Propuesta de creación de una plataforma digital con el modelo de distribución de COVID-19 en la ciudad de San Petersburgo

En el mundo de vez en cuando emergen diversas epidemias: algunas lo hacen de manera periódica y silenciosa, mientras que otras, aparecen de repente y con gran resonancia. Con la aparición de nuevos virus aparecen nuevos objetos de estudio para la Epidemiología. Muchos investigadores visualizan casos reales, otros construyen «la continuación» de la gráfica de contagiados y ofrecen pronósticos generales por ciudades «en el contexto» de unos países. Pero, ¿qué va a pasar si aparece un primer caso de contagio en una ciudad en concreto? ¿Cómo de rápido se propagará la enfermedad teniendo en cuenta las particularidades de la ciudad?

Esto se puede saber construyendo un modelo de imitación de la propagación del virus, un trabajo que llevó a cabo el Centro de Estudios del Entorno (una empresa del sector IT que se dedica a geoanálisis para retail, servicios de salud y estudios de urbanismo) junto con el Instituto de Investigación Científica de la Epidemiología y Microbiología N.F. Gamaleya.

¿En que datos está basado el modelo?

Antes de generar un modelo de imitación para la propagación de cualquier virus en el contexto de una ciudad, ha de simular el comportamiento principal de las personas: dónde viven, cómo se desplazan a pie y en el transporte público (con o sin el trasbordo en el metro), a dónde van a trabajar o estudiar. Esto se hace con base en geomodelos de los lugares de aglomeración de público en la ciudad (modelos de atracción de la población). En total, el modelo contiene cerca de 70 geofactores: particularidades del desplazamiento de transporte, carga en las paradas, número de trabajadores en centros de negocios, población residente en las viviendas, disponibilidad de tiendas de alimentación. Es curioso, que los desarrolladores aplicaron geodatos que durante 17 años ya se emplean en el negocio principal: servicios de geomarketing para evaluar el potencial de la localización.

A continuación ha de considerar la probabilidad de contagio, incluida la probabilidad de que un determinado grupo de población (por ejemplo, por grupos de edades) visite estos lugares. Con la ayuda de los expertos del Instituto de Investigación Científica Gamaleya hemos intentado describir el virus basándose en aquellos datos públicos que pudimos conseguir en diversas fuentes. Aquí se incluye la predisposición de determinados grupos de edad para el virus, períodos latente, prodrómico y algunas otras particularidades.

¿Cuál ha sido el resultado?

Ahora se puede relativamente rápido con la imitación de la población — y con virus descritos correctamente — intentar a simular la distribución en tiempo y espacio de cualquier virus de transmisión por aire y gotas entre humanos. Precisamente esto hicieron los desarrolladores del Centro de Estudios del Entorno, simulando, basándose en un modelo de agentes múltiples, millones de interacciones entre los habitantes de Moscú de diferentes edades.

«A continuación hemos incorporado el modelo en forma de un módulo del software ruso «Geointellect» en los límites de la ciudad de Moscú. En una interfaz especial de Geointellect se logró visualizar con la ayuda del cursor (timeline) la distribución de COVID-19: desde el momento de su manifestación y visita a la consulta médica y hasta el momento de recuperación del enfermo», dice Denis Strukov, el director general del Centro. De momento, la imitación no supone acciones típicas de una cuarentena y muestra qué ocurrirá sin ésta».

Según el modelo, si en Moscú se enferma una persona que reside en la dirección X, durante 30 días se contagiarán 5.084 personas. En el mapa se muestra en color rojo los focos de manifestación y propagación de COVID-19. Con el color verde se muestra la población que se recuperó de la enfermedad.

Morbilidad simulada (en rojo) para la ciudad de Moscú durante primeros 30 días de propagación de la infección de una persona a otra para una dirección concreta. En color verde se muestran los recuperados.

Imitación de la vía de propagación del virus desde un hogar hasta el lugar de trabajo, estudios, etc. Pasando el cursor sobre establecimientos urbanos se visualizan las vías de contagio de personas.

Las cifras de contagiados después de 30 días se corresponden con la dinámica de propagación de la enfermedad en la ciudad de Wuhan (provincia de Hubei) «desde el mismo principio de registro». Asumiendo la «similitud» entre Wuhan y Moscú (a menos en términos de población) se puede ofrecer primeras conclusiones sobre el funcionamiento de este modelo matemático en el caso de no aplicar medidas de restricción.

Gráfico de la dinámica de casos de COVID-19 en la provincia de Hubei (ciudad de Wuhan), https://coronavirus.app/fiJ14DCxw15e3SMemh8R

Cabe destacar que por supuesto que existen limitaciones. Así, por ejemplo, los geodatos urbanos para Moscú y datos sobre los lugares de residencia y aglomeración de personas son reales, pero las personas son una imitación basada en la composición general por género y edad de las personas residentes en los barrios de Moscú.

Geointellect.ru

Experiencia extranjera:

¿Qué ofrecemos?

En muchos países de Asia se emplean aplicaciones móviles para recopilar datos acerca de los enfermos. El gobierno de Rusia adoptó la decisión de monitorizar a los portadores de COVID-19. En el modelo no hemos utilizado los geodatos personalizados, pero éstos mejorarían el modelo matemático.

De esta manera, tenemos una oportunidad única para su ciudad:

1. Crear una aplicación móvil para el público urbano: «Descubre al enfermo cercano». Esta aplicación permitirá recopilar datos
2. Crear un modelo matemático multiagente de contactos de personas entre sí para su ciudad, basado en la infraestructura urbana, la población, los lugares de trabajo, las tiendas, etc.
3. Enriquecer el modelo con geodatos reales (datos móviles, si están disponibles)
4. Con la ayuda de hardware ofrecer un pronóstico no solamente para 30 días (como lo hicieron por MSK), pero para un período más largo (hasta 180 días desde la fecha del primer caso en San Petersburgo).
5. Ofrecer el pronóstico en forma de una interfaz que visualiza la propagación en su ciudad y las vías de interacción de personas, incluyendo bajo medidas de confinamiento y medidas aplicadas por el gobierno de San Petersburgo.
6. Tener en cuenta la letalidad en los contagiados.
7. Trascender a otras enfermedades e infecciones de transmisión por aire y gotas

Ejemplos:

Ejemplo de la primera etapa de experimento en Moscú, aquí:

https://www.youtube.com/watch?v=oTxyu2pQzY0&feature=emb_logo

Reportaje en el canal Izvestiya 78:

https://www.youtube.com/watch?v=oTxyu2pQzY0&feature=emb_logo

Geomarketing para retail off-line y servicios para la población urbana

Seleccionamos el lugar para el lanzamiento de punto de venta (FMCG, DIY, farmacias, cosméticos, etc).

Paso 1. Conocemos nuestro retrato de público objetivo y lo correlacionamos con el retrato presente en el territorio

Antes de abrir el punto de venta ha de tener claro quién es su público objetivo. Cuanto más preciso es el retrato es mejor.

Conociendo su público objetivo no será difícil correlacionarlo con el público en el territorio de la localización evaluada. Ha de analizar detenidamente la edad de la población, su poder adquisitivo y sus hábitos de consumo. Será útil poder calcular la proporción de la población activa que reside en la zona y definir quién puede convertirse en cliente potencial.

Paso 2. Determinar la densidad de unidades de la infraestructura

Estudie el territorio dónde se prevé localizar el nuevo punto de venta. Estudie la infraestructura de transporte y comercio, número de puestos de trabajo, número de locales de servicios de comidas, etc.

Como factor determinante para la infraestructura comercial sirve el radio de servicios de comercio. El radio de servicios (accesibilidad peatonal) es la zona de la actividad del punto de venta que es determinada por la distancia que tienen que superar los compradores desde su domicilio hasta este local comercial.

En el mapa hemos reflejado el radio igual a 450 metros lo que equivale a 5 minutos andando.

De esta manera se puede levantar radios de servicios de todos los puntos de venta de la competidores y entender dónde estos radios se cruzan. El mismo procedimiento es aplicable a la accesibilidad con transporte que supone que su cliente potencial se mueve, por ejemplo, en un automóvil.

El mapa a continuación muestra qué distancia desde el punto de venta seleccionado el cliente potencial es capaz de recorrer en 5 minutos

e puede simular el público objetivo en función de instalaciones de la infraestructura. Analice la densidad de escuelas superiores y densidad de puntos con servicio de comidas en la ciudad, preste atención a la densidad de bancos y tiendas de moda en esta misma ciudad y verá interesantes diferencias relacionadas con el sistema de preferencias de los estudiantes y población activa con ingresos que superan la media.

Paso 3. Flujo de clientes

El siguiente paso consiste en analizar el punto de venta desde el punto de vista de cuántas personas pasarán en la proximidad inmediata de esta.

Basándose en el análisis local, por ejemplo, datos de telefonía móvil (big data) se puede determinar el número de personas que transitan por su zona comercial en diferentes horas del día en días laborables y fines de semana.

En la zona de Chistie prudy los flujos se distribuyen de manera siguiente.

Paso 4. Ámbito de la competencia

En muchos casos el ámbito de la competencia es una amenaza.

Para tiendas pequeñas ha de buscar «sus propios» nichos. Para una instalación de venta retail grande siempre existe la posibilidad de abrir una tienda en un lugar con menor número de competidores, considerando que la competencia son puntos de venta grandes también.

Paso 5. Calcule los futuros ingresos: cuánto dinero llegará desde el sitio en cuestión

Durante muchos años en las grandes compañías la fórmula de cálculo del volumen de negocios se creaba de manera empírica. En las compañías occidentales estas fórmulas a menudo están plasmadas por escrito, reglamentadas, suponen el know-how y se consideran secreto comercial. La base de la fórmula de cálculo del volumen de negocios es precisamente los factores de geomarketing que lo afectan: cuántas personas visitarán el establecimiento y comprarán mercancías en determinado sitio.

De hecho, esta fórmula contiene todo lo mencionado antes

Seleccionamos lugar para una clínica privada

Lugar para abrir una clínica: principio de funcionamiento de geomarketing

Para entender dónde encontrar un sitio para un centro médico no es suficiente encontrar un local comercial «de paso», ha de estudiar, además, el ambiente: la densidad de la población, estructura de género y edad, ingresos de la población, accesibilidad peatonal y con medios de transporte, y competidores directa e indirecta.

Para un análisis completo de geomarketing y la selección del sitio para un centro médico se necesita el método, los datos y el sistema de información geográfica o geomarketing. Existen sistemas profesionales para usuarios sin conocimientos especializados. Cuando no hay recursos suficientes se puede intentar de prescindir del sistema de información geográfica, pero entonces habrá que salir «al campo» o buscar la información sobre el sitio para la clínica en fuentes públicas, donde a menudo la información es escasa o incompleta.

Cómo con la ayuda de análisis multifactorial encontrar el sitio para abrir un centro médico

1.Determinar objetivos y tareas del estudio de geomarketing

2.Estudiar la ciudad por barrios o emplear un modelo de análisis multifactorial.

3.Llevar a cabo un análisis local.

Detectamos la demanda por parte de la población

Para estudiar una ciudad y comprender qué lugar es idóneo para abrir una clínica se puede evaluar la saturación de cada barrio de la ciudad desde el punto de vista de servicios médicos, es decir calcular cuántos hospitales o servicios médicos concretos existen en términos de población.

Buscamos el público objetivo en el mapa de la cuidad

Datos de operadores de telefonía móvil. Muestran la aglomeración de personas en diferentes horas del día. Los datos no sustituyen la medición local del tráfico peatonal, pero son aptos para un macroanálisis

Perfiles de usuarios de aplicaciones móviles.

Para cada geoetiqueta (coordenadas de localización de un dispositivo móvil) se atribuye un interés del usuario en función del entorno de esta geoetiqueta. Cuando la geoetiqueta se encuentra cerca del lugar donde se sitúa el centro médico, consideramos que la persona está interesada en este centro médico. Cuanto más se interesa el usuario por el objeto, suponemos, que su interés es estable. Se puede crear perfiles de usuarios de aplicaciones móviles basándose en diversas categorías: farmacias, tiendas de alimentación, restaurantes, etc.

Mapa del público objetivo con interés hacia objetos médicos.

Modelo multifactorial de búsqueda de público objetivo

En función del retrato del público objetivo y de los rasgos específicos del negocio se construyen hipótesis sobre los factores de eficiencia espacial (alta densidad de población, denso flujo de tráfico, cercanías de las estaciones de metro, etc.) y los factores de atracción del público objetivo (lugares de trabajo, lugares de ocio, etc.). A cada factor se le atribuye un peso y los valores de estos factores se suman o se multiplican. Como resultado el usuario observa en el mapa los lugares más idóneos para abrir un centro médico.

Mejores zonas para abrir un centro médico

Análisis comparativo como opción alternativa al modelo multifactorial.

Paso 1. Determinamos la zona de servicio y calculamos cuántas personas viven en las proximidades del futuro centro médico.

Número de casas y viviendas en la zona de servicios Población que reside allí y la proporción de padres e hijos Densidad de población: cantidad de residentes por kilómetro cuadrado.

Paso 2. Calculamos el número de personas que pasan cerca.

