Геоинформационные технологии в торговле

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ Продуктовые магазины; Гипермаркеты; Супермаркеты; Магазины бытовой техники; Магазины спорттоваров; Аптеки; Техномаркеты; И другие. Банки (сеть филиалов); Общепит (кафе, рестораны); Услуги сотовой связи; Клубы, кинотеатры; АЗС, автомагазины, автомойки, СТО; Медицинские клиники; Торговые сети Распределенные услуги Торговые сети Распределенные услуги

В общем случае, применение ГИС в сфере торговли производится по двум направлениям: Геомаркетинг Логистика Логистика наука, предмет которой заключается в организации рационального процесса движения товаров и услуг от поставщиков сырья к потребителям, функционирования сферы обращения продукции, товаров, услуг, управления товарными запасами и провиантом, создания инфраструктуры товародвижения Под маркетингом понимается управление созданием товаров и услуг, которые будут пользоваться спросом на рынке. Маркетинговое исследование – это процесс сбора и обработки информации для осуществления маркетинга. Маркетинговое исследование выступает поставщиком данных для осуществления маркетинга (принятия решений). Задача маркетингового исследования – собрать наиболее полную и достоверную информацию о рынке для того чтобы создаваемый товар или услуга были наиболее близки к тому, что требуется потребителям.

Геома́ркетинг (географический маркетинг) одна из дисциплин маркетингового анализа, технология принятия решений с использованием пространственных данных в процессе планирования и осуществления деятельности в области сбыта продукции, управлении пространственно-распределёнными объектами, характеризуемых потребителя, конкурентную ситуацию и (обязательно) инфраструктуру территории. Геомаркетинг (маркетинговое исследование) является формой маркетингового исследования, позволяющей проанализировать внешние и внутренние геопространственные (имеющие географическую привязку) показатели компании, различные аспекты её прошлой, текущей и будущей деятельности, включая инфраструктуру и конкурентную среду.

Геомаркетинг: задачи Выход на рынок другого региона Планирование сети Развитие сети Планирование рекламной политики Мониторинг работы сети - оптимизация работы Демографический анализ и прогноз Конкурентный анализ Геомаркетинг может решить две основные задачи: определить оптимальное местоположение точки предоставления товаров или услуг и определить оптимальные атрибуты этой точки, включая ассортимент предоставляемых товаров или услуг, время работы, площадь помещения и т.д.

Геомаркетинг: методы Геомаркетинговые исследования выполняются с использованием ГИС с привлечением внешней и внутренней социально-экономической информации относительно компании и анализируемой территории. Использование информационных технологий, как неотъемлемая часть маркетингового анализа, определяет геомаркетинг как смежную дисциплину между информационным менеджментом и маркетингом. В некоторых ГИС разработаны специализированные функции, направленные на решение маркетинговых задач. В частности, в известной системе ArcGIS предусмотрена инсталляция специализированных модулей: Network Analyst для анализа пространственно-распределённых сетей; Spatial Analyst для маркетинговых исследований.

Методы маркетинговых исследований соответствуют методам пространственного анализа в ГИС. Наиболее распространены и востребованы следующие методы: построение буферных зон (зоны затопления, видимости, распространения радиоволн, доставки грузов, рыночного охвата и т.п.), маршрутизации (прокладка оптимального маршрута для доставки грузов и т.п.), анализ положения относительно каких-либо объектов (конкурентов, потребителей, поставщиков и т.п.), анализ доступности (пешая, автомобильная и т.п.), количественные переменные (количество пешеходов, автомобилей и т.д.), пространственной статистики (регрессионный анализ, распределение покупателей, концентрации грузов, размещение магазинов и т.д.), сетевого анализа (взаимосвязи типа поставщик - продавец - покупатель). Помимо геоинформационных методов, важными являются демографические, социально-экономические и физико- географические характеристики территорий различного пространственного охвата.

Данные Они разбиваются на несколько категорий: данные о своих торговых точках, данные о конкурентах, данные о потребителях. Данные о своих точках и точках конкурентов могут включать информацию о местоположении и атрибуты торговых точек: ассортимент, цены, инфраструктура, торговые площади, объем продаж и др. Сведения о потребителях включают социально- демографические данные, данные о доходах, данные о численности. Кроме этого, необходимы базовые пространственные данные и данные об инфраструктуре, они важны для анализа пространственного поведения потребителей.

