Поделиться геолокацией

Бизнесу особенно важно находиться в нужное время в нужном месте: неудачное расположение офиса может стать причиной потерь от 30% до 50% первоначальных инвестиций в его создание, а в некоторых случаях даже привести к закрытию компании. Чтобы избежать такого сценария и предотвратить ущерб, компании прибегают к услугам геомаркетинга, который позволяет оценить перспективность локации для открытия бизнеса, выявить факторы, влияющие на спрос, и запланировать поставки. Геоаналитика широко используется в финансовой сфере, ритейле, сфере услуг и FMCG, при этом отдельными инструментами для проверки гипотез, например маркетплейсом геослоев, может воспользоваться даже малый бизнес.

Маркетинг к месту

Среди проблем с ведением бизнеса 11% предпринимателей называют расположение бизнеса, следует из исследования Промсвязьбанка, «Опоры России» и агентства Magram Market Research, проведенного по итогам 2021 года. Невозвратные инвестиции из-за неудачной локации могут доходить до 30–50%, оценивает генеральный директор разработчика решений для бизнеса на основе больших данных Platforma Алексей Каштанов: «Например, если при открытии салона красоты вы тратите 1 млн руб., то можете потерять около 300 тыс. руб.».

Оценить перспективность места расположения торговой точки можно с помощью геомаркетинга. Этот инструмент позволяет проверить бизнес-гипотезы, а также выявить факторы, влияющие на спрос в конкретной локации.

Применение продуктов геоаналитики при выборе оптимального размещения торговых точек и офисов продаж позволяет увеличить выручку до 20%, оценивали PwC и Strategy&.

По оценке экспертов компании Platforma, использование геоаналитики у 20% компаний-клиентов позволило увеличить выручку на 30% и средний срок жизни — на 9–12 месяцев.

Это направление маркетинга стремительно развивается во всем мире: аналитики MarketsandMarkets ожидают, что объем глобального рынка геомаркетинга вырастет с $10,7 млрд в 2020 году до $32,5 млрд к 2025 году при совокупном годовом темпе роста (CAGR) на уровне 25% в течение прогнозируемого периода. В России, по данным ВТБ, рынок геоаналитики растет на 15–20% в год. По оценкам iKS-Consulting, в 2020 году рынок российских сервисов геоаналитики приближался к объему 850 млн руб.

Одним из драйверов роста востребованности сервисов геоаналитики стала пандемия. «Резкие изменения в бизнесе из-за пандемии COVID-19 сделали модели, основанные на большом количестве исторических данных, менее актуальными. Теперь принятие решений требует большего разнообразия данных для лучшего понимания ситуации»,— отмечали аналитики Gartner, указывая на тренд перехода от больших данных к более широким, собранным из различных источников. Такие данные лежат в основе инструментов геомаркетинга — например, геоаналитическая платформа Geo.Platforma содержит более 1 тыс. слоев данных для каждого квадрата геосетки 500х500 м по городам с населением более 500 тыс., получаемых из различных сфер бизнеса: IT, финансовой отрасли, телеком-операторов и ритейлеров.

Банк данных

Когда COVID-19 поменял маршруты и график перемещения людей, компании столкнулись с оттоком трафика и были вынуждены перестраивать бизнес с учетом новых реалий. Так, в ВТБ заметили изменение потоков посетителей во время пандемии: в одних офисах произошел наплыв клиентов, тогда как другие пустовали.

Банк решил модернизировать сеть, причем при выборе локации и формата для офисов ему требовалось принять в расчет не только стандартные факторы вроде пола и возраста жителей, но и необычные — например, чтобы дорога пешком от метро занимала не больше 15 минут, а клиенты в радиусе 500 м от локации хотя бы раз интересовались ипотекой, потребительским кредитованием, автокредитами за последний год. Чтобы решить эту задачу, ВТБ использовал геоаналитические инструменты: карту с геоданными для 68 городов России. Анонимизированные массивы данных собраны в облачном хранилище, где искусственный интеллект ищет закономерности между ними в зависимости от запроса клиента.

Для решения задачи ВТБ из массива данных была отобрана информация о населении, уровне доходов, интересе к банковским продуктам, кредитных историях, а также данные о расположении офисов конкурентов и доступной коммерческой недвижимости. Карты городов на платформе разделены на квадраты 500x500 м. Для каждого сектора аналитики строят прогнозы продаж кредитных продуктов, привлечения депозитов и новых клиентов на операции, приносящие банку комиссионный доход. Результат визуализируется при помощи тепловых слоев: в тех местах, где показатель высокий, слой имеет более насыщенный цвет.

Такой метод позволил ВТБ выбрать оптимальные локации для новых отделений. Чтобы банк мог определиться с форматом офисов, аналитики с помощью алгоритмов машинного обучения рассчитали интегральный рейтинг интереса к кредитным продуктам в каждой локации. Результат показан в виде сине-красной шкалы, где в синюю зону попадают метрики с небольшим вкладом, а в красную — наиболее значимые. Например, если в красную зону одной из локаций попали два параметра из трех — продажи кредитных продуктов и депозитов, то система оценит это местоположение как благоприятное для открытия офиса, где состав команды продаж будет ориентирован в большей степени на первые два продукта.