Paso 3. Evaluamos la competidores

En el caso de elegir el lugar de emplazamiento para los centros médicos es importante saber por qué cuota de público potencial luchan las clínicas entre sí. Para ello, con una herramienta especial del GIS, el usuario cruza las zonas de servicio en el mapa y calcula la cuota de residentes en la zona de intersección.

Primer paso: nos intersecamos zonas de servicio de dos centros médicos polivalentes.

Segundo paso: calculamos la población en la zona de intersección de dos centros. En la zona de intersección residen 7.748 personas.

Paso 4. Evaluamos los lugares de atracción del público Además de los residentes y los peatoneses útil evaluar qué lugares de atracción del público existen en el entorno. Estos lugares pueden ofrecer un buen tráfico.

Para determinar qué local comercial es mejor ha de volcar los indicadores en una tabla y compararlos.

Geomarketing para analizar las entregas en el retail

Cuando el comportamiento del consumidor cambia a favor del «on-line» y cuando la cuarentena impulsa a las personas a utilizar el servicio de entrega de mercancías, comida e, incluso, servicios, entonces en estas condiciones el geoanálisis de sitios (geomarketing) teniendo en cuenta las entregas, causa mayor interés. Vamos a analizar qué ejemplos de estudio existen para varios sectores.

Geoanálisis para los PDP (puntos de despacho de pedidos)

Aquí prevalecen los métodos de sondeo. Existen varios tipos de zonas: peatonales, de transporte, radios con y sin barreras o radios arbitrarios. Normalmente, los radios se usan con frecuencia, pero haciendo uso de zonas de cálculo (como, por ejemplo, peatonal y de transporte) se puede estimar de manera más óptima y precisa las propiedades de las zonas de entrega. Conforme nuestra experiencia, el uso de cálculos más precisos ayuda a reducir en un 25—35% el número de repartidores, el tiempo de entrega y los gastos de entrega. Las zonas peatonales son «aptas» para el análisis de reparto a pie. Las zonas de transporte, por consecuencia, son para el reparto motorizado.

Zonas peatonales y puntos de entrega

Zonas de transporte situadas en 10 y 15 minutos desde el PDP en Geointellect y zonas reales (en rojo), dibujadas a mano. Se observan coincidencias no óptimas (en azul)

Por ejemplo, si levantar estas zonas desde todos los puntos de despacho o PDP y superponerlas se puede calcular cómo se cubre la ciudad en términos de tiempo. Si existen zonas descubiertas, cuántas son.

El sitio descubierto (en azul) en la ciudad ha ofrecido la posibilidad de calcular por casas la población no abarcada.

A continuación, se podrá calcular el volumen del mercado en estas zonas descubiertas y determinar si es aconsejable abrir allí un nuevo PDP o no. Esta conclusión se saca basándose en los datos sobre la población en viviendas, su poder adquisitivo y datos demográficos. Normalmente este análisis hecho en sistemas profesionales no tardará más de 1 día.

Evaluando la zona más de cerca resulta que aquí existe un gran porcentaje de viviendas construidas después de la crisis, factor indirecto de residencia de un determinado tipo de familias.

Naturalmente, este análisis ha de hacer teniendo en cuenta la competencia. Por supuesto, no podemos conocer las direcciones reales de entrega de la competidores. Sin embargo, desde el punto de vista de la logística, todo el mundo va a servir en primer lugar a los sitios más cercanos. En determinada medida, hay que tener en cuenta la entrega efectuada por repartidores no motorizados o en automóvil (se puede saberlo desde fuentes públicas) y realizar un sondeo similar al suyo, pero no desde los propios puntos de despacho, sino desde los puntos de la competidores.

A continuación, superponiendo las zonas de entrega desde la propia red y las zonas de entrega desde los puntos de la competidores, considerando que existen determinados tipos de viviendas, sus residentes y demás características de geomarketing, podemos encontrar aquellos sitios que no son saturados con los PDP en la ciudad y seguro que tendrán demanda.

Cuando el mercado en la ciudad está saturado, puede ocurrir que no se encontrarán sitios así. Sin embargo, éste también es un resultado. Entonces en esta etapa hay que buscar más profundo, entre otras medidas se compite por tiempos de entrega en comparación con la competidores, la calidad de servicio, etc.

Ya que el ajuste de una entrega óptima es un proceso mayormente tecnológico, Geointellect ofrece aplicación de zonas API o geodatos API en sus sistemas ya establecidos, por ejemplo, para sus CRM. BI y demás.

Otro caso interesante para la visualización de cualquier característica, tanto externa, como interna, es el de las zonas con el código postal (ZIP-Codes). Teniendo estos contornos en el mapa con el código postal en la casilla de la tabla de la compañía que se dedica a las entregas se puede visualizar en el mapa rápidamente los geodatos propios, sin necesidad de entregárnoslos. Dado que estas zonas estarán disponibles vía API

Las zonas con código postal están levantadas no solamente para ciudades, sino para todo el país. Se puede evaluar y analizar las características según estas zonas:

Además, a menudo, para analizar las entregas y la distribución de los PDP adicionales en territorios remotos se tiene en cuenta la cantidad de personas que se desplazan a casas de campo (dachas) y segundas residencias. Especialmente para aglomeraciones, el mercado puede tener factores de corrección por temporada en el radio de 30 km de grandes centros provinciales que generan el tráfico de «a casas de campo» durante la temporada:

Zona de transporte de 30 minutos en la salida de Moscú y cálculo para dachas. Una tienda que se abra aquí puede servir para cerca de 3 mil hogares

Restaurante de cocina determinada con entrega a domicilio. Método de análisis de geomarketing

Tarea: abrir o reorganizar un restaurante de cocina determinada con servicio a domicilio en una megalópolis.

¿Cómo solucionar esta tarea? Aplicando el método de geomarketing que ayuda a comprender qué afecta los indicadores para un restaurante con servicio de entrega a domicilio. Grupo de factores: público objetivo y competencia.

A) Hallamos el índice de público objetivo

Los siguientes factores que pueden ser caracterizados por geodatos afectan el consumo:

• población que reside en viviendas
• género y edad
• población activa
• nivel de ingresos
• otros indicadores, por ejemplo, basándose en nuestra experiencia, a casas de tipo determinado se entregan más mercancías y a las de otro, menos. Este hecho está relacionado con el tipo de personas que residen en estas casas. De manera similar ocurre con la población activa.

A continuación correlacionamos los factores de entorno y lo mostramos en forma de mapa térmico del Índice del público objetivo. Este mapa muestra sitios considerando el peso de diferentes factores que simulan el público objetivo (cuanto más alto (en verde) es el valor del índice, más atractiva es la zona desde el punto de vista del público objetivo):

B) Sin embargo, este mapa no muestra ¿cuántos de nuestros pedidos pueden pasar a la «competidores»? Para ello ha de analizar la competidores. Aquello se puede llevar a cabo de diferentes maneras, por ejemplo, analizar la distribución de todos los establecimientos con servicio de comidas y ver quienes ofrecen entrega a domicilio (dado que la persona o la familia siempre tiene la opción de ir a un restaurante en la ciudad o cerca de casa y no pedir a domicilio).

Marcando miles de objetos en el mapa se puede analizar su densidad y, además, con la ayuda de un estudio adicional de recopiladores de entregas a domicilio (datos desde fuentes públicas) entender qué tipo de cocinas predominan para la entrega a domicilio para determinados jugadores del mercado. Este análisis adicional laborioso da sus resultados y se ofrecen los siguientes mapas de interpretación:

Basándose en estos mapas de interpretación se puede ver fácilmente que los servicios de entrega de pizza y sushi están cubiertos de manera similar, pero la cocina georgiana y osetia tienen potencial.

De la misma manera se lleva a cabo la correlación de factores y se muestra el índice final de la competencia teniendo en cuenta también los restaurantes «off-line» de diversos tipos de cocina:

C) Correlacionando dos índices obtenemos el mapa térmico resultante, donde la persona que toma la decisión o el especialista en marketing puede seleccionar zonas y llevar a cabo un análisis comparativo:

¿Cómo obtener una tabla comparativa a la derecha? Se selecciona el sitio (por ejemplo, un local comercial disponible dentro de la zona verde) y de allí se levantan las zonas de transporte o varias zonas; luego según estas zonas se calculan las propiedades: los ingresos, la demografía, el volumen del mercado y la competencia. Así, se obtiene muchos gráficos y comparaciones que darán pistas sobre las prioridades de apertura de un restaurante de tipo de cocina determinado con servicio de entrega a domicilio en la ciudad.

Índice	Zona de transporte
	20 minutos	40 minutos
Evaluación general del volumen del mercado en el sitio para finales del 2018, en rub/mes	84.516.002	191.442.207
Evaluación del volumen del mercado en función de residentes, en rub/mes	71.422.388	150.502.493
Población, en pax.	518.082	11.098.379
Ingresos por residente en la zona, en rub/mes (aprox.)	53.044	52.722
Evaluación del volumen del mercado en función de la población activa, en rub/mes	1.227.471	14.061.009
Número de los que trabajan en centros de negocios, en pax.	9.738	121.423
Salario medio del trabajador, en rub/mes	48.500	44.557

Geoanálisis para PYMES tipo franquicia

Para un emprendedor principiante la compra de una franquicia a menudo es la garantía de éxito. Una marca conocida, un portafolio de marca; un modelo de negocio elaborado, la formación y el soporte verdaderamente facilitan el camino accidentado de un emprendedor, sin embargo no ofrecen la garantía de que el negocio se marchará viento en popa. Una de las posibles causas consiste en mala elección del emplazamiento del punto de venta.

Análisis global de geomarketing para el franquiciador y el local, para el franquiciado

En un caso ideal el franquiciador tiene que evaluar el potencial del mercado en la ciudad para estimar las posibilidades reales de crecimiento en el momento de la venta de la franquicia; la evaluación local es más bien el asunto del franquiciado al cual se ofrece un algoritmo de búsqueda.

Análisis global

El conocimiento del mercado y los consumidores es la tarea del franquiciador. Basándose en ello hay que tener en mente los indicadores siguientes:

La cuota del mercado para el segmento tanto respecto al líder del mercado en este segmento como también a su competidores más próxima.

Cobertura del consumidor por un servicio o bien: cuántos restaurantes hay para el público objetivo, por ejemplo, para mujeres y hombres en la edad desde 18 hasta 60 años, tanto en la ciudad en general como con desglose por barrios o distritos administrativos.

Distribución del público objetivo por barrios o distritos administrativos.

La información sobre la afluencia de visitantes de un centro comercial es importante para franquicias que funcionan exclusivamente en estos centros. Uno de los métodos de evaluación es el modelo gravitacional de Huff. Este modelo se basa en los principios de atractivo de una instalación comercial para el consumidor. Como elementos principales del atractivo se consideran el área y la lejanía del público objetivo. Cuanto más cerca está la instalación y más grande es su área, más atractivo es para el consumidor. El modelo determina las dimensiones relativas dentro de las cuales los consumidores se distribuyen entre las zonas comerciales.

Análisis de la zona comercial potencial

Sin embargo, el análisis local es el asunto del franquiciado. El fin último de este análisis consiste en encontrar, después de estudiar el mercado local, la competidores y el consumidor, un sitio que proporcione altos ingresos. ¿Qué se necesita?

Se puede determinar la zona comercial potencial mediante el peritaje. Si su público objetivo se traslada a pie, utilice las zonas de accesibilidad peatonal, y si se mueve con automóvil o transporte público, las zonas de accesibilidad de transporte. Compare sus zonas comerciales con las zonas de la competidores. En la Fig. 1 hemos comparado las zonas de accesibilidad peatonal de 5 minutos de dos establecimientos que compiten entre sí. En color amarillo se marca la zona de intersección. Esto significa que los residentes de esta zona irán con más probabilidad tanto a un establecimiento como al otro.

Después de definir la zona potencial de influencia ha de analizar los indicadores:

• Dónde y cuántas personas viven allí (indicadores de población).
• Qué personas viven allí (distribución por género y edad).
• Dónde trabajan (mapa de centros de negocios).
• Ingresos de la población. Indicadores directos (salarios) e indirectos (precios de vivienda, precios de arrendamiento de vivienda).
• Dónde y cómo se desplazan las personas (tráfico peatonal y de transporte)
• Perspectivas de desarrollo del barrio (viviendas, carreteras, centros comerciales y centros de negocios en construcción).

Conocer el tráfico de tránsito del establecimiento comercial: indicador deseado por la mayoría de los emprendedores. Aunque no es siempre necesario. Por ejemplo, para los salones de belleza tiene más prioridad enfocarse en la población residente activa, mientras que para los establecimientos de restauración es más útil ver el tráfico peatonal. Con más frecuencia el tráfico de tránsito se mide de manera independiente.

Durante varios días se controla la cantidad de personas que pasan cerca en el período de una hora. Es deseable hacer estos recuentos en momentos diferentes del día y para días laborales y festivos por separado. Sin embargo, aquí también existe una complicación: no hay garantía que el tráfico será homogéneo en función de la temporada. Además, si en las áreas colindantes se abrirá un establecimiento comercial grande, un nodo de transporte o una estación de metro, el tráfico cambiará.