Местоположение магазина Удачное местоположение магазина – это необходимое условие успешной торговли. Ошибку в выборе места часто бывает невозможно исправить. И хотя некоторые до сих пор полагаются в этом вопросе на свою интуицию, многие ведущие ритейлеры уже давно пользуются более точными инструментами. От анализа социальных сетей до проведения рекламных кампаний, от разработки программ лояльности до изучения отношения к бренду и продуктам – геоинформационные системы дают понимание всех местных особенностей.

Местоположение покупателя Эта таблица получена на основе данных, собранных по «карточной» программе лояльности существующего магазина. Она содержит адреса покупателей и данные о том, сколько они потратили денег в этом магазине за последние нескольких месяцев. У организаций есть подобные базы данных, будь то частные компании, государственные органы, использующие информацию о гражданах для предоставлением им госуслуг, или же компании из сектора ЖКХ, использующие данные о пользователях для управления ремонтными работами, техобслуживанием и развитием инженерных сетей.

Требуется понять, сколько именно было продано в каждом из районов, а также сравнить эти значения с другими статистическими показателями, такими, как численность населения, средний доход на семью и возраст жителей. Для объединения данных в нескольких точках, таких, как точки продаж, в более крупные области часто используется метод Пространственной агрегации. Таким образом можно проводить сравнения между несколькими районами или добавлять дополнительные данные об этих районах. Данные о продажах агрегировали по укрупненным районам – переписным участкам, что позволило связать данные с сотнями различных демографических и статистических показателей.

Анализ горячих точек На этой карте мы видим, что сумма покупок, сделанных клиентами, колеблется от участка к участку. Если в этих колебаниях присутствует закономерность, то можно выявить основные факторы, влияющие на продажи. Горячие точки – это группы участков (кластеры), где уровень продаж статистически значимо превышает среднее значение, а также холодные точки, где показатели оказались ниже среднего. Красные области показывают горячие точки, а синие – холодные. Наличие горячих точек говорит о том, что существует статистически значимая связь между объемом продаж и пространственными факторами, то есть продажи распределены не случайным образом.

Анализ доступности Чем легче клиентам добраться до магазина, тем больше шансов, что они будут делать покупки именно там. Таким образом, время в пути является одним из факторов, влияющих на объемы продаж в каждом кластере. Это может объяснить появление горячей точки в непосредственной близости от магазина: клиентам проще добраться до магазина, поэтому они совершают в нем больше покупок. Для моделирования транспортной инфраструктуры (дорог, трубопроводов) и для расчета расстояний и перемещений по ним используется Сетевой анализ. Модуль Network Analyst может подсчитать самый быстрый путь от каждого участка до магазина. После построения маршрутов, каждому участку приписывается показатель времени, необходимого, чтобы добраться от этого участка до магазина. Результат – на карте.

Еще один фактор, который может влиять на продажи – это численность населения. Мы предполагаем, что продажи будут выше в тех кластерах, где находится большее количество потенциальных покупателей.

Возможно, что наш магазин привлекает людей с определенным уровнем дохода. Тогда мы можем проанализировать, как этот показатель влияет на продажи. Эта карта показывает среднее (медианное) значение дохода на семью в каждом участке Возможно, что наш магазин нравится покупателям конкретной возрастной категории. Это карта показывает средний возраст людей по переписным участкам.

Анализ данных Выделено четыре фактора, которые могут влиять на продажи в каждом участке: Время в пути до магазина; Численность населения в каждом участке; Средний уровень дохода на семью; Средний возраст жителей на участке. Однако, просто посмотрев на карту, мы не можем достоверно сказать, какие из них действительно оказывают значимое влияние на объем продаж, а какие – нет. Чтобы это узнать, мы прибегнем к еще одному методу анализа.

Влияние факторов оценивается статистическими методами. В данном случае, применяются два: Исследовательская регрессия – это процесс оценки комбинаций каждого из этих четырех факторов и определение, какие из них действительно важны для предсказания будущих продаж в каждом участке, а какие нет. Обычная регрессия – это статистический метод, который показывает, как конкретно одна или несколько входных независимых переменных (таких, как время в пути, численность населения, уровень дохода) воздействуют на выходную переменную (объем продаж). Применив этот метод, можно получить уравнение, которое количественно описывает связь между численностью населения, доходом, временем в пути и объемом продаж в данном участке.

Прогноз продаж Используя уравнение, полученное в ходе анализа продаж в существующем магазине, можно оценить продажи по участкам (кластерам), расположенным поблизости от будущего магазина. Здесь показан предсказанный в соответствии с моделью объем продаж в новом магазине, распределенный по участкам. Теперь можно подсчитать общий предполагаемый объем выручки и решить, достаточен ли он для открытия прибыльной работы нового магазина.