Post Analiza strefy wpływów jest częścią serii o Selectivv Viewer 2.0 - nowej wersji rozwiązania SaaS stworzonego przez Selectivv.
Przejdź do www Selectivv Viewer
Catchment area to zasięg, strefa wpływu produktu, sklepu, usługi itp. Zasadniczo oznacza obszar, z którego przyciąga on osoby korzystające z pewnych usług, ofert itp. Jeśli chodzi o lokalizację obiektu fizycznego, catchment area można określić na podstawie szeregu czynników, w tym odległości, czasu dotarcia, granic geograficznych lub charakterystyki populacji w jego obrębie.
O wyznaczaniu i analizie catchment area na podstawie danych z urządzeń przenośnych oraz wykorzystując własne rozwiązania pisaliśmy przy okazji otwarcia Galerii Młociny (badania nad jej wpływem na inne centra handlowe w stolicy) lub Kongresu Badaczy Rynku i Opinii w Warszawie (badania dotyczące mieszkańców Dzielnica Krzyki we Wrocławiu).
Analiza strefy wpływów nadal jest określana od metod opartych na badaniu klientów do teoretycznych modeli matematycznych i technik wykorzystujących elementy GIS (Geographic Information System - System Informacji Geograficznej). Ponadto, wdrożenie konkretnego rozwiązania zależy od celu, który chcemy osiągnąć oraz grupy odbiorców, którą chcemy przeanalizować. Najczęstsze metody określania catchment area bazują na różnego rodzaju ankietach - np. zbieraniu kodów pocztowych klientów, kiedy dokonują płatności przy kasie lub ich adresów (np. na podstawie programów lojalnościowych). W pierwszym przypadku powinniśmy pamiętać o zasięgu: jeden kod pocztowy czasem obejmuje kilka ulic w dużych miastach, innym razem jest przypisany kilku niewielkim miejscowościom. O ciekawej realizacji określania catchment area na podstawie informacji adresowych oraz jej newralgicznych momentach można przeczytać tutaj. Chcąc wykorzystać program lojalnościowy trzeba pamiętać, że wymaga on rejestracji użytkownika. Inną interesującą metodą jest system rozpoznawania tablic rejestracyjnych - do rozważenia raczej przez centra handlowe niż pojedyncze sklepy. Jeszcze inne metody bazują na analizie istniejącej infrastruktury i komunikacji, odległości i czasu podróży. Dostępne są jeszcze bardziej zaawansowane rozwiązania, w tym połączenie ankiety, lokalizacji, demografii klientów…
Wymienione rozwiązania są już w użyciu od pewnego czasu. Zostały przetestowane na wielu przypadkach i tak, czasem wystarczają. Biorąc jednak pod uwagę rozwój technologii zdają się być zbyt czasochłonne i kosztowne. Po co pytać użytkownika o kod pocztowy czy adres? Jeżeli zależy nam na precyzji, wolelibyśmy bazować nie na kodzie pocztowym, ale na adresie, który - jak wiadomo - nie tak łatwo od uzytkownika otrzymać. Program lojalnościowy obejmuje tylko klientów, którzy się zarejestrują i dokonają zakupu. Nawet jeżeli uda nam się uzyskać wymienione informacje, zasadniczo nie możemy określić stref pracy i domu klientów. Warto również wziąć pod uwagę, że nie jesteśmy w stanie stwierdzić, czy odwiedzają konkurencję… Jeśli chodzi o metody oparte na lokalizacji, odległości i czasie podróży - są to metody oparte na lokalizacji, odległości i czasie podróży, a nie na zróżnicowanych informacjach o użytkowniku - jego zainteresowaniach i zachowaniach. Na koniec - nie możemy pominąć nakładów czasowych i finansowych niezbędnych do pozyskania i przetworzenia danych.
Podstawowe informacje o Selectivv Viewer 2.0, jego działaniu i opcjach, znajdziesz tutaj. Poniżej przeczytasz o określaniu przy jego pomocy catchment area.
Jak to wygląda, jeśli chodzi o poleganie na technologii? Chcąc przeanalizować wybraną lokalizację, należy zwrócić uwagę na dwie rzeczy: promień (50 / 250 / 500 / 750 m) i czas (ostatni rok / ostatni kwartał / ostatni miesiąc / ostatni tydzień). "Promień" określa obszar wokół wskazanego adresu, z którego użytkowników będziemy analizować. "Zakres czasu" definiuje okres, z którego dane chcemy uzyskać. Innymi słowy: kiedy wybieramy lokalizację „A” o promieniu 250 m i zakres czasu „ostatni rok” przeanalizujemy użytkowników, którzy byli obecni w odległości 250 metrów od punktu „A” w ciągu ostatniego roku.
Wybór promienia zależy od kilku czynników, takich jak gęstość zabudowy, bliskość infrastruktury drogowej, charakterystyka lokalizacji i cele badania. Przykładowo, żeby określić potencjalnych klientów nie musimy ograniczać się do promienia 50 metrów. Dobrym pomysłem jest rozważenie 500-750 m. Liczy się także czas - wybierając "ostatni rok" lub "ostatni kwartał" zyskujemy większą bazę użytkowników (np. do celów marketingowych) - czyli jesteśmy w stanie dotrzeć do większej liczby potencjalnych klientów.
W rezultacie otrzymujemy wizualizację danych w postaci czerwonych okręgów na mapie, których wielkość i odcień są zależne od zagęszczenia użytkowników. Domyślnie, w sekcji określającej porę dnia, dla której widzimy skupiska użytkowników, ustawiono „Cały dzień”. Oznacza to, że na mapie przedstawione są wszystkie wyniki dla danego zapytania - bez wyszczególnienia pór dnia. Inne dostępne opcje to: Noc (20-8) i Dzień (8-20). Technicznie, wybór jednego z nich spowoduje filtrowanie danych lokalizacji według ich położenia w czasie. Biorąc pod uwagę analizę behawioralną - otrzymamy informację o lokalizacjach, w których „nasi” użytkownicy przebywają w godzinach nocnych lub dziennych - czyli ich strefy domu i pracy.
W tym momencie widzimy, że Viewer sprawdza się najlepiej w analizie długoterminowej. W analizach krótkoterminowych niezastąpione będą Geotrapping® lub Wifitrapping - w zależności od charakterystyki interesującego nas wydarzenia oraz pożądanej szczegółowości. Przy okazji warto wspomnieć, że Selectivv Viewer 2.0 pozwala zamówić Geotrapping® dla określonej lokalizacji bezpośrednio z dashboardu. O tym, a także o zastosowaniu tego narzędzia w różnych sektorach, napiszemy wkrótce.