Las mediciones en el campo son compatibles con aplicaciones especiales, introduciendo la información allí y no en un dietario u hoja de Excel en la tableta. Es especialmente útil para aquellos que utilizan las mediciones de campo para futuros análisis en los servicios de geomarketing on-line: datos de campo se visualizan inmediatamente en la versión web y no es necesario trasladarlos de un lugar a otro.

Geomarketing: cómo evaluar la eficiencia de la ubicación de un centro comercial

Respecto a un determinado establecimiento comercial cualquier cadena en primer lugar presta su atención al indicador del pronóstico de ganancias. Este indicador está basado en los siguientes parámetros: localización del centro comercial, solvencia del público objetivo y su entorno de competencia.

La localización es el primer criterio de la eficiencia del funcionamiento de un centro comercial. Esta determina su concepto, tránsito y estabilidad financiera. Disponiendo de un análisis detallado de la localización del centro comercial se puede prever los movimientos de la competidores, hacer una «selección» correcta y eficiente de los arrendatarios del centro comercial en función del público objetivo, residente en la zona comercial, es decir, permite estar un paso por delante.

Economistas americanos M. Sullivan y D. Adcock que se dedican al análisis de técnica de evaluación de establecimientos comerciales definieron dos etapas clave del proceso:

Análisis de macrolocalizción

Análisis de microlocalización de un centro comercial incluye los siguientes componentes:

Definición del tipo del barrio (residencial, de negocios, industrial, etc.)

Análisis de la población del barrio (residentes, de tránsito, trabajadores)

Evaluación de la infraestructura de transporte

Pronóstico de flujos del centro comercial

Con el macroanálisis normalmente no hay demasiadas complicaciones. Los datos son bastante accesibles y las técnicas son conocidas. También lo es el cliente. Veamos el microanálisis de la localización de un centro comercial, también llamado «estudios de geomarketing para el entorno del centro comercial».

Zona comercial

Con el término «comercial» los profesionales se refieren al territorio de influencia para el público objetivo que puede llegar cómodamente a este centro comercial. De esta manera, se habla de la accesibilidad peatonal o de transporte (en automóvil).

Se muestra la zona de cobertura igual a 5 minutos de trayecto en automóvil. El GIS análisis en la nube de Geointellect introduce en la fórmula el cálculo según el grafo de carreteras. El grafo de carreteras se genera en función de objetos seleccionados de la red de carreteras teniendo en cuenta la velocidad media de movimiento en el tramo de una carretera con semáforos.

Análisis de la población de la zona comercial

No sobra determinar la cuota de población residente y la activa, además de su nivel de ingresos. Basándose en la distribución de la población se puede ofrecer primeras conclusiones sobre compradores potenciales.

Competidores

La determinación del potencial de un centro comercial en comparación con su competidores puede estar basada en el modelo de Huff. Este modelo es una variedad de modelos gravitacionales vinculados a la Ley de gravitación universal de Newton. El modelo de Huff está fundada en la hipótesis que el atractivo de un determinado establecimiento comercial depende de su área y su lejanía del consumidor.

Si el centro comercial ya existe, ¿para qué se necesita el geomarketing?

El geomarketing de una zona comercial permite «ver» su evolución a causa de actividades de Relaciones Públicas. ¿Cómo se representa realmente en el mapa de la ciudad? ¿Cómo se cruza con la zona comercial de la principal competidores? Competidores en función de arrendadores clave. Las herramientas de geomarketing ofrecen una respuesta más exacta al problema de eficiencia de una estrategia de marketing de un centro comercial situado en una megalópolis. 

Índice combinado que «simula» un ambiente confortable para vivir

El Centro de Estudios del Entorno desarrolla herramientas web basado en la plataforma «Geointellect» que permiten analizar los barrios para una residencia confortable, basándose en el índice de la confortabilidad que comprende la accesibilidad para el transporte de establecimientos necesarios para una vida cómoda: centros comerciales, tiendas, colegios, centros médicos y estaciones, entre otros.

En el apartado «Índice combinado de la confortabilidad» se puede ajustar los indicadores para una residencia confortable. Pronto verá luz la siguiente visualización del modelo: mapa interactivo con barrios, marcados con diversos colores. El color rojo significa un nivel bajo de confortabilidad, mientras que el verde, el nivel alto.

Cómo funciona la interfaz y cómo operar con la confortabilidad:

Por defecto todos los factores se ajustan en sus valores máximos (todo de color verde). Un ejemplo fácil para entender el funcionamiento de la herramienta: ponga a cero todos los factores, excepto el aeropuerto, y observe la distribución de barrios que refleja las zonas de accesibilidad de aeropuerto para el transporte. Cuanto más lejos, más largo es el camino hasta el aeropuerto:

Incluso si Ud. prefiere la proximidad de un centro comercial desde el punto de vista de transporte y ningún parámetro más, seleccione el valor máximo del coeficiente del modelo «Factores de accesibilidad de conjuntos comerciales» (el factor de accesibilidad del aeropuerto lo ha de poner a cero):

Este factor se generaba desde los conjuntos comerciales y se puede observarlos en la sección «Capas temáticas», activando la capa en cuestión con un «clic»:

Poniendo a cero los centros comerciales y si le interesan colegios, por ejemplo, se puede repetir la operación y obtener una distribución completamente distinta para el índice combinado por barrios de San Petersburgo (factores de accesibilidad para una estructura media del valor a nivel del barrio): 

Al acercarse al barrio (manzana) de interés se puede ver al detalle la población de este barrio e índice de la confortabilidad (recomendamos cambiar el mapa por otro más detallado):  

Una aplicación interesante consiste en el modelo de estudio que considera los grados de importancia de un factor determinado (contribución del factor) para un barrio, en función de la demanda del Usuario que pertenece a un determinado grupo social. Pruebe hacer simulaciones de manera independiente, cambiando la disposición de controles de posición, y verá cómo de «confortables» para Ud. son los barrios urbanos, desde el punto de vista del modelo.  

Proposal for the creation of a digital platform with a COVID-19 distribution model in St. Petersburg

Various epidemics erupt in the world from time to time: some – occasionally and quietly, others – loudly and unexpectedly. Along with new viruses, new subjects of study emerge in epidemiology. Many researchers visualize actual cases, some “continue” the infected people chart and make general forecasts for cities “against the background” of countries. But what will happen if the first infected person appears in a particular city? How quickly does the disease spread with regards to the city’s characteristics?

You can find it out by building a simulation model of the virus’s spread, which is exactly what the Center for Spatial Research did – an IT company working with geoanalytics in retail, healthcare and urban studies, together with the N. F. Gamaleya Federal Research Center for Epidemiology & Microbiology.

What data is the model based on?

Before building a simulation model of the spread of any virus within the city, you need to model the basic behavior of people: where they live, how they travel on foot and public transport (with or without a metro transfer), where they go to work or to a university in the afternoon. This is done on the basis of geomodels of crowded places in the city (population attraction models). There are a total of 70 geofactors embedded into the model: the particularities of transport movement, the load on stops, the number of employees in business centers, the number of people living in houses, the availability of grocery stores. Interestingly, the developers used geodata that had been used mainly in business for 17 years – geomarketing services for assessing the location potential.

Then you need to consider the likelihood of infection, including the likelihood of these places being visited by a particular population group (for example, by age groups). With the help of experts of the N. F. Gamaleya Federal Research Center for Epidemiology & Microbiology, we tried to describe the virus on the basis of the open data from different sources. This includes the susceptibility of certain age groups to the virus, the latent and prodromal periods, and a number of other studied features.

What was the result?

Now you can relatively easily “take” an imitation of the population and, with the viruses described correctly, try to simulate the spatio-temporal distribution of any virus, airborne or contact-transmitted from person to person. This is what the developers of the Center for Spatial Research did by simulating millions of interactions between Moscow residents of different ages based on a multi-agent model.

“After that, we introduced the model as a separate module in the Russian software Geointellect within Moscow. We managed to visualize the spread of the coronavirus with the help of a “scroll box” (timeline) in a special separate interface of Geointellect: from the moment of emergence and going to a doctor to the moment of recovery,” says Denis Strukov, General Director of the Center. “The imitation does not yet include quarantine measures and shows what will happen if there is no quarantine.”

According to the model, if one person falls ill at a specific X address in Moscow, 5,084 people will be infected in 30 days. The emergence and spread hotspots of the coronavirus are marked on the map with red color. The green color indicates the population that has recovered from the disease.

The simulated incidence (red) in Moscow within the first 30 days of the spread of the infection from one person at a specific address. The recovered are marked out with green.

The imitation of the spread of the virus from the household through the place of work, study, etc. When you aim the cursor at city objects, you can see how people get infected.

The orders of numbers of infected people after 30 days correspond to the dynamics of the spread of the disease in Wuhan (Hubei Province) “from the very beginning of infection cases being recorded”. If we consider Wuhan “similar” (at least in terms of population) to Moscow, then we can draw the first conclusions about the efficiency of the mathematical model if we do not resort to restrictive measures.

The coronavirus case dynamics graph in Hubei Province (Wuhan), https://coronavirus.app/fiJ14DCxw15e3SMemh8R

It should be noted that there are of course limitations. For example, although the urban geodata are across Moscow, as well as crowded places and places of residence are real, the people, on the other hand, are an imitation based on the age and sex composition of people living in Moscow’s districts.

Geointellect.ru

EWestern experience:

What we are offering:

Many countries in Asia use mobile applications to collect patient data. In Russia, the Government has decided to monitor the carriers of the coronavirus. We did not use personalized geodata in the Model, but they would improve the mathematical model.

Thus, with regards to your city, we have a unique chance to:

1. Make a “Find out Who is Sick Nearby” mobile application for the city residents. It will allow collecting data.
2. Make a multi-agent mathematical model of people’s contacts based on the city’s infrastructure, population, places of employment, stores, etc. based on your city.
3. Enrich it with real geodata (mobile if available).
4. Make a forecast not only for 30 days (as was done for Moscow) but also further (up to 180 days from the date of the emergence of the first case in St. Petersburg) using machine resources.
5. Ofrecer el pronóstico en forma de una interfaz que visualiza la propagación en su ciudad y las vías de interacción de personas, incluyendo bajo medidas de confinamiento y medidas aplicadas por el gobierno de San Petersburgo.
6. Provide the forecast in the form of an interface that visualizes the virus distribution across your city, as well as the ways people interact, including self-isolation and the measures taken by the Government of St. Petersburg.
7. Take account of the likelihood of mortality of infected people.
8. Duplicate it to other airborne diseases and infections.

Examples:

The example of the first stage of the experiment in Moscow is here:

The news story on the Izvestia 78 Channel:

The news on fontanka.ru:

The quote in Vedomosti:

Geomarketing for offline retail and services for urban residents

Choosing a place to launch a sales outlet (FMCG, DIY, pharmacies, cosmetics, etc.).

Step 1. Know our TA portrait and correlate it with the portrait located on the territory

Before opening a sales outlet, it’s important to understand who your target audience is. The more accurate its portrait is, the better.

Knowing your target audience will make it easier to correlate it with the local audience. You need to carefully analyze the age of the population, its purchasing power and consumer habits. It will be useful to calculate the share of working and living population in the area and determine who can become a potential customer.

Step 2. Determine the infrastructure density

Explore the area where you’re planning to locate your new outlet. Study the transport and trade infrastructure, the number of places of employment, the number of catering facilities, etc.

You should use the service radius of the sales outlet as a determining factor in the trade infrastructure. The service radius (pedestrian accessibility) is the area of operation of a sales outlet determined by the distance covered by the customers from their place of residence to this sales outlet.

On the map, we plotted a radius of 450 meters or a 5 minute walk.

This way you can plot the service radii of all of your competitors' outlets and understand where the radii intersect. The same can be done with transport accessibility, which implies that your potential customer moves, for example, by car.

The map below shows what distance a potential customer will cover from a given sales outlet in 5 minutes.

You can simulate the target audience by infrastructure objects. Look at the density of universities and the density of catering facilities in the city, pay attention to the density of banks and boutiques in the same city, and you will see that there are interesting differences related to the system of preferences of students and that of active business people with incomes above the average.

Step 3. Customer flow

The next step is to analyze the outlet for how many people will walk in its immediate vicinity.

Based on a local analysis — for example, cellular data (big data) — you can determine the number of people that passes through your trading area at different times of the day on weekdays and weekends.

The flows in the area of Chistye Prudy are distributed as follows.

Step 4. Competitive environment

The competitive environment in many cases is a threat.

For small stores, you should look for “your own” niches. For a large grocery retail company, there is always the option of opening a store in a place with the least number of competitors — let’s assume that large retail outlets are your competitors.

Step 5. Calculate the future profit: how much money will come from this location

In large companies, turnover formulas have been created empirically for years. In Western companies, they are often documented, strictly regulated, are a know-how and are not disclosed as trade secrets. The basis of the turnover formula is precisely geomarketing factors that affect the number of people that will visit your outlet and buy goods in a certain location.

Basically, this formula includes all we have described above.

2) Choosing a place for a private clinic

A place for opening a clinic: how geomarketing works

In order to understand where to find a place for a medical clinic, finding “customer flow” commercial premises is not enough — you need to study the environment: the population density, the age and sex structure, population incomes, transport and pedestrian access to the facility, the direct and indirect competitors.

