Marketing Logic Атлас ГИС

Продукт
Разработчики: Marketing Logic
Дата последнего релиза: 2020/02/05
Технологии: ГИС - Геоинформационные системы

Содержание

2020: Оценка в онлайн-режиме способности точки ритейла «притягивать» покупателей в зависимости от геопозиции

Аналитическая компания Marketing Logic 5 февраля 2020 года объявила о том, что расширила возможности геоинформационной системы Atlas за счёт обновления модуля, оценивающего привлекательность локаций для бизнеса на основе классической гравитационной теории Дэвида Хаффа. Модуль может использоваться интерфейсе геоплатформы Atlas и через API системы для поиска расположения, потенциально наиболее выгодного с точки зрения привлечения посетителей.

По словам разработчиков, обновлённый сервис в режиме онлайн определяет способность потенциальной точки ритейла «притягивать» в заданном радиусе свою долю покупателей в зависимости от геопозиции, площади объекта, транспортной инфраструктуры, плотности и количества жителей.

В основу модели Хаффа положена гипотеза о том, что привлекательность отдельного магазина для покупателя зависит от двух параметров: площади торгового зала магазина (прямая зависимость с привлекательностью) и расстояния до точки ритейла (обратная зависимость).

Метод позволяет определить относительные пропорции, в которых потребители распределяются между торговыми точками. Он эффективен и полезен на предварительном этапе расчёта и анализа торгового оборота точки, оценки инвестиционной привлекательности или прогноза развития с учётом действий конкурентов, появления новых точек поблизости, уточнили в Marketing Logic.

Плюс сервиса в том, что он позволяет пользователю на стороне клиента без привлечения ИТ- или ГИС-специалистов в простом и интуитивно понятном интерфейсе программы или непосредственно в меню системы Atlas за несколько минут проанализировать привлекательность различных локаций. Отчёты по локации формируются в режиме онлайн.

Благодаря повышенному в обновлении уровню автоматизации и внесённым элементам сервис способен самостоятельно осуществлять поиск лучших локаций в городе и рекомендовать оптимальные характеристики магазина в каждой из них. Подобный подход выгодно отличается от ручного подбора и позволяет экономить время исследования, сохраняя привычную прозрачность классической гравитационной модели Хаффа, подчеркнули в компании.

Реклама
Lenovo ST50 – идеальный сервер начального уровня

Высокая производительность, надежность и удобство обслуживания делают ThinkSystem ST50 идеальным вариантом для компаний малого и среднего бизнеса, удаленных офисов и филиалов.

Узнать больше

Основные параметры, которые задаёт пользователь – это выбираемая область на карте для анализа и предполагаемая площадь торговой точки. Система сама на основе предзагруженных данных вычисляет коэффициент гравитации магазина, формирует отчёт о количестве населения, уже существующих точках ритейла, определяет вес конкурентов и оцениваемой локации, рассчитывает прогнозное значение количества покупателей.

«
Модель Хаффа доказывает свою эффективность не одно десятилетие, и многие наши клиенты используют данную модель в совокупности с современными методами статистической оценки потенциала локаций, например, для ритейла или торговых центров. В рамках обновления модуля мы хотели дополнить классическую модель всеми преимуществами современных геоинформационных сервисов: высокой точностью, широким спектром дополнительных геоданных, автоматизацией. Модуль стал высокоэффективен при решении всего комплекса задач по управлении сетью: открытии новых точек, их закрытии, перемещении, переформатировании. Обновленный модуль учитывает все изменения в городе, способные повлиять на бизнес-показатели исследуемого объекта. Его также можно запускать в автоматическом режиме для мониторинга изменений «силы притяжения» по уже существующей сети. Прогнозы модуля Atlas.Huff значительно детальнее классического гравитационного подхода и «ручных» экспертных методов, – рассказал управляющий партнёр Marketing Logic и эксперт в области автоматизации и геомаркетинга Дмитрий Галкин.
»

2018

Атлас - визуализация пространственных данных

Большинство данных, с которыми работают компании, имеют географические привязки. Например, продажи клиентам определяются географическим расположением целевых групп. Все клиенты имеют 2-3 адреса (проживания, регистрации, работы, учебы) и передвигаются достаточно логично между основными адресами. Выявление данных закономерностей позволяет «обучиться» и масштабировать алгоритмы. Гео-данные повышают качество принимаемых решений и эффективность действий по текущим и потенциальным рынкам, клиентам, медиа-планированию, привлечению и росту продаж.

Бизнес B2C очень сильно привязан к географии. Даже если нет точек продаж, или 90% клиентов привлекается в интернете, клиенты живут, работают, передвигаются и принимают решения в материальном мире. Многие компании только начинают работать и использовать гео-данные и пространственный анализ и только некоторые стабильно увеличивают бюджет данного направления в 10 раз. Гео-данные и результаты гео-анализа становятся намного понятнее в результате визуализации. В Marketing Logic разработали специальное решение для отображения гео-данных – Атлас для быстрого и легкого выполнения следующих задач:

  • Гео-кодирование данных (дополнение адресов пространственными координатами)
  • Укрупнение и зумирование до уровня города, региона, макрорегиона
  • Подключение информативных слоев по вашему рынку с высокой глубиной детализации
  • Создание и отображение расчетных слоев с целью оптимизации бизнес показателей
  • Для удобства отображения гео-данных и результатов пространственного анализа, разработана собственная гео-информационную систему Атлас.
  • Визулизация top-down и bottom-up любых гео-данных

Медиа-планирование и микромаркетинг – оптимизация по целевым группам

Геомаркетинг позволяет обнаружить закономерности и масштабировать успех отдельных элементов на уровень всей сети.

В рамках анализа целевых групп, возможны два подхода:

Описание целевой группы известно и ее легко выявить на основании соц-дем характеристик. Географический анализ покажет распределение (где живут) и движения (куда и когда перемещаются) целевой группы для любого региона. Возможно смешение нескольких слоев и поиск схожих характеристик.

Описание целевой группы нечеткое и непостоянное. В таком случае, геомарктеинг будет анализировать закономерности и тестировать алгоритмы, которые решают поставленную бизнес задачу в первую очередь на исторически накопленных ваших внутренних данных. Выводы для последующего использования будут протестированы на исторических данных или отдельной тестовой выборки.



ПРОЕКТЫ (2) ИНТЕГРАТОРЫ (1) СМ. ТАКЖЕ (3)

ЗаказчикИнтеграторГодПроект
- Бинбанк
Marketing Logic2018.02Описание проекта
- Росбанк ПАО
Marketing Logic2017.12Описание проекта



Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2017 год
2018 год
2019 год
Текущий год

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 8)
  Эверпоинт (Everpoint) (3, 5)
  Ростелеком (1, 2)
  Неолант (1, 2)
  ESRI (1, 1)
  Другие (6, 6)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2017 год
2018 год
2019 год
Текущий год

  Visary (Визари АИС) - 95 (95, 0)
  Проекты ГИС - 53 (53, 0)
  ArcGIS - 48 (45, 3)
  Оптимум ГИС - 20 (20, 0)
  Социальный ГЛОНАСС - 10 (10, 0)
  Другие 115

  Visary (Визари АИС) - 14 (14, 0)
  Оптимум ГИС - 3 (3, 0)
  Проекты ГИС - 2 (2, 0)
  Bentley Map - 1 (1, 0)
  Marketing Logic Атлас ГИС - 1 (1, 0)
  Другие 8