В результате применения геоаналитики ВТБ оптимизировал сеть офисов в 68 городах России и за полгода сократил накладные расходы на аренду и содержание помещений на 10%, увеличил поток новых клиентов на 19%, а клиентскую базу — на 6%. Сегодня ВТБ, так же, как и другие крупные российские банки, продолжает оптимизировать сеть с помощью геомаркетинга.

Геоаналитика на малых оборотах

Инструменты геомаркетинга широко применяются не только в финансовой сфере, но и в ритейле, предприятиях из сферы услуг и FMCG-компаниях. В этих областях расположение офисов имеет принципиальное значение с точки зрения конкурентных преимуществ. Удачное расположение важно бизнесу любого размера, однако бюджеты малого не всегда предусматривают услуги геомаркетологов.

Сделать геоаналитику доступнее для малого бизнеса, а также для компаний, которые планируют наружную рекламу, позволяет маркетплейс геослоев, который в сентябре запустила Platforma.

Преимущество маркетплейса состоит в том, что он позволяет купить уже готовый рецепт решения своей боли — предрассчитанный с помощью ИИ геослой, демонстрирующий оптимальные места для открытия торговых точек по 15 отраслям (в октябре ожидается расширение до 30 отраслей). Есть и ручной режим работы с маркетплейсом, когда заказчик сам выбирает геослои для их пересечения. Так, можно находить зоны высокой концентрации целевой аудитории, смешивать со слоем суммы трат целевой аудитории на товары целевой категории товаров, а также учитывать как текущее расположение прямых конкурентов, так и наличие коммерческой недвижимости по рыночным ценам.

Стоимость геослоев на маркетплейсе — от 500 руб. для городов-немиллионников до 10 тыс. руб. для Москвы. Предрассчитанный ИИ слой стоит от 2,5 тыс. руб. для городов-немиллионников до 50 тыс. руб. для Москвы. Все слои приобретаются и остаются в доступе в личном кабинете заказчика.

До конца года GeoPlatforma намерена реализовать возможность загрузки в систему данных заказчика, преобразовав их в геослой, чтобы включить их в анализ или монетизировать, продавая доступ другим клиентам платформы. При этом круг потенциальных покупателей можно ограничить, например исключить из него прямых конкурентов.

После выбора локаций заказчик может с помощью готовых математических моделей провести необходимый анализ данных — выбрать наиболее перспективные локации для развития бизнеса или планировать оптимизацию уже имеющейся сети с учетом особенностей каждой площадки. Таким образом, геоанализ на пяти слоях может обойтись компании в 2,5–50,0 тыс. руб., и он позволит «существенно сократить риск ошибки при выборе места для будущего бизнеса», подчеркивает Алексей Каштанов.

Мастерство предсказания

Большие данные из разных отраслей применяются также для прогнозирования спроса и планирования поставок. По оценкам Mckinsey Digital, влияние искусственного интеллекта на планирование цепочки поставок составляет от $1,2 трлн до $2 трлн. Так, треть продаж американской Amazon приходится на персональные рекомендации, а международная служба доставки FedEx с помощью прогнозной аналитики с точностью от 65% до 90% определяет клиентов, готовых уйти к конкурентам, и делает им персональные предложения.

Многие российские компании также внедряют собственные системы прогнозирования спроса — например, предиктивная система торговой сети «Пятерочка» на основе чековой аналитики прогнозирует вероятность продажи товара с точностью до часа и рассчитывает заказы на пополнение полок, а маркетплейс Ozon благодаря системе прогнозирования перестал закупать товары у поставщиков с запасом и сэкономил на аренде складских помещений. Внедрение нейросетей для анализа спроса проводил и «Магнит»: по прогнозам аналитиков ритейлера, предиктивная система позволит увеличить выручку на 4 млрд руб. в год за счет снижения дефицита товаров и сэкономить 1 млрд руб. на сокращении списаний продукции.

Прогноз потребительских предпочтений может быть как составлен на основе собственных данных компании, так и собран на основе различных источников — в таком случае он позволит выйти за пределы поведения клиента в магазине и дает более широкую картину в связке с информационным полем. Например, на основе данных социальных сетей американская сеть Walmart выяснила, что пользователи в восторге от Cake Pops, и оперативно запустила этот десерт в своих магазинах.

Услугу по прогнозированию спроса на основе больших данных о клиентах от компаний различных отраслей в России предлагает компания Platforma. Обезличенные данные о чеках и трансакциях компаний-партнеров, в том числе банков, соцсетей, телеком-операторов, операторов фискальных данных и ритейлеров, попадают в хранилище Platforma. С помощью ML-моделей аналитики ищут точки пересечения между базами данных и выстраивают клиентский путь на разных площадках. В зависимости от запроса клиента Platforma формирует пользовательские сегменты, составляет портрет типичного представителя аудитории и прогнозирует его покупки.