A comprehensive geomarketing analysis and selection of a clinic location requires a methodology, data, and a geo-information or geomarketing system. They can be both professional and designed for users without specialized skills. If you have no resources, you can try to do without a geo-information system, but you will have to go “into the field” or look for information about the clinic location in open sources, where there is often little or insufficient information.

How to find a place for opening a medical clinic using multi-factor analysis

1.Define the goals and objectives of the geomarketing research.

2.Study the city by district or use a multi-factor analysis model.

3.Execute local analysis.

Determine the demand of the population

To study the city and understand what place is suitable for opening a clinic, you can assess the availability of medical services in each district of the city — calculate the number of hospitals or specific services per population.

Find the target audience on the city map

The data from mobile operators indicate mass crowds at different times of the day. This data is not a substitute for local measurement of pedestrian traffic but is suitable for macroanalysis.

Profiling mobile application users

Each geotag (mobile device position coordinates) is assigned a user's interest depending on the environment of the geotag. If the geotag is located near a place where a medical clinic is located, we consider this person to be interested in the medical clinic. The more often this user is interested in the object, the more we assume that the interest is steady. You can profile mobile application users in different categories: pharmacies, grocery stores, restaurants, etc.

Map of the target audience with interest in medical facilities.

Multi-factor target audience search model

Depending on the portrait of the target audience and the specifics of the business, we build hypotheses about the factors of spatial efficiency (high population density, high traffic flow, proximity to the metro, etc.) and TA attraction factors (places of work, places of leisure, etc.). Each factor is assigned a weight, and the values of these factors are added or multiplied. As a result, the user sees the places most suitable for opening a clinic on the map.

The best areas for opening a clinic

An alternative to the multi-factor model is comparative analysis.

Step 1. Determine the service area and calculate the number of people living around the future location of the clinic.

The number of houses and apartments in the service area. The number of residents, the ratio of children to parents. Population density: the number of residents per square kilometer.

Step 2. Count the people passing by.

Step 3. Evaluate the competitors.

When choosing a location for medical clinics, it is important to understand how much of the potential audience the medical clinics are fighting for among themselves. To do this, the user crosses the service areas on the map with a special GIS tool and considers the share of the population in the crossing zone.

First step: crossing the service areas of the two multidisciplinary medical centers.

Second step: calculating the population in the crossing zone of the two centers. There are 7,748 people living in the crossing zone.

Step 4. Assess the places of attraction of the audience. In addition to the population and pedestrians, it is always useful to assess what places of audience attraction are in the environment. These places can provide nice traffic.

To determine which commercial premises is better, record the indicators in a table and compare them with each other.

Geomarketing for retail delivery analysis

When consumer behavior shifts to online, when quarantine gives a strong impetus to people using the delivery of goods, food, and even services, these are the conditions when location analysis (geomarketing) with regards to deliveries is of even greater interest. Let's figure out what examples there are to study for different industries.

1) Geoanalysis for PUPs (pick-up points)

Here, zoning approaches are paramount. There are several types of zones: pedestrian, transport, radius with and without obstacles, arbitrary. As a rule, people tend to use radii. However, if you use estimated zones (which include transport and pedestrian ones), you’ll make more optimal and accurate calculations of delivery zones. In our experience, you can reduce the number of couriers, delivery time, and delivery budgets by about 25–35%, if you resort to more accurate calculations. Pedestrian zones are “suitable” for pedestrian delivery analysis. Transport zones are naturally fit for car delivery.

Pedestrian zones and delivery points

Transport zones 10 and 15 minutes away from the PUP in Geointellect and actual hand-drawn zones (red). Non-optimal matches are visible (in blue)

If, for example, you build such zones from all PUPs and overlay them, you can calculate the extent to which the city is covered time-wise. Are there uncovered places, how many of them are there?

The uncovered location (blue) in the city made it possible to count the uncovered population by house.

Later, you can calculate the market capacity in these uncovered places and decide whether to open a new PUP there or not. This is done on the basis of data on the population in houses, income, and demographic data. In professional systems, this analysis usually takes no more than 1 day.

When examining the zone closer, it turned out that there was a large percentage of post-crisis buildings, which is an indirect factor of certain families living here.

Naturally, such an analysis should be done with regards to competition. Of course, we cannot know the actual targeted delivery of the competitors. However, logistically, everyone will service the nearest locations first one way or another. It is necessary to take account of delivery by foot couriers or by car (you can find this out from open sources) to a certain extent and make a zoning similar to the one above, only not from your own points, but from competitors' points.

Next, by overlaying the delivery zones from our own network with the delivery zones from your competitors and taking into account that there are certain types of houses, people in them, and other geomarketing metrics, we end up with those locations that are not adequately supplied with PUPs in the city and will definitely be in demand.

If the market in the city is crowded, such locations may not exist. This is also a result. In this case, at this stage, you “dig” even deeper, including fighting for delivery time compared to competitors, services for the population, etc.

Since setting the optimal delivery system is a technological process in many respects, Geointellect offers a zone API or a geodata API for your existing systems — for example, in your CRM, BI, and other systems.

Another interesting case for visualizing any metrics, both external and internal, is the ZIP-Code index zone. Having such contours on the map with an index code in a table cell, delivery companies can quickly visualize their own geodata on the map without giving them to us. Because the zone data will be accessible through the API.

Index zones are covered not only in cities, but throughout the country. You can take them into account, analyze and compare their metrics:

In addition, for remote territories, the number of people traveling to the country is often taken into account for the analysis of deliveries and the deployment of additional PUPs. Especially for agglomerations, the market may have 30-km adjusting seasonal coefficients ranging from large regional centers that generate “to the country cottage” traffic during a certain season:

The 30-minute transport zone on the way from Moscow and the calculation of cottages. A store opened here can service about 3 thousand households.

2) A restaurant with the delivery of a certain cuisine. Geomarketing analysis method

The task is to open or redesign a restaurant with the delivery of certain cuisines in a large city.

How to solve such a task. Let’s apply the geomarketing approach, which will help us figure out what affects the performance of a restaurant with delivery services. There is a target audience group of factors and a competition group of factors.

A) Derive the index of the target audience

The consumption is affected by the following factors that can be described by geodata:

• the population living in the houses
• gender and age
• working population
• income level
• other indicators — for example, according to our observations, more goods are delivered to a certain type of houses and less to others. This is due to the type of people living in these houses. The same goes for the working population.

Next, we make a “convolution” of spatial factors and display it in the form of a heat map of the TA Index. It shows locations with regards to the weights of various factors that model the target audience (the higher (green) the index value, the more attractive the usefulness zones from the target audience’s perspective):

B) However, this map does not take account of the number of our orders that can be lost to our “competitors”. To do this, resort to factoring the competitors in. This can be done in different ways: for example, by taking account of the distribution of all food services in the city, by looking at which ones provide delivery services (because a person or a family always has an alternative to go to a restaurant in the city or near the house instead of ordering a delivery).

Having put thousands of objects on the map, you can see their density and also, with the help of an additional study of delivery aggregators from open sources, understand which cuisines are in priority for delivery by certain players. This additional capacious analysis bears fruit, and we end up with the following cartograms:

Using the cartogram data, one can easily see that Pizza and Sushi are approximately equally provided with delivery, but Georgian and Ossetian cuisine have potential.

A “convolution” of factors and the final competition index with regards to offline restaurants of various cuisines are made and shown the same way:

C) If we convolute the two indexes, we get the resulting heat map, with which the decision maker or the marketer can choose the zones and conduct a comparative analysis:

How to build a comparison table on the right? You need to select a location (for example, it can be a free commercial premises in the green zone) and build transport zones or several zones from it, after which, based on them, calculate the metrics: income, demography, market capacity, competition. Then you will get a lot of charts and comparisons, which will inspire thoughts on the priority of opening a restaurant with the delivery of a certain cuisine in the city.

Indicator	Transport zone
	20 minutos	40 minutos
General assessment of the market capacity in the location by the end of 2018, rubles/month	84,516,002	191,442,207
Assessment of market capacity by residents, rubles/month	71.422.388	150.502.493
Population, people	518.082	11.098.379
IThe income of the resident population in the zone, rubles/month (assessment)	53.044	52.722
Assessment of market capacity by working population, rubles/month	1.227.471	14.061.009
The number of employees in business centers, people	9.738	121.423
The average salary of workers, rubles/month	48.500	44.557

Geoanalytics for small business franchises

For a novice entrepreneur, buying a franchise is often a guarantee of success. A well-known brand, a ready-made brand book, a well-thought-out business model, training and support really make the thorny path of an entrepreneur easier, but they do not give an absolute guarantee that the business will succeed. One of the possible causes of failure is the wrong choice of a trading spot.

Global geomarketing analysis — for the franchisor, local — for the franchisee

Ideally, the franchisor should assess the market potential in the city in order to offer real growth opportunities when selling the franchise and leave the local assessment to the franchisee by giving him the search algorithm.

Global analysis

Knowledge of the market and consumers is the task of the franchisor. Based on this, you need to remember the following indicators:

The market share in the segment with regards to both the market leader in the segment and the closest competitors.

The provision of service or consumer goods: how many restaurant outlets fall on the target audience — for example, women and men aged from 18 to 60 both in the city as a whole and in districts or administrative districts.

The distribution of the target audience by district or administrative district.

For franchises operating exclusively in shopping centers, it is important to estimate the attendance of shopping centers. One of the estimation methods is the Huff gravitational model. This model is based on the principles of attractiveness of a shopping facility to the consumer. Most often, the basis of attractiveness is the area and remoteness from the target audience. The closer the facility is located and the larger its area, the more attractive it is for the consumer. The model determines the relative proportions in which consumers are distributed between trading areas.

Analysis of a potential trading area

The local analysis, in turn, is the work of the franchisee. His task is to find a highly profitable place by having studied the local market, competitors, and consumers. What does this require?

You can determine a potential trading zone expertly. If your target audience walks on foot, use pedestrian accessibility zones; if it travels by car or public transport — zones of transport accessibility. Compare your shopping zones with your competitors’ zones. In fig. 1, we compared the five-minute walking areas of two competing sites. Yellow color indicates the crossing zone. This means that people living in this zone are equally likely to go to one or the other site.

Having determined the potential coverage area, you need to analyze the indicators:

• Where and how many people live (population figures).
• What kind of people live there (population distribution by gender and age).
• Where do they work (map of business centers).
• Incomes of the population. Direct (salary) and indirect (cost of housing, cost of housing rental) indicators.
• Where and how people travel (pedestrian and transport traffic).
• The prospects of the district development (housing under construction, roads, shopping and business centers under construction).

Finding out the traffic of a shopping facility is an indicator that most entrepreneurs are chasing. However, it is not always necessary. For example, for beauty salons, it is better to focus on the living and working population, and for catering outlets — on pedestrian traffic. The customer traffic is most often measured independently.

Measurements of people passing by within an hour are taken for several days. It is advisable to count at different times of the day, separately on weekdays and weekends. But there is a difficulty here as well: there is no guarantee that the traffic will be the same over the seasons. By the way, if a large retail facility, a traffic intersection, or a metro station opens in the immediate vicinity, the traffic will change.

It is convenient to combine field measurements with special applications by entering information in them instead of a diary or Exel on a tablet. This is especially useful for those who use field measurements for further analysis in online geomarketing services: field data is immediately displayed in the web version, and there is no need to transfer them from one place to another.

Geomarketing: how to evaluate the effectiveness of a shopping center location

When entering a trading facility, any network is guided, first and foremost, by the revenue forecast indicator. It is based on the following parameters: the location of the shopping center, the solvency of the target audience, and the competitive environment.

Location is the first criterion for the effectiveness of a shopping center. It defines its concept, the customer traffic, and the financial stability. Having a detailed analysis of the location of the shopping center, you can predict the actions of competitors; make the right and effective “cutting” of shopping center tenants for the target audience living in the shopping area, which means being one step ahead.

American economists M. Sullivan and D. Adcock, engaged in the analysis of approaches to the assessment of commercial facilities, pointed out two key stages of the process:

Macro-location analysis

Micro-location analysis

The macro-location analysis of a shopping center includes the following components:

Determining the district type (“bedroom”, business, industrial, etc.)

District population analysis (living, moving, working)

Transport infrastructure assessment

Predicting the shopping center flow

Macroanalysis is usually more or less clear. The data is available one way or another, the techniques are well-known. The customers are as well. Let's talk about the microanalysis of the shopping center location — often it is also called “geomarketing study of the shopping center environment”.

Shopping zone

Professionals refer to the “shopping” zone as the coverage territory of the target audience, for which it will be convenient to come or drive to the shopping center. Thus, it implies either pedestrian or transport (by car) accessibility.

It is shown what is the coverage area equal to 5 minutes of traveling by car. Cloud GIS analytics of Geointellect also includes the calculation by the road graph in the formula. The road graph is created for selected objects of the road network taking account of the average speed on a road section with traffic lights.

Analysis of the population of the shopping zone

It will not be superfluous to determine the share of the living and working population, as well as their income level. Based on the distribution of the population, one can draw the first conclusions about the potential buyers.

