CleverAnalytics ukazuje firmám na mapách, kde jsou jejich zákazníci

Firmy potřebují vědět, odkud přichází do jejich poboček, výdejen nebo restaurací zákazníci. Na mapách mohou díky startupu CleverAnalytics sledovat i to, kde působí jejich konkurence, případně která místa ještě nikdo z oboru neobsluhuje. Lokační analýza přináší informace o místě, kde chce firma otevřít novou pobočku i o tom, kam je vhodné cílit marketingovou strategii. Ukazuje firmám na mapě směr, kterým se vydat při oslovování zákazníků, například tím, že jim ukazuje reálnou spádovou oblast jejich poboček. 

Proč potřebují firmy vědět, kde je jejich spádová oblast?

„Pro firmy je velmi důležité to, odkud přicházejí jejich zákazníci, aby věděli, kde je mají oslovovat a kde už to nemá smysl. Díky vizualizacím na mapovém podkladu tak mohou vidět potenciál svých stávajících poboček, ale například i oblasti jako stvořené pro otevření nové pobočky,“ vysvětluje Lukáš Puchrik ze společnosti CleverAnalytics, která vyvíjí cloudovou aplikaci právě pro lokační analýzu. Díky lokační analýze je tedy možné také předejít tomu, že nově otevřená pobočka jen obslouží ty zákazníky, kteří už navštěvují pobočku v jiném místě. To by totiž pro firmu znamenalo pouze zvýšení nákladů na provoz nové pobočky, která ale neobsluhuje nové zákazníky.

Jak definovat spádovou oblast?

Způsobů, jak definovat spádovou oblast je několik. Vždy ale musí stát na konkrétních datech. “Chcete-li například spustit marketingovou kampaň na propagaci vaší nově otevírané pobočky, ale nemáte zatím žádné údaje o vašich klientech a jejich nákupech, stále můžete vypočítat potenciální spádovou oblast. Můžete pak například letákovou kampaň plánovat mnohem efektivněji a zaměřit ji na cílovou skupinu, kterou chcete oslovit,” říká Puchrik. Pokud interní údaje o nákupech vašich klientů máte, spádovou oblast snadno zjistíte na základě adres vašich věrných zákazníků.

Komunikovat potřebuje firma se svými zákazníky například také při servisních zásazích. Novou otevírací dobu nebo rekonstrukci je pak nutné oznámit relevantní skupině zákazníků, a to umožňuje právě lokační analýza.

—

Spádová oblast

Jde o plochu, která vymezuje oblast, ze které zákazníci mohou nebo navštěvují určité místo, pobočku, výdejnu atd. Nemusí to být vzdálenost dosažitelná pouze pěšky, ale přicestovat mohou také autem nebo hromadnou dopravou. Důležité je, že je místo dosažitelné v určitých časových intervalech, jako například 5, 10 nebo 15 minut.

Reálná spádová oblast pak ukazuje místa, odkud reálně zákazníci přichází. Určena je podle reálných dat, například z věrnostních programů, návštěvních systémů nebo objednávek z e-shopu.

—

Spádovou oblast mohou firmy modelovat i když ještě nemají data

Nejjednodušší, nejlevnější, ale také nejméně přesný způsob zobrazení spádové oblasti je tzv. direct modelling (model přímé vzdálenosti). Ten si lze představit jako kružnici se středem v místě pobočky nebo restaurace a poloměrem například 2 km. V některých oblastech se tak může velmi blížit dalšímu způsobu vizualizace, tedy tzv. routingu (model cestní sítě).

U routingu se však nepracuje se vzdušnou vzdáleností, tak jako o direct modellingu, ale se vzdáleností na cestách. To vyžaduje speciální data, ale přináší také mnohem přesnější představu o prostoru, ve kterém se firmy mohou prezentovat.

„Cesty nikdy nejsou stavěné rovně, ale kopírují situaci se zástavbou, řekou nebo tunelem. Takže 2 km na cestě jsou většinou úplně jiné než 2 km na kružnici,“ vysvětluje Puchrik. Díky routingu tak firmy přesně vidí, kudy se zákazníci k jejich byznysu dostanou a mohou toho efektivně využít.

Reálná data vedou k přesnějším výsledkům

Spádovosti vycházející ze skutečných dat jsou založeny na analýze adres klientů a jejich nákupů.

“Pokud využívám reálná data, vidím pak skutečný dopad své obchodní sítě. Kde a jak performuji, kde bych měl raději zavřít pobočku a kde otevřít novou,” popisuje Puchrik . “Abychom se vyvarovali zkreslení, můžeme si stanovit konkrétní podmínky, které musí zákazník splnit, aby byla data o něm do výpočtu zařazena. Výpočet reálné spádové oblasti tak potom nezkreslují například ti, kteří nakoupili v daném obchodě jenom jednou při cestě na dovolenou, protože podmínka je definovaná na určitý počet nákupů za rok nebo určitou utracenou částku,” dodává.

Na základě reálných dat tak mohou firmy sledovat na mapě, které pobočky jsou v dosahu jejich cílové skupiny. Interní data pak mohou kombinovat s externími daty, jako jsou například demografické údaje o obyvatelstvu. Spádovou oblast lze tedy vztáhnout například ke konkrétním administrativním jednotkám a pracovat s přirozenými hranicemi ve městech. Tzv. heatmapy zase zobrazují spádové oblasti pomocí hotspotů, tedy ukazatelů míst, kde se koncentrují zákazníci dané společnosti nebo tzv. místa zájmu, tedy obchody, banky a restaurace. Na mapě tak společnosti vidí nejexponovanější místa a mohou těmto zjištěním přizpůsobit svoji obchodní nebo marketingovou strategii.

Spádová oblast jednoduše, díky chytrým mapám

Se spádovými oblastmi pracují firmy již dlouhou dobu. S rozvojem IT a softwarových řešení se ale zásadně mění způsoby jejich výpočtu. Tento úkol už nemusí být záležitostí GIS specialistů a analytiků.

“Vyvíjíme platformu pro lokační analýzu tak, aby ji mohli využívat business manažeři bez nutnosti odborných analytických znalostí,” dodává Puchrik.

 

Zdroj: CleverAnalytics

Foto: pixabay.com