Об этом «Цифровому строительству» рассказал Дмитрий Ивницкий, директор по развитию VK Prediсt. По его словам, отмечается интерес коммерческих компаний к более активному применению машинного обучения в задачах аналитики.
Дескриптивной (описательной) аналитики на основе геоданных уже недостаточно, бизнесу требуется выявление узких сегментов целевой аудитории, анализ доходимости до точки продаж, прогнозирование показателей по выручке при открытии той или иной точки продаж и другое.
Такое тестирование новых подходов, продолжил эксперт, приводит к созданию уникальных сервисов под задачи заказчиков.
Сценарии использования геоаналитики.
В коммерческом сегменте основное применение инструментов геоаналитики — это поиск подходящих локаций для открытия точек продаж. Розничный бизнес в сферах ритейла, HoReCa, медицинских клиник заинтересован в развитии своих сетей с опорой на максимальный охват и релевантность продуктам аудитории в выбранной локации. Также практика работы с геоданными распространена в сфере девелопмента: как на этапе проектирования, например, для расчета оптимальной квартирографии будущего ЖК, так и в процессе строительства для определения оптимальной стоимости квадратного метра для продажи, а также для оценки инвестиционного потенциала перед приобретением уже существующих объектов недвижимости. Кроме решения коммерческих задач геоаналитика помогает в анализе туристических потоков, выявлении недооцененных мест притяжения туристов и определения городских пространств для развития инфраструктуры.
В VK Prediсt сделали упор на более глубокое понимание аудитории, посещающих те или иные локации. Как объяснил Дмитрий Ивницкий, речь идет как про социально-демографический портрет аудитории, так и про ее интересы и психографику — например импульсивность или сдержанность, открытость к новому и другие признаки, которые могут дать понимание бизнесу, насколько релевантна аудитория в локации и как оптимизировать свой бизнес с учетом этих данных.
«Применение ML-моделей на основе разных признаков о целевой аудитории позволяет делать более точную оценку, например, выделять сегменты туристов от тех, кто приехал с целью командировки или посещения родственников», — прокомментировал Дмитрий Ивницкий.