Competitors

The Huff model can be the basis for determining the potential of shopping centers as opposed to competitors. This model is a variety of gravitational models that come from Newton's theory of attraction. The Huff model is based on the hypothesis that the attractiveness of an individual shopping facility depends on its area and its remoteness from the consumer.

If the shopping center already exists, why do you need geomarketing?

Geomarketing of the trade zone allows you to “see” how it changed as a result of PR events. How does it actually look on the city map? How does it intersect with the shopping zone of the main competitors? Competitors for anchor tenants. Geomarketing tools answer the question of the effectiveness of the shopping center’s marketing strategy in a large city more accurately.

A composite index "simulates" a comfortable living environment

The Center for Spatial Research has developed a web tool based on the Geointellect platform, which allows analyzing city blocks for comfortable living on the basis of a comfortability index which depends on vehicle accessibility of facilities needed for comfortable living: shopping centers, stores, schools, medical facilities, train stations, etc.

In the "Composite Comfortability Index" section, you can configure the living comfortability indicators. The resulting visualization of the model is as follows: an interactive map with city blocks painted in various colors. Red means a low comfortability index, green means a high one.

How the interface works and how to work with comfortability:

By default, all the factors are set to maximum (all green). A simple example for understanding how the tool works is to reset all factors except the airport and look at the distribution model of the blocks, which will display the transport accessibility zones with regards to the airport. The farther they are, the longer it takes to get to the airport:

Next, if you prefer transport proximity to shopping centers and nothing more, select the maximum value of the coefficient of the "Factors of Shopping Malls Accessibility" model (the factor of accessibility of airports will be reset): 

This factor was based on shopping malls, which can be viewed in the "Thematic Layers" section by enabling the corresponding layer with a check mark: 

If what you need are schools, by resetting the shopping malls to zero you can do the same and get a completely different distribution of the composite index across the city blocks of St. Petersburg (the factors of accessibility of secondary education facilities of district subordinance):

When moving closer to the district (block) of interest, you can see the population of the block and the comfortability index in detail (we recommend changing the map to a more detailed one):

Studying the model with regards to the degree of influence of a given factor importance (the factor’s contribution) on a given block depending on the needs of a user belonging to a particular social group is an interesting application. Try to model it yourself by changing the sliders on the map: you will see to what extent the city blocks are "comfortable" for you from the model’s perspective.

Proposta de criação de uma plataforma digital com modelo de propagação de COVID-19 em São Petersburgo

De tempos em tempos surgem várias epidemias no mundo: umas periodicamente e em silêncio, outras em voz alta e inesperadamente. Com novos vírus, novos temas de estudo estão surgindo entre os epidemiologistas. Muitos pesquisadores visualizam os casos reais, alguns "continuam" a programar o gráfico de infectados fazendo previsões gerais para as cidades "contra o pano de fundo" dos países. Mas o que acontece se a primeira pessoa infectada aparecer em uma determinada cidade? Com que rapidez a doença irá se espalhar na cidade levando em conta as características desta?

Isto pode ser aprendido através da construção de um modelo de simulação da propagação do vírus, que foi feito pelo Centro de Pesquisas Espaciais – uma empresa de TI que trabalha com geo-análise no varejo, saúde e planejamento urbano, em conjunto com o Instituto de Pesquisa em Epidemiologia e Microbiologia N. F. Gamaley.

Em que dados se baseia o modelo?

Antes de construir um modelo simulando a propagação de qualquer vírus dentro de uma cidade, é necessário simular o comportamento básico das pessoas: onde moram, como se deslocam a pé e em transporte público (com ou sem metrô), onde vão para o trabalho ou para a universidade durante o dia. É feito com base em geomodelos de lugares lotados da cidade (modelos de atração populacional). No total, o modelo foi construído em torno de 70 geofatores: as peculiaridades do movimento de transporte, carga nas paradas, número de funcionários nos centros de negócios, número de moradores nas residências e disponibilidade de mercearias. Curiosamente, os desenvolvedores utilizaram os geodados, que são utilizados há 17 anos no negócio principal - serviços de geomarketing para avaliar o potencial do local. Então deve ser considerada probabilidade de infecção, incluindo a probabilidade de que um grupo populacional específico (por exemplo, por faixa etária) visite estes locais. Com a ajuda de especialistas do Instituto de Pequisa de Gamaley, tentamos descrever o vírus com base em dados abertos de diferentes fontes. Isto inclui a susceptibilidade ao vírus de certos grupos etários, períodos latentes, pródromos e uma série de outras características estudadas.

O que foi alcançado?

Agora é relativamente fácil "pegar" uma imitação da população e, com os vírus certos descritos, tentar simular a propagação espacial e temporal de qualquer vírus transmitido por contato aéreo de humano para humano. Foi o que fizeram os desenvolvedores do Centro de Pesquisas Espaciais, simulando milhões de interações de moradores de Moscou de diferentes idades, com base em um modelo multi-agente.

"Então implementamos o modelo como um módulo separado no software russo "Geo-Intellect" dentro de Moscou. Em uma interface especial e separada do Geo-Intellect, foi possível visualizar com a ajuda de um "corredor" (linha do tempo) a propagação do coronavírus: do momento da aparição e atendimento ao médico até o momento da recuperação" – diz Denis Strukov, CEO do Centro. Desde que a simulação não envolva atividades de quarentena e mostre o que acontece se não houver quarentena.» Segundo o modelo, se uma pessoa em Moscou adoece em um endereço específico X, 5084 pessoas serão infectadas em 30 dias. No mapa você pode ver em vermelho os focos de origem e propagação do coronavírus. O verde mostra uma população que se recuperou da doença.

Incidência simulada (vermelho) em Moscou durante os primeiros 30 dias de infecção de uma pessoa num endereço específico. Os verdes são os recuperados.

Imitando a forma como o vírus se espalha de uma casa para um local de trabalho, estudo, etc. Quando você aponta o cursor para objetos urbanos, você pode ver os caminhos de infectarem-se as pessoas.

Normalmente, o número de infectados após 30 dias corresponde à dinâmica da doença em Wuhan (Província de Hubei) "desde o início do registro". Se considerarmos Wuhan como "semelhante" (pelo menos em população) a Moscou, podemos tirar as primeiras conclusões sobre a eficiência do modelo matemático no caso de não se recorrer a medidas restritivas.

Gráfico de dinâmica de casos de Coronavírus na Província de Hubei (Wuhan), https://coronavirus.app/fiJ14DCxw15e3SMemh8R

Deve-se notar que, naturalmente, existem limitações. Por exemplo, embora a geodata urbana de Moscou, assim como os lugares de acúmulo maciço de pessoas, e de residência são reais, aqui as pessoas são uma imitação baseada na composição etária e sexual das pessoas que moram em áreas de Moscou.

Geointellect.ru

Experiência ocidental:

O que estamos oferecendo?

Muitos países na Ásia usam aplicativos móveis para coletar dados de pacientes. Na Rússia, o governo decidiu monitorar os portadores de coronavírus. Não usamos geodados personalizados no Modelo, mas estes teriam melhorado o modelo matemático.

Desta forma, temos uma chance única na sua cidade:

1. Fazer uma aplicação móvel para os cidadãos da cidade "Descobrir quem está doente por perto". Este permitirá coletar dados.
2. Fazer um modelo matemático multi-agente da sua cidade de contatos de pessoas com base na infra-estrutura da cidade, população, locais de trabalho, lojas, etc.
3. Enriquecer com geodata real (móvel se disponível).
4. Fazer uma previsão nos recursos das máquinas não só para 30 dias (como foi feito para Moscou), mas também para além (até 180 dias a partir da data de ocorrência do primeiro caso em São Petersburgo).
5. Fornecer uma previsão na forma de uma interface que visualize a propagação na sua cidade, bem como formas de interação entre as pessoas, inclusive levando em conta o auto-isolamento e as medidas do Governo de São Petersburgo.
6. Levar em conta a possibilidade de letalidade das pessoas infectadas.
7. Replicar com outras doenças e infecções transmitidas pelo ar.

Exemplos:

Um exemplo da primeira etapa da experiência em Moscou aqui:

https://www.youtube.com/watch?v=oTxyu2pQzY0&feature=emb_logo

Reportagem no canal Izvestia 78:

https://www.youtube.com/watch?v=5W4c0yNPUlc&feature=emb_logo

Geomarketing para varejo offline e serviços para a população urbana

Escolhemos um local para lançar um ponto de venda a retalho (FMCG, bricolagem, farmácias, cosmética, etc.).

Passo 1. Conhecemos o perfil da nossa PA, e o correlacionamos com o perfil local

Antes de abrir um ponto de venda, é importante compreender quem é o seu público-alvo. E quanto mais preciso for o perfil dele, melhor.

Ao conhecer o seu público alvo, é fácil correlacioná-lo com o público do local em questão. É necessário analisar cuidadosamente a idade da população, o seu poder adquisitivo e os hábitos de consumo. Será útil calcular a porcentagem da população ativa e residente da área e identificar quem pode tornar-se um potencial cliente.

Passo 2. Determinar a densidade de objetos da infraestrutura

Explore a área onde está planejado instalar o novo ponto de venda. Explore as infraestruturas de transporte e comércio, número de locais de trabalho, número de restaurantes públicos, etc.

O raio de serviço do objeto comercial deve ser utilizado como fator determinante da infraestrutura comercial. O raio de serviço (acessibilidade pedonal) é a área de atividade do ponto de venda, determinada pela distância que os compradores percorrem daa sua residência até o objeto comercial em questão.

No mapa, o raio de acessibilidade é de 450 metros ou 5 minutos de caminhada.

Desta forma, você pode construir os raios de serviço de todos os pontos de venda dos concorrentes e entender onde os raios se cruzam. O mesmo pode ser feito com o acesso de transporte, o que implica que o seu potencial comprador está a deslocar-se, por exemplo, de carro.

O mapa abaixo mostra que distância um potencial comprador irá percorrer de um determinado objeto comercial em 5 minutos.

Você pode simular o público-alvo por objetos de infraestrutura. Veja a densidade das universidades e dos restaurantes públicos da cidade, preste atenção à densidade dos bancos e boutiques da mesma cidade, e perceberá que existem diferenças interessantes ligadas ao sistema de preferência de estudantes e de empresários ativos com renda acima da média.

Passo 3. Fluxo de clientes

O próximo passo é analisar o ponto comercial para entender quantas pessoas irão passar na sua vizinhança imediata.

Com base em análise local, por exemplo, dados celulares (big data), você pode determinar o número de pessoas que passam pela sua área de vendas em diferentes momentos do dia nos dias de semana e fins de semana.

Na área de Chistiye Prudy, os fluxos são distribuídos da seguinte forma.

Passo 4. Ambiente competitivo

O ambiente competitivo é uma ameaça em muitos casos.

Os pequenos negócios precisam achar "seus" nichos. Para os grandes retalhistas alimentares existe sempre uma opção de abrir uma loja num local com o menor número de concorrentes. Consideramos os grandes retalhistas os concorrentes.

Passo 5. Calcular lucros futuros: quanto dinheiro trará este local

Nas grandes empresas, as fórmulas de faturamento do comércio foram criadas empiricamente durante anos. Nas empresas ocidentais, elas são frequentemente documentadas, rigorosamente regulamentadas, sujeitas a know-how, consideradas os segredos comerciais e não são divulgadas. A base da fórmula de faturamento consiste exatamente nos fatores de geomarketing que afetam a quantidade de pessoas que vão entrar em seu estabelecimento e comprar mercadorias em um determinado local. 

Na verdade, esta fórmula inclui tudo o que descrevemos acima.

2) CEscolhemos um lugar para uma clínica privada.

Lugar de abertura da clínica: o princípio de funcionamento da geomarketing.

Para entender onde encontrar um lugar para uma clínica médica, não basta encontrar um espaço comercial "transitável" – é preciso estudar o ambiente: densidade populacional, estrutura de gênero e idade, renda, transporte e acessibilidade dos pedestres às instalações, concorrentes diretos e indiretos.

Para uma análise geomarketing completa e escolha do local da clínica deve haver uma metodologia, dados e um sistema de geoinformação ou geomarketing. Eles podem ser profissionais e projetados para usuários sem habilidades especializadas. Se não houver recursos, você pode tentar fazer sem um sistema de informação geográfica, mas terá que ir "no campo" ou procurar informações sobre o local da clínica em fontes abertas, onde muitas vezes a informação é escassa ou incompleta.

Como usar a análise multifactorial para encontrar um local para abrir uma clínica médica

1.Definir as metas e objetivos de um estudo de geomarketing.

2.Examine a cidade por área ou use um modelo multifatorial de análise.

3.Faça uma análise local.

Identificamos a demanda da população

Para explorar a cidade e entender qual é o local adequado para abrir uma clínica, você pode estimar a disponibilidade de serviços de saúde em cada distrito da cidade – calcular quantos hospitais ou serviços específicos há por número de habitantes.

Encontramos o público alvo no mapa da cidade.

Dados do operador celular. Mostramos reuniões em massa de pessoas em diferentes momentos do dia. Os dados não substituem a medição local do tráfego de pedestres, mas são adequados para análise macro.

Perfilar usuários de aplicativos móveis.

