Каждый бизнес желает знать, где сидит фазан целевая аудитория  Всем привет! Геоаналитика преследует меня вот уже 3 года, скоро пойдет 4-й. Начиналось все в компании Тандер (Магнит), где я в роли одного из Дата Сайнтистов проекта прогнозировала потенциальный оборот магазинов, а продолжается в Билайне, где я теперь уже занимаюсь предиктивом не только для ритейла, но и для других форматов. Помимо этого, мне удалось применить геоаналитику для анализа инвестиционной привлекательности коммерческой недвижимости, а также поработать с микробизнесом и предпринимателями, которые не обладают миллионными бюджетами для геомаркетинговых исследований, но в то же время, не очень хотят терять миллионы после выбора неудачного места открытия. Присаживайтесь поудобнее, надеюсь, будет полезно и интересно (а именно: предпринимателям, малому бизнесу, где важен правильный выбор локации и аналитикам того самого бизнеса) В этой статье рассмотрим кейс "Как выбрать помещение для открытия кофейни?". В целом, данный подход масштабируется на любые виды бизнеса, где важна локация и то, что на ней происходит/находится.  Введение в геоаналитику и геомаркетинг Работа с гексагонами: познакомимся с гексагонами (Uber H3), научимся их выгружать, визуализировать  Выгрузка, визуализация и анализ гео данных из OSM Где открыть кофейню? Бибилиотеки: geopandas, json, shapely, folium, osmnx, h3  Волшебство: пересечение (пространственный join) полигонов и точек, визуализация гео данных (нанесение точек/полигонов на карту osm и ее различное форматирование), поиск ближайших объектов и др.  Геома́ркетинг (географический маркетинг) — маркетинговая дисциплина, направленная на взаимодействие с локальной аудиторией, выделенной по географическому признаку, с целью планирования, продвижения и осуществления деятельности в области сбыта продукции (wikipedia) Проще говоря, геоаналитика - это набор инструментов и методов по работе с пространственными данными, т. е. гео (координаты, геометрии (полигоны, линии и пр.)) + аналитика (обработка, визуализация, выводы), а геомаркетинг - это дисциплина, направленная на исследование локации на предмет состава проживающей/работающей/проходящей аудитории для открытия бизнеса/проведения маркетинговых кампаний  Области применения: розничная торговля продуктами питания (FMCG) здравоохранение (аптеки, частные клиники) общепит (кафе, рестораны, бары) банковский сектор и страхование бьюти - индустрия (салоны красоты, магазины парфюмерии и косметики) DIY (строительные магазины) девелопмент торговых центров и др.  Типовые задачи: выбор оптимального размещения нового объекта оценка потенциального объема продаж, определение класса (масс-маркет, бизнес, люкс) и состава реализуемой продукции/услуг определение эффективного пути использования имеющегося объекта выбор оптимальной локации для размещения наружной рекламы и др. маркетинговых оффлайн активностей 4 принципа масштабирования сети: 1) Перехват трафика Этот принцип подразумевает открытие сетевых точек в зонах с высоким пешеходным трафиком (важно: высокий пешеходный трафик не всегда равен большому количеству целевой аудитории (ЦА) => анализируем состав ЦА), а также вблизи уже открытых точек конкурентов (важно: конкурентное преимущество) 2) Синергия Эффект синергии достигается благодаря открытию смежных ниш бизнеса. Например: рядом с детскими товарами открывается магазин с товарами для дома/мам и пр. 3) Доступность Принцип наименьших усилий (подробнее) - это   принцип, который основан на том, что человек по природе своей стремится приложить как можно меньше усилий для получения желаемого. При наличии различных возможностей  – клиент пойдёт туда, где ближе/привычнее/комфортнее. Критерии: радиус охвата, пешеходная доступность, транспортная доступность  4) Кластеризация Торговые точки должны быть кластеризованы (распределены на группы) как минимум по следующим категориям: бюджет района, тип населенного пункта (большой/малый, поселки и пр.), формат торговой точки. Это означает, что для каждой группы необходима индивидуальная стратегия масштабирования, ценообразования, ассортиментной политики и т.д. Его величество, BIG DATA Развитие технологий получения, обработки и хранения геоданных позволяют творить потрясающие вещи в рамках геомаркетинговых исследований.  