Geomarketing Brno, 23. října 2017 Případové studie Rudolf Šťastný CSmap, s.r.o. Obsah 2 1 Maloobchodní řetězec • Posuzování efektivity existujících prodejen • Vyhledávání lokalit pro nové prodejny • Monitorování dalších vlivů – např. uzavírek • Snaha o maximální automatizaci vyhodnocování 2 Roznos letáků • Neadresná distribuce letáků • Vývoj algoritmu pro automatickou tvorbu oblastí roznosu • Kombinace dostupných statistických dat a základních celků • Celá řada komplikací při definování oblastí roznosu Maloobchodní řetězec 3 Maloobchodní řetězec 4 Poskytované služby: • Údržba struktury dat • Pravidelné aktualizace dat • Údržba pracovního prostředí • Geokódování • Vývoj nadstavbových aplikací na míru • Provádění specifických výpočtů a analýz i s využitím jiných programů • Vývoj algoritmu pro vyhodnocování polohy poboček s využitím čtvercové sítě 100x100 metrů • Celkové zaměření především na vyhodnocování existujících poboček a vyhledávání lokalit pro nové pobočky Maloobchodní řetězec – makroúroveň 5 • Posuzování oblastí v rámci celé ČR • Především jednoduché tematické mapy na okresy, obce • Aplikace na míru – tematické mapy na jedno kliknutí Maloobchodní řetězec – střední úroveň 6 • Posuzování lokalit v řádu kilometrů až stovek metrů • Monitorování konkurence • Aplikace: • Radius • Routefinder – spádové oblasti • Tvorba „whitespotů“ • Webová aplikace map4all Maloobchodní řetězec – aplikace Radius 7 RADIUS INHABITANT COUNTALB SA_ALB COUNTCOMP SA_COMP SMD 250m 4654 1 1092 0 0 0,23 500m 12732 1 1092 1 450 0,12 750m 14430 1 1092 2 1050 0,15 1000m 16880 1 1092 4 3550 0,28 8 RADIUS INHABITANTS 250m 4654 500m 12732 750m 14430 1000m 16880 RADIUS INHABITANTS 250m 1333 500m 4841 750m 9862 1000m 15144 X ZSJ 100x100m Počet obyvatel – využití vrstvy 100m čtverců Maloobchodní řetězec – spádové oblasti 9 • Z hlediska spádovosti prodejny přesnější než rádius • Důležitá je kvalita podkladové silniční sítě • Nevystihuje dobře spádovost chodců (chybí chodníky, pěšiny atd.) Maloobchodní řetězec – Whitespots 10 • Plošné hodnocení lokalit pro nové pobočky • Široká škála kategorií – počet obyvatel, kupní síla, SMD index, přítomnost konkurence, dostupnost MHD, intenzita dopravy, přítomnost drogerií, lékáren, pošt atd. • Ohodnocení pomocí skóre – přidávání bodů za každou kategorii Maloobchodní řetězec – mikroúroveň (aktuální stav) 11 • Posuzování konkrétních poboček, případně lokalit v řádu stovek metrů • Nová pobočka: • Snaha o kvalitní přípravu před výjezdem do terénu (výjezdy pouze do lokalit, kde to má smysl – minimalizace nákladů) • Kombinace výsledků z whitespotů a dat z katastru – webová aplikace map4all, posouzení volných pozemků, budov k pronájmu • Posuzování v terénu – množství lidí, jejich úroveň, množství aut, možnosti parkování atd. • Existující pobočka: • Ekonomické ukazatele – tržby, košík, tržby na m2 atd. • Monitorování uzavírek v blízkosti prodejen: • příprava na vznik uzavírky (akce atd.) • možnost přetažení části zákazníků od konkurence, v blízkosti které je uzavírka • zpětný vliv na tržby pobočky – vyhodnocení • Průzkum mezi zákazníky (diskutabilní kvalita dat) Maloobchodní řetězec – aplikace map4all 12 • Webová aplikace – výhody online přístupu • Možnost monitorování konkurence • Přednastavené tematiky • Zobrazení whitespotů • Zobrazení dat z katastru: stavební objekty, parcely • Kombinace whitespotů a dat z katastru – přesměrování na výpis z katastru Mikroúroveň - teoretické možnosti 13 • Nová pobočka: • Data o pohybu lidí – Google, mobilní operátoři • Existující pobočka: • Sledování pohybu lidí po prodejně • Kam se zákazník dívá, co ho zaujme Direct Marketing Roznos letáků 14 Direct Marketing - roznos letáků 15 • Několik distributorů: Česká pošta, Česká distribuční, MediaServis ... • Zákazník chce roznést určitý počet letáků za každou prodejnu/pobočku • Úkolem distributora je vytvoření plánu roznosu pro všechny prodejny • Náš úkol: vytvořit algoritmus, který automaticky vytvoří plán roznosu s co nejlepším zacílením na určenou skupinu obyvatel (např. lidé nad 65 let bydlící v rodinných domech) • Podklady: • Územní celky s počtem schránek (ZSJ, části obcí, obce atd.) • Prodejny (poloha, počet letáků na prodejnu) • Socioekonomická data • Způsob řešení: • Ohodnocení územních celků podle určitých kritérií • Postupné přiřazování jednotlivým prodejnám podle výše skóre Direct Marketing - roznos letáků 16 • Způsob ohodnocování celků – klient požaduje výpočet konečného indexu z až 5 parametrů (vzdálenost, dojížďka + 3 socioek. atributy) • Musí fungovat kombinace územních celků a dostupných dat k nim • K řešení: • Více prodejen v 1 nedělitelném územním celku • Způsoby měření vzdálenosti • Problém porovnání více parametrů vůči sobě - statistika Různé způsoby výpočtu jízdy 17 Vzdušná vzdálenostVzdálenost po silniciVzdušná + silniční vzdálenost/2 Časová dojezdnost Výpočet indexu - různé typy rozdělení hodnot 18 Úprava výpočtu indexu - percentily 19 • Využití spodního a horního percentilu PL(5%) = 15.1 PH(99%) = 56.25 IL = 0 až PL IM = PL až PH IH = PH až 100 Rozdělení hodnot indexů – úprava pomocí percentilů 20 PercL% = 4 PercH% = 95 PercL% = 0 PercH% = 90 PercL% = 0 PercH% = 95 PercL% = 8 PercH% = 97 PercL% = 5 PercH% = 99 PercL% = 15 PercH% = 100 PercL% = 10 PercH% = 99 PercL% = 0 PercH% = 90 PercL% = 0 PercH% = 85 Rudolf Šťastný CSmap, s.r.o. rudolf.stastny@csmap.cz