A cada geomarca (coordenadas de posição do dispositivo móvel) é atribuído o interesse do usuário, dependendo do ambiente da geomarca. Se a geomarca estiver perto do local onde se encontra a clínica médica, acreditamos que a pessoa está interessada na clínica médica. Quanto mais frequentemente este utilizador estiver interessado no objeto, assumimos que o interesse é estável. Você pode fazer o perfil dos usuários de aplicações móveis por diferentes categorias: farmácias, mercearias, restaurantes, etc.

Mapa do público-alvo com interesse em objetos médicos.

Modelo de busca de público-alvo multi-factor

Dependendo do retrato do público-alvo e das especificidades do negócio, são construídas hipóteses sobre os fatores de eficiência espacial (alta densidade populacional, alto fluxo de tráfego, proximidade com o metrô etc.) e os fatores de atração do PA (locais de trabalho, locais de lazer etc.). A cada fator é atribuído um peso e os valores desses fatores são somados ou multiplicados. Como resultado, no mapa, o utilizador vê os locais mais adequados para a abertura de uma clínica.

Uma variante alternativa do modelo multifactor é a análise comparativa.

Passo 1. Definir a área de serviço e estimar quantas pessoas vivem em torno da futura localização da clínica.

Número de casas e apartamentos na área de serviço Número de habitantes, proporção de filhos para os pais Densidade populacional: número de habitantes por quilómetro quadrado.

Passo 2. Contamos as pessoas que passam por aqui.

Passo 3. Avaliamos os concorrentes.

Para escolher um local para clínicas médicas, é importante entender quanto do público potencial as clínicas estão lutando entre si. Para isso, com uma ferramenta SIG especial, o usuário atravessa as áreas de serviço no mapa e conta a quota de população na área de intersecção.

Primeiro passo: atravessamos as áreas de serviço de dois centros médicos multidisciplinares.

O segundo passo: contamos a população na intersecção dos dois centros. 7.748 pessoas vivem na área do cruzamento.

Passo 4. Avaliamos os pontos de gravitação da audiência Para além da população e dos peões, é sempre útil avaliar as atrações do público que se encontra nos arredores. Estes lugares podem proporcionar um bom tráfego.

Para determinar que espaço comercial é melhor, registre os números em uma tabela e compare-os entre si.

Geomarketing para Análise de Entregas no Varejo

Quando o comportamento do consumidor muda para "online", quando a quarentena proporciona um forte incentivo para que as pessoas utilizem a entrega de bens, alimentos e até mesmo serviços, nestas condições, ainda mais interesse é despertado pela geo-análise de locais (geomarketing) no que diz respeito às entregas. Vejamos que exemplos existem para diferentes indústrias.

1) Geoanálise para PSE (pontos de saída de encomendas)

Aqui, o foco está nas abordagens de zoneamento. Existem vários tipos de zonas: pedonais, de transporte, de raio com e sem obstáculos, arbitrárias. Como regra geral, utilizam-se frequentemente raios, no entanto, se se utilizarem zonas de cálculo (que incluem zonas de transporte e zonas pedonais), serão feitos cálculos mais optimizados e precisos das zonas de entrega. Em cerca de 25–35% você pode reduzir o número de mensageiros, tempo de entrega e orçamentos de entrega, em nossa experiência, se você usar cálculos mais precisos. As zonas pedonais são "adequadas" para análise de entregas a pé. As de transporte são para as entregas por carro, respetivamente.

Zonas pedonais e pontos de entrega

Zonas de transporte a 10 e 15 minutos da PSE na Geointellect e as zonas reais (em vermelho) calculadas manualmente. São visíveis correspondências não ideais (em azul)

Se, por exemplo, a partir de todos os pontos de saída ou PSE, você constrói tais zonas e as sobrepõe, pode calcular como a cidade é coberta pelo tempo? Existem lugares descobertos, quantos são.

O local não coberto (azul) na cidade tornou possível contar a população descoberta por prédios.

Posteriormente, é possível calcular a capacidade de mercado nessas áreas não cobertas e decidir se se deve ou não abrir um novo ponto PSE lá. Será feito com base em dados populacionais nos prédios, renda, dados demográficos. Normalmente esta análise em sistemas profissionais não levará mais do que 1 dia.

Quando se olha para a zona mais perto, verifica-se que uma grande percentagem de prédios de construção pós-crise aqui são um fator indireto da residência de certas famílias.

Naturalmente, tal análise deve ser feita tendo em conta a concorrência. É claro que não podemos conhecer as reais entregas dos concorrentes. No entanto, logisticamente, de uma forma ou de outra, todos servirão primeiro os locais mais próximos. De uma forma ou de outra, é necessário ter em conta a entrega por correio a pé ou de carro (é possível saber isso a partir de fontes abertas) e fazer um zoneamento semelhante ao acima referido, apenas não a partir de pontos próprios mas a partir de pontos dos concorrentes.

Sobrepondo ainda zonas de entrega da sua própria rede e zonas de entrega dos nossos concorrentes e tendo em conta que existem certos tipos de prédios, população neles e outras métricas de geomarketing, chegamos a esses locais que são subfornecidos com PSE na cidade e que serão definitivamente procurados.

Com um mercado saturado na cidade, tais locais podem não existir. É também um resultado. Então, nesta fase, "cavar" ainda mais profundo, incluindo lutar pelo tempo de entrega em comparação com o dos concorrentes, serviço ao público, etc.

Uma vez que o ajuste de uma entrega óptima é um processo largamente tecnológico, a Geo-Intellect oferece API de zonas ou API de geodados para os seus sistemas existentes, tais como o seu CRM. BI, e outros sistemas.

Outro caso interessante para visualizar qualquer métrica, tanto externa como interna, é o ZIP-Codes - Zonas de código postal. Com tais contornos no mapa com o código de índice em uma célula da tabela, as companhias de entrega podem rapidamente visualizar seus próprios geodados no mapa sem nos passar estes. Porque estas zonas serão acessíveis através do API.

As zonas índice são cobertas não só nas cidades, mas também em todo o país. É possível levar em conta e analisar a comparação de métricas por elas:

Além disso, muitas vezes para áreas remotas, o número de pessoas que vão ao dacha (chalé) é levado em consideração para analisar as entregas e para acomodar PSEs adicionais. Especialmente – para aglomerações, o mercado pode ter coeficientes de ajuste sazonal em 30 km dos grandes centros distritais, que geram tráfego "para o chalé" na estação:

Zona de transporte de 30 minutos na saída de Moscou e o cálculo das casas de campo. Aproximadamente 3.000 famílias podem ser servidas por uma loja se ela se abrir neste local.

2) Restaurante com entrega de uma determinada cozinha. Método de análise Geomarketing

A tarefa é abrir ou refazer o perfil de um restaurante com entrega de certas cozinhas na metrópole.

Como resolver um problema destes. Usamos uma abordagem de geomarketing, que ajuda a navegar no que afeta o desempenho do restaurante com a entrega. Grupo de fatores: público alvo e grupo de fatores – concorrência.

A) Derivamos o índice do público-alvo

O consumo é influenciado pelos seguintes fatores, que podem ser descritos pelos geodados:

• - população que vive em casas
• - idade e sexo
• - pessoas empregadas
• - nível de rendimentos
• - outros indicadores, por exemplo, de acordo com as nossas observações, mais bens são entregues a um determinado tipo de prédios e menos a outros. Isto é devido a um certo tipo de pessoas que vivem nestes prédios. Da mesma forma, com pessoas que trabalham.

Depois fazemos um "comparação" dos fatores espaciais e o mostramos como um mapa de calor do Índice de Público Alvo. Mostra locais baseados nos pesos de diferentes fatores que simulam o público-alvo (quanto maior é o valor (verde) do índice, mais atraentes são as áreas de aplicabilidade do ponto de vista do público-alvo:

B) mas este mapa não leva em conta quantas das nossas encomendas podem ir para os "concorrentes"? Para fazer isso, você tem que recorrer à contabilidade da concorrência. Isto pode ser feito de diferentes maneiras, por exemplo, levando em conta a distribuição de todas as refeições na cidade, analisando quem faz a entrega (afinal, uma pessoa ou família tem sempre uma alternativa para ir a um restaurante na cidade ou perto da casa, em vez de encomendar a entrega).

Ao mapear milhares de objetos você pode ver sua densidade, e com a ajuda de pesquisas adicionais dos agregadores de entrega de fontes abertas entender quais cozinhas estão na prioridade na entrega de um ou outro jogador do mercado. Esta análise volumosa adicional dá frutos dando tais mapas:

De acordo com os mapas é fácil ver que a Pizza e o Sushi são quase igualmente abastecidos com entregas, mas a cozinha georgiana e ossetiana tem potencial. Da mesma forma, é feita uma "coleção" de fatores e é mostrado o índice final da competição, levando em conta restaurantes offline de diferentes cozinhas:

C) Se colapsarmos os dois índices, obtemos o mapa de calor resultante, onde o decisor ou comerciante pode selecionar as zonas e fazer uma analise:

Como é que eu consigo a tabela de comparação à direita? É necessário escolher um local (por exemplo, pode ser um espaço comercial livre na zona verde) e a partir dele construir zonas de transporte ou várias zonas, e já nelas calcular as métricas: rendimento, demografia, capacidade de mercado, concorrência. Então você terá muitos gráficos e comparações, o que o levará a pensar na prioridade de abrir um restaurante com entrega de certa cozinha na cidade.

Indicador	Área dos transportes
	20 minutos	40 minutos
Avaliação geral da capacidade do mercado no local no final de 2018, rub./mês.	84,516,002	191,442,207
Avaliação da capacidade de mercado por residentes, rub/mês.	71.422.388	150.502.493
Número de habitantes, pessoas	518.082	11.098.379
Rendimento da população que habita na zona, rub./mês (estimativa)	53.044	52.722
Avaliação da capacidade do mercado por empregados, rub./mes.	1.227.471	14.061.009
Número de empregados nos centros de negócios, pessoas.	9.738	121.423
Salário médio dos trabalhadores, rub./mês.	48.500	44.557

Geoanálise para pequenos negócios franchisados

Comprar uma franquia para um empresário start-up é muitas vezes uma garantia de sucesso. Marca bem conhecida, livro de marca pronto, modelo de negócio bem pensado, treinamento e apoio realmente facilitam o espinhoso caminho do empresário, mas não dão cem por cento de garantia de que o negócio irá. Uma das possíveis razões para o fracasso é a escolha errada do local de negociação.

Análise global de geomarketing – para franqueador, local – para franqueado

Idealmente, o franqueador deve avaliar o potencial do mercado na cidade para oferecer oportunidades reais de crescimento na venda de franquias, e a avaliação local deve ser deslocada para o franqueado, dando o algoritmo de busca.

Análise global

O conhecimento do mercado e do consumidor é o trabalho do franqueador. Com base nisso, os seguintes indicadores devem ser levados em conta:

Quota de mercado por segmento, em relação tanto ao líder de mercado do segmento como aos seus concorrentes mais próximos.

Disponibilidade de um serviço ou produto ao consumidor: quantos pontos dos restaurantes existem para o público alvo, por exemplo, para mulheres e homens entre 18 e 60 anos, tanto na cidade como um todo, como em bairros ou distritos administrativos.

Distribuição do público alvo por distrito ou área administrativo.

Para as franquias que operam exclusivamente em shopping, a avaliação do atendimento em shopping é importante. Um dos métodos de avaliação é o modelo de gravidade Huff. Este modelo baseia-se nos princípios da atratividade do objeto comercial para o consumidor. Na maioria das vezes a atratividade é baseada na área e distância do público-alvo. Quanto mais próximo o objeto estiver e quanto maior for a sua área, mais atrativo é para o consumidor. O modelo define as proporções relativas em que os consumidores estão distribuídos entre as áreas comerciais.

Análise de potenciais zonas de comércio

Mas a análise local é o trabalho de um franchisado. Sua tarefa é encontrar um lugar altamente lucrativo, estudando o mercado local, a concorrência e o consumidor. O que é necessário para isso?

A potencial zona de comércio pode ser identificada de forma especializada. Se o seu público-alvo for caminhando, use as áreas de acesso pedonal, se estiver dirigindo ou usando transporte público, use as áreas de acesso ao transporte. Compare as suas áreas de compras com as dos seus concorrentes. Na Fig. 1 comparamos zonas de acessibilidade pedonal de cinco minutos de dois objetos concorrentes. O amarelo indica a área de intersecção. Isto significa que as pessoas que moram nesta área são igualmente susceptíveis de ir a ambos os lugares.

Uma vez identificada a área de cobertura potencial, devem ser analisados os indicadores seguintes:

• Onde e quantas pessoas vivem (números da população).
• Que pessoas vivem (distribuição da população por sexo e idade).
• Onde eles trabalham (mapa do centro de negócios).
• O rendimento da população. Indicadores diretos (salário) e indiretos (custo da habitação, renda).
• Para onde e como as pessoas se mudam. (tráfego pedonal e de transportes)
• Perspectiva de desenvolvimento do distrito (habitação em construção, estradas em construção, centro de negócio e shoppings).

