На примере анализа жителей района Кшики во Вроцлаве мы проверили возможность прогнозирования покупательских потребностей поляков. Результаты исследования, проведенного совместно с MANDS - Market and Opinion Researches, были представлены на 19-м Конгрессе Исследователей Рынка и Общественного Мнения в Варшаве.
Под точный анализ попали пути, охваченные потребителями, а также расстояния, отделяющие среднестатистического клиента от магазинов одной из трех категорий (продуктовые магазины, строительные магазины, и аптеки).
Основная цель проекта заключалась в том, чтобы определить, какие магазины отсутствуют в непосредственной близости поляков. Анализ информации о движении жителей в данном районе и создание их поведенческих профилей создают новые возможности. Это позволяет более точно определить, какой бренд магазина станет лучшей инвестицией в районе, который охватывает проект. Данные с мобильных устройств были собраны в период с января по август 2018 года с 99 939 устройств.
Анализ Big Data сравнивался с результатами декларативного опроса, проведенного с использованием метода MAPI (Mobile Assisted Personal Interview), реализованного агентством MANDS по исследованиям рынка и мнения. Интервью с 150 жителями Кшики проводилось с помощью мобильных устройств.
В ходе реализации проекта на основе карт магазинов, где жители Кшики делают большинство покупок, среднее расстояние, которое преодолевают, чтобы достичь этих мест и на основе поведенческих профилей (сравненивались 15 определенных профилей жителей района и клиенты брендов магазинов, включенные в исследовании) были выделеные бренды, присутствие которых по соседству является более желательным.
Самыми подходящими магазинами были те, в которых клиенты совершали покупки с максимально возможной общей характеристикой для типичного жителя района. Среди профилей: родители детей в возрасте 1-4 лет; женщины, ожидающие ребенка, но также болельщики лиги Экстраклаа. Список был подготовленный таким образом, чтобы сопоставить его с результатами декларативного опроса, во время которого жителей опросили непосредственно о том, какой магазин они хотели бы иметь в своем районе.
Результаты анализа, проведенного для района Кшики, показали, что Big Data может поддерживать решения о местоположении новых пунктов услуг в случае развития сети. Это подтверждает ситуация со строительными магазинами, где среднее расстояние, которое клиент преодолевает на пути к самым популярным торговым точкам составляет 8062 метров, что почти в четыре раза больше, чем хорошо известный конкурент в этой же отрасли. Тем не менее, жители района Кшики часто посещают магазины первого бренда, к которым им дальше (14% и 11% соответственно).
«Анализируя приведенные выше результаты, мы можем порекомендовать открытие нового магазина более популярной сети в анализируемом районе. Это подтверждается декларативными исследованиями» - говорит Мартин Августыняк, директор по работе с клиентами Data Tank, Selectivv.
«Big Data - это большие и разнообразные наборы данных. Они показывают, что делают клиенты каждый день, где они делают покупки и т. д. Однако нам все же приходится отвечать на вопрос, почему они ведут себя именно так? Здесь в помощь, приходят традиционные интервью, в которых респондента всегда можно спросить, почему он так думает. В обсуждаемом проекте среди мотиваторов посещения магазинов были, например, такие ответы, как: «жена решила», «я там покупаж корм для кошки», «потому что магазин находится возле автобусной остановке». Учитывая это, объединение данных из разных источников является хорошей практикой, и мы должны использовать его как можно чаще», - добавляет Пшемыслав Хук, старший научный руководитель, MANDS.
Исследование показало, что поведенческие данные, полученные с мобильных устройств, обеспечивают прочную основу для прогнозирования потребительских потребностей. Сочетание информации из реального мира позволяет определить, подходит ли предложение торгового центра, галереи, кафе или магазина к профилю людей, проживающих в этом районе, и удовлетворяет ли их потребности. Конечно, нельзя забывать, что лучшие выводы должны быть основаны на знаниях из многих источников. В дополнение к данным, связанным с движением, следует помнить о традиционных исследованиях, собственном опыте и интуиции.
