чаще всего в первую очередь моделируют следующие процессы: Отдельно выделенные модели для классификации районов на основе сложных социально-экономических процессов. Часто такие модели требуют специфических данных из специализированных источников, а их влияние на исследуемые объекты могут быть не очевидны (например, миграция населения и изменение стоимости квартир или аренды). Так как большинство моделей строятся на ограниченных данных, результат не будет точным на 100%. Но даже на основе первых результатов можно сделать вывод, как можно будет использовать результат исследования. И если данные сильно повлияют на ваш проект, запланировать их уточнение дополнительной информацией, связанной с выбранным пространством.  Шаг третий. Уточняем модели Для уточнения моделей нужно больше информации. Собирать ее можно самостоятельно или через к геоаналитические платформы — второе значительно упрощает процесс.  Геоаналитические платформы — это особые 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 районов — всё это не только на текущий момент, но и в ретроспективе нескольких лет. Их базы данных хранят информацию об игроках рынка, итоги переписи населения, исторический срез погодных условий, данные от сотовых операторов, информацию о стоимости квартир, пробки на дорогах, запросы в поисковой системе и многое другое. В некоторых сервисах даже можно получить конкретные ответы на конкретные вопросы: где чаще проводит время ваша целевая аудитория, где чаще совершается онлайн поиск ваших продуктов.  Ценообразование платформ определяется по большей части из экономии ресурсов на сбор нужной информации пользователями самостоятельно — то есть чем более экзотичны нужные данные, тем выше их стоимость.   Несмотря на стоимость подобных инструментов, самостоятельно собирать такие данные в рамках одного проекта попросту бессмысленно: расходы на это попросту не окупятся.
Геоаналитические платформы помогут уточнить уже построенные вами модели или разработать более сложные: Как запустить в компании геомаркетинг Рациональнее привлекать на геомаркетинг отдельного специалиста-аналитика.
Собирать данные для геомаркетинга можно параллельно проекту, не привязываясь к его особенностям. Это значит, привлеченный специалист не обязательно должен быть глубоко интегрирован в вашу деятельность. Для большей части задач достаточно минимальной информации о вас (адреса точек и вид деятельности), которые позволяют определить необходимый набор инструментов.  Геомаркетинг дает возможность проверить большое количество гипотез и проследить эффект от использования геоданных на проекте на базе только open source технологий. Для запуска работы на базовом уровне не нужно много денег и ресурсов — достаточно начать с появления в штате аналитика и сбора доступной информации. А вот глубокое «копание» в данных и использование социально-экономических показателей для уточнения моделей ведет к резкому удорожанию проекта за счет стоимости информации из внешних баз — насколько вам это необходимо и какой объем средств вы готовы инвестировать в эту задачу, решать вам на основе показателей вашего бизнеса и ваших целей.  Но эффект от использования геоданных всегда положительный – в первую очередь, за счет легкой интерпретируемости результатов. Они всегда наглядны, информацию из них легко начать использовать — к примеру, продемонстрировав графики с тепловыми картами, можно уже на пресейле произвести на заказчика достаточно сильный wow-эффект. Качественный анализ целевой аудитории приводит к росту показателей вашего продукта. Data scientist