O tráfego de passagem do objeto de comércio é um indicador que a maioria dos empresários estão perseguindo. Embora nem sempre seja necessário. Por exemplo, os salões de beleza estão mais concentrados na população ativa e nos moradores, e os estabelecimentos de catering estão mais concentrados no tráfego de pedestres. Na maioria das vezes, a perviedade do tráfego é medida independentemente.

As medições de campo podem ser convenientemente combinadas com aplicações especiais, armazenando informação nelas, em vez de num diário ou num Exel num tablet. Isto é especialmente útil para aqueles que utilizam medições de campo para uma análise mais aprofundada nos serviços online de geomarketing: os dados de campo são imediatamente apresentados numa versão web e não há necessidade de os transferir de um local para outro.

Geomarketing: como avaliar a eficácia da localização de um centro comercial

Ao entrar num objeto de comércio, qualquer rede se concentra principalmente no indicador de receita prevista. Baseia-se nos seguintes parâmetros: localização do centro comercial, solvência do público-alvo e ambiente competitivo.

A localização é o primeiro critério de eficiência de um Shopping. Ela define o seu conceito, a sua transmissibilidade e a sua estabilidade financeira. Tendo uma análise detalhada da localização do shopping center, é possível prever as ações dos concorrentes, para fazer um "corte" correto e eficaz dos lojistas do shopping para o público-alvo que vive na área de compras, e assim estar um passo à frente.

Os economistas americanos M. Sullivan e D. Adcock, que estavam analisando abordagens para estimar objetos de comércio, identificaram duas etapas-chave do processo:

Análise de Localização Macro

Análise de Localização Micro

A análise de microlocalização de um shopping inclui os seguintes componentes:

Definição do tipo de distrito (bairro residencial, empresarial, industrial, etc.).

Análise da população distrital (residencial, em movimento, empregados)

Avaliação das infra-estruturas de transporte

Predição de fluxos de shoppings

A macroanálise é normalmente mais ou menos clara. Os dados estão disponíveis de uma forma ou de outra, as técnicas são conhecidas. Os clientes também. Vamos falar sobre microanálise de localização de shopping, muitas vezes também é chamada de "pesquisa de geomarketing de ambiente do shopping».

Zona de comércio

Como "de comércio" os profissionais entendem o território do público-alvo, ao qual será conveniente para vir ou visitar o centro comercial. Assim, ou é acessibilidade pedonal ou de transporte (de carro).

Mostrada a área de cobertura igual a 5 minutos de movimento de carro. Análise de SIG em nuvem Geointellect coloca na fórmula o cálculo de acordo com o gráfico de estrada. O gráfico de estradas é criado de acordo com os objetos selecionados da rede rodoviária, tendo em conta a velocidade média no troço da estrada com semáforos.

Análise Populacional da Zona de Comércio

Seria útil identificar a percentagem da população residente e trabalhadora, bem como o seu nível de rendimento. Com base na distribuição da população, as primeiras conclusões podem ser tiradas sobre os potenciais compradores.

Concorrentes

O modelo Huff pode ser usado como base para determinar o potencial de um centro comercial em comparação com os seus concorrentes. Este modelo é um tipo de modelos de gravidade que derivam da teoria da gravidade de Newton. O modelo Huff baseia-se na hipótese de que a atratividade de um objeto comercial separado depende da sua área e da sua distância em relação ao consumidor.

Se já existe um centro comercial, então para quê sirve o geomarketing?

O Geomarketing da zona de comércio permite "ver" como mudou como resultado de eventos de RP. Como é que ela é realmente num mapa da cidade? Como se cruza com a Zona de Comércio dos principais concorrentes? Concorrentes por inquilinos-âncora. As ferramentas de Geomarketing respondem com mais precisão à pergunta sobre a eficácia da estratégia de marketing dos shopping na metrópole.

O índice composto "simula" um ambiente de vida confortável 

O Centro de Pesquisas Espaciais desenvolveu uma ferramenta web baseada na plataforma "Geo-Intellect", que permite analisar os bairros para uma vida confortável com base no índice de conforto, baseado na acessibilidade dos automóveis aos objetos necessários para uma vida confortável: centros comerciais, lojas, escolas, instituições médicas, estações ferroviárias, etc.

Na seção "Índice Consolidado de Conforto" você pode ajustar os índices de conforto da sua acomodação. Na saída tem a seguinte visualização do modelo: mapa interativo com bairros, pintados em cores diferentes. O vermelho é um baixo índice de conforto, o verde é alto.

Como funciona a interface e como trabalhar com conforto:

Por padrão, todos os fatores são definidos para o máximo (todos verdes). Um exemplo simples para entender como a ferramenta funciona, zerar todos os fatores exceto o aeroporto e olha para as distribuições de bairros que mostram as zonas de acessibilidade de transporte em relação ao aeroporto. Quanto mais longe se vai, mais tempo se leva para chegar ao aeroporto:

Além disso, se preferir o transporte próximo ao shopping e nada mais, selecione o valor máximo do coeficiente do modelo "Fatores de acessibilidade dos shoppings" (o fator de acessibilidade do aeroporto será zerado):

Este fator foi construído a partir de shoppings, que podem ser visualizados na seção "Camadas temáticas", marcando a camada correspondente: 

Ao zerar centros comerciais, se as escolas são importantes para você, você pode fazer o mesmo e obter uma distribuição completamente diferente do índice composto por bairros de São Petersburgo (fatores de disponibilidade do ensino secundário de importância distrital): 

Aproximando-se da área (bairro) de interesse você pode ver em detalhes a população do bairro e o índice de conforto (é recomendável alterar o mapa para o mais detalhado): 

Uma aplicação interessante é estudar o modelo levando em conta o grau de influência da importância de um fator (contribuição do fator) em um determinado bairro, dependendo das necessidades Um usuário pertencente a este ou aquele grupo social. Tente se simular trocando os controles deslizantes no mapa, você verá o quanto as áreas urbanas são "confortáveis" para você em termos de modelo.

Геомаркетинг для оффлайн ритейла и услуг для жителей городов

Выбираем место для запуска торговой точки (FMCG,DIY, аптеки, косметика и пр.).

Шаг 1. Знаем свой портрет ЦА и соотносим с портретом, находящимся на территории

Прежде чем открывать торговую точку, важно понимать, кто ваша целевая аудитория. И чем точнее будет ее портрет, тем лучше.

Зная свою целевую аудиторию, соотнести с аудиторией в рассматриваемой локации не составит труда. Нужно внимательно проанализировать возраст населения, его покупательную способность, потребительские привычки. Полезно будет рассчитать долю работающего и проживающего населения в районе и определить, кто может стать потенциальным клиентом.

Шаг 2. Определить плотность объектов инфраструктуры

Изучите территорию, где запланировано размещение новой торговой точки. Исследуйте транспортную и торговую инфраструктуру, число мест приложения труда, количество объектов общественного питания и пр.

В качестве определяющего фактора торговой инфраструктуры следует воспользоваться радиусом обслуживания торгового объекта. Радиус обслуживания (пешеходная доступность) – это район деятельности торговой точки, определяющийся расстоянием, которое преодолевают покупатели от места жительства до данного торгового объекта.

На карте мы изобразили радиус, равный 450 метрам или 5 минутам пути.

Таким образом можно построить радиусы обслуживания всех торговых точек конкурентов и понять, где радиусы пересекаются. То же самое можно проделать и с транспортной доступностью, которая предполагает, что ваш потенциальный покупатель передвигается, например, на автомобиле.

Карта ниже демонстрирует, какое расстояние от заданного торгового объекта потенциальный покупателей преодолеет за 5 минут

Можно моделировать целевую аудиторию по объектам инфраструктуры. Посмотрите на плотность вузов и плотность объектов общепита в городе, обратите внимание на плотность банков и бутиков в том же городе, и вы увидите, что есть интересные отличия, связанные с системой предпочтений студентов и активных деловых людей с доходом выше среднего.

Шаг 3. Покупательский поток

Следующий шаг – анализ торговой точки на предмет того, сколько человек пройдет в непосредственной близости от нее.

На основе локального анализа, например, данных сотовой связи (big data) можно определить количество людей, которое проходит через вашу торговую зону в разное время суток в будние и выходной дни.

В районе Чистых прудов потоки распределяются следующим образом.

Шаг 4. Конкурентная среда

Конкурентная среда во многих случаях – это угроза.

Для небольших магазинов следует искать «свои» ниши. Для крупного продуктового ритейла всегда есть вариант открыть магазин в месте с наименьшим количеством конкурентов – считаем, что конкурентами являются крупные торговые точки.

Шаг 5. Рассчитайте будущую прибыль: сколько денег придет из этой локации

В крупных компаниях формулы товарооборота создавались эмпирически годами. В западных компаниях они часто закреплены документально, строго регламентированы, являются объектом ноу-хау и не раскрываются как коммерческая тайна. Основой формулы товарооборота являются, как раз, геомаркетинговые факторы, которые влияют на то, сколько к вам зайдет людей и купит товар в конкретной локации.

По сути, в эту формулу входит все, что мы описали выше

2)Выбираем место для частной клиники

Место для открытия клиники: принцип работы геомаркетинга

Чтобы понять, где найти место для медицинской клиники, мало найти «проходное» коммерческое помещение – нужно изучить окружающую среду: плотность населения, половозрастную структуру, доходы населения, транспортную и пешеходную доступность к объекту, прямых и косвенных конкурентов

Для полноценного геомаркетингового анализа и выбора места клиники должна быть методика, данные и геоинформационная или геомаркетинговая система. Они бывают профессиональные и рассчитанные на пользователей без специализированных навыков. Если нет ресурсов, можно попробовать обойтись без геоинформационной системы, но придется выйти «в поле» или искать информацию о месте клиники в открытых источниках, где зачастую информации мало или она неполная.

Как с помощью многофакторного анализа найти место для открытия медицинской клиники

1.Определить цели и задачи геомаркетингового исследования.

2.Изучить город по районам или использовать многофакторную модель анализа.

3.Провести локальный анализ.

Выявляем спрос населения

Данные сотовых операторов. Показывают массовые скопления людей в разное время суток. Данные не заменяют локального замера пешеходного траффика, но подходят для макроанализа.

Находим целевую аудиторию на карте города

Данные сотовых операторов. Показывают массовые скопления людей в разное время суток. Данные не заменяют локального замера пешеходного траффика, но подходят для макроанализа.

Профилирование пользователей мобильных приложений.

Каждой геометке (координаты положения мобильного устройства) присваивается интерес пользователя в зависимости от окружения геометки. Если геометка находится рядом с местом, где расположена медицинская клиника, мы считаем, что человек интересуется медицинской клиникой. Чем чаще этот пользователь интересуется объектом, мы предполагаем, что интерес устойчивый. Профилировать пользователей мобильных приложений можно по разным категориям: аптеки, продуктовые магазины, рестораны и пр.

Карта целевой аудитории с интересом к медицинским объектам.

Многофакторная модель поиска целевой аудитории

В зависимости от портрета целевой аудитории и специфики бизнеса выстраиваются гипотезы о факторах пространственной эффективности (высокая плотность населения, высокий транспортный поток, близость к метро и т.д.) и факторы притяжения ЦА (места работы, места досуга и пр.). Каждому фактору присваивается вес и значения этих факторов складываются или перемножаются. В результате на карте пользователь видит места, наиболее пригодные для открытия клиники.

Лучшие зоны для открытия клиники

Альтернативный вариант многофакторной модели - сравнительный анализ.

Шаг 1. Определяем зону обслуживания и считаем, сколько населения живёт вокруг будущего места расположения клиники

Количество домов и квартир в зоне обслуживания Количество проживающего населения, соотношение детей и родителей Плотность населения: число жителей на квадратный километр.

Шаг 2. Считаем проходящих мимо людей.

Шаг 3. Оцениваем конкурентов

В случаевыбора места расположения для медицинских клиник важно понять, за какую долю потенциальной аудитории борются между собой медицинские клиники. Для этого специальным ГИС-инструментом пользователь пересекает зоны обслуживания на карте и считает долю населения в зоне пересечения.

Первый шаг: пересекли зоны обслуживания двух многопрофильных медицинских центров.

Второй шаг: посчитали население в зоне пересечения двух центров. 7 748 человек проживает в зоне пересечения.

Шаг 4. Оцениваем места притяжения аудитории Кроме населения и пешеходов всегда полезно оценивать, какие места притяжения аудитории есть в окружении. Эти места могут дать хороший трафик.

Чтобы определить, какое коммерческое помещение лучше, фиксируйте показатели в таблицу и сравнивайте их между собой.

Геомаркетинг для анализа доставок в ритейле

Когда потребительское поведение меняется в сторону «онлайн», когда карантин дает сильный толчок к тому, чтобы люди пользовались доставкой товаров, еды и, даже , услуг, в этих условиях еще более большой интерес вызывает геоаналитика локаций (геомаркетинг) с учетом доставок. Давайте поразбираемся, какие есть примеры изучения для разных отраслей.

