+7 [495] 374-00-34, +7 [812] 610-90-77 c 10:00 до 18:00 (Мск, Буд)
csr@geointellect.com

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 оптимально 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 коэффициенты 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.