Используя различные приложения вы делитесь своей геопозицией Совершая звонки, смс, используя интернет, вы автоматом попадаете в базы данных телеком операторов, поисковых порталов, а также web-сервисов Подключаясь к WIFI в кафе, ТЦ, вы тоже попадаете в чью-то базу И это еще не весь список, но важно отметить, что в любом геомаркетинговом исследовании эти данные обезличены и выглядят примерно так: "в радиусе 500 м проживает 666 женщин и 999 мужчин" Какую информацию может содержать геомаркетинговое исследование локации? Трафик (автомобильный, пешеходный): Активность (кол-во пешеходов, кол-во автомобилей, кол-во проживающих/работающих) Социально - демографический профиль: пол, возраст, доходы Экономическая активность: количество чеков по категориям покупок, средний чек (ОФД) Интересы (основаны на поисковых запросах, часто посещаемых приложениях и пр.) и др.  Геоданные: Количество магазинов, школ, остановок, офисов, ТЦ, пешеходных переходов, парков, достопримечательностей, в общем - все, что вы можете найти на карте На сегодняшний день, услуги по геоаналитике, геомеркетингу, внутренним ГИС - системам предоставляют компании - владельцы таких данных, а также подрядчики, которые эти данные покупают у владельцев.  Это действительно один из самых мощных способов снизить риск "вложить кучу денег в открытие, но прогадать с местом", а автоматизация процесса поиска потенциальных мест открытия и их анализа помогает быстрее масштабировать сеть. Федеральные сети уже давно сформировали собственные отделы геоаналитики и активно закупают данные. Но как быть предпринимателям и микро бизнесу, который не готов тратить миллионы? Если вы - аналитик, владеющий Python, который анализирует/прогнозирует потенциал локации или тот самый бизнес, который ищет место для открытия, а может просто любопытный прохожий, кот, бот - читайте до конца и дайте обратную связь в комментариях. Это моя первая статья, но, если понравится писать, будет продолжение=) Uber опубликовал open source проект, с помощью которого можно легко и просто нанести на карту красивые шестиугольники :) Подробнее. Сделаем сразу импорт всех библиотек: Посмотрим как выглядит гексагон для рандомной точки в г. Краснодар: Размеры гексагонов:  OSM или Open Street Map -  это открытый ресурс с геоданными по всему миру. Подробнее о проекте. Подробнее про объекты карты, которые мы будем выгружать и анализировать. Теперь, с помощью osmnx и h3 сотворим магию и сгенерим гексагоны внутри полигона г. Краснодара: 1) Выгрузим границы г. Краснодара из OSM 2) Сгенерим гексагоны внутри полигона: Выгружаем объекты карты из OSM: Теперь, нам надо сджойнить полученные объекты с гексагонами: Посмотрим как по городу распределены кофейни: Выгрузим доступную инфу о жилых многоэтажных зданиях: Давайте посчитаем сколько людей проживает в этих домах, основываясь на следующих предположениях: Ok, Гугл: сколько в среднем квартир на этаже? Гугл вещает, что кол-во квартир напрямую зависит от класса жилья: эконом - в среднем 10 комфорт - в среднем 6-8 бизнес - в среднем 4-6 Мы можем (как отчаянные дата - сатанисты) углубиться в эту тему и парсить объявления авито/циан и на основе стоимости 1 кв. м определять класс объекта, да и данных по объектам недвижимости будет больше, чем с OSM Но мы здесь собрались не для того, чтобы парсить авито/циан, поэтому дальше будем использовать в среднем 10 квартир на этаж (доля бизнес и комфорт класса не так велика в Краснодаре) Посмотрим что у нас вышло с плотностью "гипотетического" населения в Краснодаре: Где открыть кофейню? Вопрос для отдельной статьи, а сюда я пришла, чтобы показать вам пример как можно творить магию геаналитику на открытых данных. Логично, что одним из ключевых факторов будет много людей и мало конкурентов, т. е. я предлагаю вам рассчитать фичу население/кол-во кофеен в гексагоне. Так мы сможем выбрать ТОП гексагоны для поиска потенциальных мест для открытия кофейни. Итого: Добавим фичу население/кол-во кофеен в гексагоне. Выберем гексагон с наибольшим значением. Выберем этот гексагон и его 6 соседей (быстро это можно сделать с помощью KDTree библиотеки scipy), чтобы на всякий пожарный не упустить ближайшие области из-за каких-либо перекосов в данных OSM (опционально). Открываем авито/циан и ищем там помещение для кофейни. Какие еще фичи можно рассчитать? Количество якорей трафика (ТЦ, БЦ, фаст фуд рестораны, супермаркеты и т. д.) поделим на кол-во кофеен/на кол-во населения Huff (а вот про модель Huff я расскажу позже :) Моя первая статья на Habr. Не кидайте помидоры :) Data scientist/Product Owner