1) Геоаналитика для ПВЗ (пунктов вывоза заказов)

Здесь во главу угла лежат подходы к зонированию. Есть несколько видов зон: пешеходные, транспортные, радиусы с препятствиями и без, произвольные. Как правило, часто пользуются радиусами, однако, если Вы будете пользоваться расчетными зонами (к которым относятся транспортная и пешеходная), то Вы более оптимиировано и точно делаете расчеты зон доставок. Примерно на 25-35% по нашему опыту, можно сократить количество курьеров, время доставки и бюджеты на доставки, если прибегать к более точным расчетам. Пешеходные зоны «подходят» для анализа пешеходной доставки. Транспортные – соответственно, автомобильной.

Пешеходные зоны и точки доставок

Транспортные зоны 10 и 15 минут от ПВЗ в Геоинтеллекте и фактические зоны (красным), расчерченные вручную. Видны неоптимальные совпадения (синим)

Если, например, от всех точек вывоза или ПВЗ построить такие зоны и наложить их можно посчитать, как покрыт город по времени? Есть ли непокрытые места , сколько их.

Непокрытая локация (синим) в городе дала возможность посчитать непокрытое население по домам.

Уже потом, можно посчитать емкость рынка в этих непокрытых местах и определиться, надо ли открывать там новый пункт ПВЗ или нет. Делается это на основе данных о населении в домах, доходе, демографических данных. Обычно этот анализ в профессиональных системах займет не более 1 дня.

При рассмотрении зоны поближе получилось, что здесь большой процент домов посткризисной постройки - косвенный фактор проживания определенных семей.

Естественно делать такой анализ надо с учетом конкуренции. Конечно, мы не можем знать фактические адресные доставки конкурентов. Однако, логистически, так или иначе все будут обслуживать в первую очередь, ближайшие локации. В той или иной мере, надо учитывать доставку пешими курьерами или на автомобиле (узнать это можно из открытых источниов) и сделать аналогичное зонирование, как Выше, только не от собственных пунктов, а от точек конкурентов.

Далее накладывая зоны доставки от собственной сети и зоны доставки от конкурентов и , принимая во внимание, что есть определенные типы домов, населения в них и другие геомаркетинговые метрики, мы и приходим к тем локациям, которые недообеспечены ПВЗ в городе и точно будут пользоваться спросом.

При насыщенном рынке в городе, таких локаций может и не быть. Это тоже результат. Тогда на данном этапе, «копают» еще глубже в том, числе, борются за время доставки по сравнению с конкурентами, сервисом для населения и пр.

Так как настройка оптимальной доставки – процесс, во многом технологичный, Геоинтеллект предлагает API зон либо API геоданных для Ваших уже сложившихся систем, например, в Ваши CRM. BI, и другие системы.

Еще одним интересным кейсом для визуализации любых метрик, как внешних, так и внутренних является зоны индексом почтовых отделений ZIP -Codes. Имея такие контуры на карте с кодом индекса в ячейке таблицы компании, занимающиеся доставкой могут быстро визуализировать на карте собственные геоданные не отдавая их нам. Потому что данные зоны будут доступны через API

Индексные зоны покрыты не только в городах, но и по всей стране. Можно учитывать и анализировать сравнимать метрики по ним:

Кроме того, часто для удаленных территорий для анализа доставок и размещения дополнительных ПВЗ учитывают кол-во людей едущих на дачу. Особенно – для агломераций рынок может иметь поправочные сезонные коэфициенты в 30 км от крупных райцентров, которые генерируют трафик « на дачу» в сезон:

Транспортная зона 30 минут на выезде из Москвы и расчет дач. Порядка 3 тысяч домохозяйств может обслужить магазин, если откроется в этом месте

2)Ресторан с доставкой определенной кухни. Метод геомаркетингового анализа

Задача – открыть или перепрофилировать ресторан с доставкой определенными кухнями в мегаполисе.

Как решить такую задачу. Применим геомаркетинговый подход, которых помогает сориентироваться в том, что влияет на показатели ресторана с доставкой. Группа факторов: целевая аудитория и группа факторов – конкуренция.

A) Выведем индекс целевой аудитории

На потребление влияют следующие факторы, которые можно описать геоданными:

• - население, проживающее в домах
• - пол и возраст
• - работающее население
• - уровень доходов
• - другие показатели, например, по нашим наблюдениям, в определенного типа домов доставляется больше товаров, а в другие – меньше. Это связано с определенным типом людей, проживающих в этих домах. Аналогично – с работающими.

Далее мы делаем «сверту» пространственных факторов и отображаем в виде тепловой карты Индекса целевой аудитории. Она показывает локации с учетом весов разных факторов, моделирующих целевую аудиторию (чем выше (зеленым) значение индекса, тем более привлекательными являются зоны пригодности с точки зрения целевой аудитории:

Б) но данная карта не учитывает, а сколько наших заказов может уйти к «конкурентам»? Для этого нужно прибегнуть к учету конкурентов. Это можно делать по-разному, ну например, учесть распределение всего общепита в города, посмотреть из них ,кто делает доставку (ведь у человека или семьи всегда есть алтернатива сходить в ресторан в городе или рядом с домом, а не заказать доставку).

Нанеся тысячи объектов на карту можно посмотреть их плотность, а также, при помощи дополнительного исследвоания агрегаторов доставки из открытых источников понять, а какие кухни в приориете по доставки у тех или иных игроков. Это дополнительный емкий анализ приносит свои плоды и получаются такие вот картограммы:

По данным карограммам можно без труда увидеть ,что Пицца и Суши примерно одинакова обеспечена доставкой, а вот Грузинская кухня и осетинская - имеет потенциал.

Аналогично делается «свертка» факторов и показывается итоговый индекс конкуренции с учетом оффлайн-ресторанов различной кухни:

где лицо , принимающее решение или маркетолог может выбрать зоны и провести сравнительный анализ:

Как получить сравнительную таблицу справа? Нужно выбрать локацию (например, это может быть свободное коммереское помещение в зеленой зоне) и от нее построить транспортные зоны или несколько зон, и уже по ним посчитать метрики: доходы, демографию, емкость рынка, конкуренцию. Тогда у Вас получится много графиков и сравнений, которые и наведут мысли о приоритетности открытия ресторана с доставкой определенной кухни в городе.

Показатель	Транспортная зона
	20 минут	40 минут
Общая оценка ёмкости рынка в локации к концу 2018, руб./мес.	84,516,002	191,442,207
Оценка ёмкости рынка по проживающим, руб./мес.	71.422.388	150.502.493
Численность населения, чел.	518.082	11.098.379
Доход проживающего населения в зоне, руб./мес (оценка)	53.044	52.722
Оценка ёмкости рынка по работающим, руб./мес.	1.227.471	14.061.009
Численность работающих в бизнес-центрах, чел.	9.738	121.423
Средняя зарплата работающих, руб./мес.	48.500	44.557

Геоаналитика для малого бизнеса, работающего по франчайзингу

Покупка франшизы для начинающего предпринимателя — зачастую гарант успешности. Известный бренд, готовый брендбук, продуманная бизнес-модель, обучение и поддержка действительно облегчают тернистый путь предпринимателя, но не дают стопроцентной гарантии, что бизнес пойдет. Одна из возможных причин провала — неверный выбор торгового места.

Глобальный геомаркетинговый анализ — для франчайзора, локальный — для франчайзи

В идеале франчайзор должен оценивать потенциал рынка в городе, чтобы предлагать реальные возможности для роста при продаже франшизы, а уже локальную оценку перекладывать на плечи франчайзи, давая алгоритм поиска.

Глобальный анализ

Знания рынка и потребителей — задача франчайзора. Отталкиваясь от этого, нужно помнить о следующих показателях:

Доля рынка по сегменту относительно, как лидера рынка в сегменте, так и ближайших конкурентов.

Обеспеченность услугой или товаром потребителя: сколько точек ресторанов приходится на целевую аудиторию, например, на женщин и мужчин в возрасте от 18 до 60 лет, как в целом по городу, так и по районам или административным округам.

Распределение целевой аудитории по районам или административным округам.

Для франшиз, работающих исключительно в торговых центрах, важна оценка посещаемости ТЦ. Один из методов оценки — гравитационная модель Хаффа. Данная модель основывается на принципах привлекательности торгового объекта для потребителя. Чаще всего за основу привлекательности берутся площадь и удаленность от целевой аудитории. Чем ближе расположен объект и чем больше его площадь, тем он привлекательнее для потребителя. Модель определяет относительные пропорции, в которых потребители распределяются между торговыми областями.

Анализ потенциальной торговой зоны

А вот локальный анализ — дело рук франчайзи. Его задача — найти высокодоходное место, изучив локальный рынок, конкурентов и потребителя. Что нужно для этого?

Определить потенциальную торговую зону можно экспертно. Если ваша целевая аудитория ходит пешком, используйте зоны пешеходной доступности, если ездят на машине или на общественном транспорте — зоны транспортной доступности. Сравнивайте свои торговые зоны с зонами конкурентов. На рис. 1 мы сравнили зоны пятиминутной пешеходной доступности двух конкурирующих объектов. Желтым цветом обозначена зона пересечения. Это значит, что люди, проживающие в этой зоне, с одинаковой вероятностью пойдут, как в одно, так и в другое заведение.

Определив потенциальную зону охвата, нужно проанализировать показатели:

• Где и сколько живет людей (показатели численности населения).
• Какие люди живут (распределение населения по полу и возрасту).
• Где они работают (карта бизнес-центров).
• Доходы населения. Прямые (заработная плата) и косвенные (стоимость жилья, стоимость аренды жилья) показатели.
• Где и как люди перемещаются. (пешеходный и транспортный трафик)
• Перспектива развития района (строящееся жилье, дороги, строящиеся ТЦ, БЦ).

Узнать трафик проходимости торгового объекта — показатель, за которым гонится большинство предпринимателей. Хотя он не всегда необходим. Например, салонам красоты приоритетнее ориентироваться на проживающее и работающее население, а заведениям общепита — на пешеходный трафик. Чаще всего трафик проходимости замеряется самостоятельно.

Несколько дней проводятся замеры людей, проходящих за час мимо. Считать желательно в разное время суток, отдельно в будни и выходные. Но и здесь есть сложность: нет гарантии, что трафик будет однородным по сезонам. К слову, если в ближайшем окружении откроется крупный торговый объект, транспортная развязка, станция метро, то трафик изменится.

Полевые замеры удобно совмещать со специальными приложениями, занося информацию в них, а не в ежедневник или Exel на планшете. Особенно это полезно тем, кто использует полевые замеры для дальнейшего анализа в геомаркетинговых онлайн-сервисах: полевые данные сразу отображаются в веб-версии, и нет необходимости переносить их из одного места в другое.

Геомаркетинг: как оценить эффективность расположения ТЦ

Заходя в тот или иной торговый объект, любая сеть ориентируется, в первую очередь, на показатель прогноза по выручке. В его основе лежат следующие параметры: расположение ТЦ, платежеспособность целевой аудитории и конкурентное окружение.

Расположение – первый критерий эффективности работы ТЦ. Оно определяет его концепцию, проходимость, финансовую стабильность. Имея подробный анализ местоположения ТЦ, можно предугадать действия конкурентов, cделать верную и эффективную «нарезку» арендаторов ТЦ под целевую аудиторию, проживающую в торговой зоне, а значит быть на шаг впереди.

Американские экономисты М. Салливан и Д. Эдкок, занимавшиеся анализом подходов по оценке торговых объектов, выделяли две ключевые стадии процесса:

Анализ макрорасположения

Анализ макрорасположения

Анализ микрорасположения ТЦ включает в себя следующие составляющие:

Определение типа района (спальный, деловой, промышленный и т.д.)

Анализ населения района (проживающее, перемещающее, работающее)

Оценка транспортной инфраструктуры

Прогнозирование потоков ТЦ

С макроанализом обычно более-менее все понятно. Данные так или иначе доступны, методики известны. Заказчики тоже. Поговорим про микроанализ расположения ТЦ, часто его еще называют «геомаркетинговыми исследованиями окружения ТЦ».

Торговая зона

Под «торговой» профессионалы понимают территорию охвата целевой аудитории, которой будет удобно прийти или приехать в ТЦ. Таким образом, это пешеходная, либо транспортная (на автомобиле) доступность.

Показано, какова зона покрытия равная 5 минутам передвижения на автомобиле. Облачная ГИС аналитика Geointellect закладывает в формулу расчет по графу дорог. Граф дорог создается по выделенным объектам дорожной сети, учитывая среднюю скорость движения на участке дороге со светофорами.

Анализ населения торговой зоны

Не лишним будет выявить долю проживающего и работающего населения, а также их уровень доходов. На основе распределения населения можно сделать первые выводы о потенциальных покупателях.

Конкуренты

В основу определения потенциала ТЦ в сравнении с конкурентами может быть положена модель Хаффа. Данная модель является разновидностью гравитационных моделей, которые происходят от теории притяжения Ньютона. В основу модели Хаффа положена гипотеза, что привлекательность отдельного торгового объекта зависит от его площади и его удаленности от потребителя.

Если ТЦ уже есть, то зачем геомаркетинг?

Геомаркетинг торговой зоны позволяет «посмотреть», как она изменилась по результатам PR мероприятий. Как она фактически выглядит на карте города? Как она пересекается с Торговой зоной основных конкурентов? Конкурентов по якорным арендаторам. Геомаркетинговые инструменты более точно отвечают на вопрос по эффективности маркетинговой стратегии ТЦ в мегаполисе.