Геомаркетинговые исследования: как сэкономить на данных

Мы изучаем логику движений в городской среде. 2020 год для нас стал подарком, так как более интересных событий в области геомаркетинга встретить сложно.

В мирное время люди делают одно и тоже. Приезжают или приходят с утра на работу, а вечером уезжают обратно. Маятниковая миграция понятна и скучна.

С введением мер по самоизоляции гео-предпочтения населения изменились, и соответственно у гео-исследователей появилось много работы.

Чтобы разобраться, что происходит надо собирать каждый день данные и в режиме нон-стоп снимать показатели. Однако чем чаще мы обращаемся к данным, особенно тем, что являются условно закрытыми, тем дороже выходит в конечном итоге отчёт для клиента.

Локдаун не очень позитивно сказался на бюджете клиентов, поэтому для некоторых клиентов мы собирали и обрабатывали данные из открытых источников, которые влияли на общие тенденции.

В 2020 году у многих компаний, частных и государственных учреждений, появилась потребность в оценке уровня самоизоляции людей.

Яндекс — консерватор в использовании собственных данных вне контура компании, всё же открыл данные для всех. Интегрированный показатель Яндекса, строился на данных об использовании различных приложений их сервисов. Следом появились данные от Apple.

Понедельный индекс самоизоляции в 2020 году выглядел так.

Чем темнее, тем сильнее изоляция. Чем выше столбик, тем больше городов были на изоляции. Данные стали поступать на восьмой неделе.

Если смотреть на эти ипоказатели, можно только догадываться, что конкретно происходило внутри конкретного города, однако общую динамику трафика на улицах, наблюдая за данным показателем, понять можно было.

Если взглянуть на упоминаемость тех или иных событий в СМИ, мы получаем тоже интересную картину.

Большинство ограничительных мер были введены на 14 неделе, сняты на 22 неделе.

Меньше всего на изоляции находилась Ярославль и Казань. Больше всех на изоляции находилась Нижний Новгород и Саратов.

Состав данных в индексе упоминания:

Не смотря на то, что мы видим ограничения в городе. Основываясь только на этих данных, мы по-прежнему не можем видеть, что происходит в отдельно взятых районах.

Важным источником данных, который может дать дополнительные вводные по районам уже внутри города, является индекс по ограничениями работы офисных сотрудников.

Практически весь год, начиная с двенадцатой недели, офисы работали в ограниченном режиме. Это говорит о том, что локации с повышенной бизнес активностью потеряли в аудитории.

Тоже упражнение мы делаем с учебными заведениями.

В большинстве городов ограничения в школах стали вводить на 12 неделе. постепенно начались каникулы и только 1 сентября во всех городах школы и Вузы открыли свои двери.

Начиная с 40 недели обучающихся стали выводить на уделенку, так как началась "вторая волна". Время обучения оффлайн в среднем составило 3 недели.

Кроме школ и офисов точками притяжения трафика являются ТЦ и магазины, не первой необходимости.

Почти по всей стране такие объекты были закрыты активно с 13 недели.

Отмена проведения массовых мероприятий не сильно влияют на общую картину, но в некоторых случаях, например при каких-то серьезных мероприятиях могут серьезно сдвинуть тренды по трафику.

Одним из не менее важных факторов является режим работы заведений, которые работали ранее после 23:00.

Ограничения работы начали вводить во многих городах практически сразу.

Этот показатель может помочь, при оценке аудитории у локаций в ночное время. Например у наружной рекламы, которая работает круглосуточно.

Таким образом, используя исторические наработки и новые вводные из открытых источников, можно понять, как изменился трафик в конкретной локации при нестандартных событиях и отсутствии бюджета на закупку более точных данных.

В целом активность людей снизилась в 2020 году, однако трафик в городах перераспределился в сторону спальных районов. Об этом мы уже писали тут.