редакции
Почему цифровые карты интереса потребителей приходят на смену тепловым
Работая над геоинформационными проектами, неосознанно мучился от того, что не могу адекватно объяснить заказчикам отчего рекомендую для размещения нового бизнеса или филиала ту или иную локацию. Сложно аргументировать людям из реального мира тонкую сущность математических абстракций.
Поделился опасениями с давними партнёрами по геоинформационным данным — компанией 2ГИС и тут же получил совет применять не координатный подход, а полигонный. Метод не нов, но об использовании на наших территориях ещё не слыхивал, поэтому спешу радостно поделиться — вдруг и вам поможет.
Город разбивается на геометрические фигуры — полигоны, и каждому присваивается уникальный номер. Благодаря адресности появляется возможность отслеживать значения и изменения любого суммируемого параметра по многоугольнику. Я уже испробовал квадраты и шестиугольники, треугольники «не зашли».
Внимание можно уделять количеству поисков: квартир, офисов, дорожно-транспортных происшествий: полигон предоставляет постоянную возможность стабильной адресации участка рельефа. Можно назначать ответственного «за квадрат», их совокупности или сложносоставную территорию.
Дальше напрашивается идея отслеживать «посев», развитие, оптимизацию и снимать желаемые интегральные показатели. Информация в адресном виде способна передаваться дальше по цепочке бизнес-процессов от аналитиков к регионалам, директорам по логистике и продажам.
Кварталы городов велики для использования в качестве указателей, а размер полигона можно выбирать самостоятельно. В ходе очередного проекта быстро ушёл от идеи совмещения с административным делением и основными транспортными артериями — лишняя морока, не повышающая точности.
Для примера рассмотрим поиски категории «поесть» в Москве, предварительно разбив центральную часть города на шестиугольники с ребром в 100 метров: Приблизим картину «горячего» участка и выведем для каждого полигона количество зафиксированных обращений за январь-февраль 2020 года: Благодаря очевидной уникальности при нумерации возможна выгрузка данных для последующего анализа в табличном виде, а при управленческих баталиях удобнее сказать: «В соседствующих полигонах 5739 и 5535 компактно сконцентрированы наши целевые потребители». Можно убрать незначительные участки, оставив только ключевые многоугольники, что сразу даёт понимание расположения фокус-зон в городе и не загромождает дорожную сетку: В данном конкретном проекте шестиугольники почему-то не пришлись по душе, пришлось моментально демонстрировать разбиение на квадраты — немного старомодно, но клиента устроило: Вообще, попытка подстройки на лету сыграла плохую службу — тут же от одного из членов правления последовал вопрос: «Можно ли наложить на ландшафт цифровую сетку?». Пришлось при всех создавать разбиение карты на фиксированные квадраты: Аппетит неизбежно растёт во время еды, поэтому на перерыве, пытаясь ускорить переговоры и упреждая вопросы, показал полигонно-тепловое совмещение интереса к точкам питания: На этом заинтересованность, к счастью, не исчерпалась, чего нельзя было сказать о моих домашних заготовках. Тишину разглядывания модели-гибрида ледоколом разрезал коварный посыл: «Способны ли вы отражать средний рейтинг по территории... наш и соперников?» К подобной «подлости» готов не был, пришлось возвращаться на базу, но коллеги из 2ГИС привычно выручили и легко справились с задачкой, показав пример для Новосибирска: Теперь умею отображать на карте точки клиента, поименованных конкурентов и сразу показывать примерное отношение мигрирующей популяции. В таком разрезе легко увидеть светофор оценки и понять, где предстоит жаркая борьба за репутацию и отстройку, а где вы и так «в шоколаде». Подобный подход помогает позиционировать собственные филиалы, присматриваться к якорным арендаторам, совмещать с оценками компаний в рейтинговых сервисах. Безусловно, это не аналог репутационной оценки, а рабочее топографическое сравнение, понятное управленцам и маркетологам. В настоящее время экспериментируем с разделением значительной части столицы по «зонам доставки», сопоставляя полигонам: Таким образом, научились подгружать на карту внешние количественные данные заказчиков и делать персонализированную визуализацию. Уже пробовали совмещать различные геоинформационные показатели полигонов: Инструмент оказался настолько интересным, что не могу остановиться в экспериментах и не исключаю появления новых публикаций по данной теме. Читайте также: Единым фронтом: как российский бизнес помогает предпринимателям пережить пандемию и кризис Как небольшая компания из России помогает армии США, Google и UEFA моделировать реальный мир Как обычная подмосковная шаурма стала легендарной, выросла в сеть и уперлась в тупик
