СТАТЬИ СЕРГЕЯ ИЛЮХИ
Ближайшие тренинги Сергея Илюхи
Данные и методы, используемые X5 Group для расчета потенциала района и выбора места для нового магазина
Из открытых источников собрал материал о том, как лидеры продуктового ритейла оценивают потенциал рынка. Во многом современные технологии – комбинация традиционных методов исследования рынка, о которых я писал в своей книге «Арифметика категорийного менеджмента», с современными технологиями сбора и анализа информации. Так, например, X5 Group, одна из крупнейших розничных сетей в России, применяет комплексный подход к оценке потенциала района и выбору места для новых магазинов. Этот процесс включает в себя использование различных источников данных и аналитических инструментов для принятия обоснованных решений.
Приглашаем на наши тренинги
1 марта – 5 апреля 2024 года – On-line курс «Эффективные закупки. Переговоры и управление запасами»
1 марта – 5 апреля 2024 года – On-line курс «Менеджер по работе с торговыми сетями. Повышение квалификации»
9-10 апреля 2024 года – тренинг в Москве «Категорийный менеджмент. Первый уровень»
11-12 апреля 2024 года – тренинг в Москве «Категорийный менеджмент. Продвинутый уровень»
1 марта – 5 апреля 2024 года – On-line курс «Менеджер по работе с торговыми сетями. Повышение квалификации»
9-10 апреля 2024 года – тренинг в Москве «Категорийный менеджмент. Первый уровень»
11-12 апреля 2024 года – тренинг в Москве «Категорийный менеджмент. Продвинутый уровень»
Определение традиционных методов оценки объема рынка
1. Источники данных
· Демографические данные
· Экономические показатели
· Геолокационные данные
· Конкурентный анализ
· Потребительское поведение
· Транспортная инфраструктура
2. Технологии и методы анализа данных
· Географические информационные системы (ГИС)
· Большие данные (Big Data)
· Машинное обучение и предиктивная аналитика
· Визуализация данных
3. Процесс оценки потенциала района
· Сбор данных
· Анализ и сегментация данных
· Моделирование и прогнозирование
· Принятие решения
· Демографические данные
· Экономические показатели
· Геолокационные данные
· Конкурентный анализ
· Потребительское поведение
· Транспортная инфраструктура
2. Технологии и методы анализа данных
· Географические информационные системы (ГИС)
· Большие данные (Big Data)
· Машинное обучение и предиктивная аналитика
· Визуализация данных
3. Процесс оценки потенциала района
· Сбор данных
· Анализ и сегментация данных
· Моделирование и прогнозирование
· Принятие решения
Какая именно информация используется при оценке потенциала района
Демографические данные
· Информация о численности населения, возрасте, поле, уровне доходов, образовании.
· Источники: государственные статистические службы, данные переписей, муниципальные отчеты.
Экономические показатели
· Уровень занятости, средний доход, потребительская активность.
· Источники: экономические отчеты, данные центральных банков, финансовые исследования.
Геолокационные данные
· Данные о мобильности населения, плотности населения, расстоянии до других магазинов.
· Источники: мобильные операторы, провайдеры геолокационных услуг, карты и навигационные системы.
Конкурентный анализ
· Информация о количестве и расположении конкурентов, их ассортименте и ценах.
· Источники: маркетинговые исследования, полевые исследования, данные от поставщиков.
Потребительское поведение
· Привычки и предпочтения покупателей, частота и объем покупок.
· Источники: программы лояльности, данные кассовых аппаратов, опросы и анкетирования.
Транспортная инфраструктура
· Доступность общественного транспорта, дорожная сеть, парковки.
· Источники: муниципальные и региональные транспортные службы, картографические сервисы.
· Информация о численности населения, возрасте, поле, уровне доходов, образовании.
· Источники: государственные статистические службы, данные переписей, муниципальные отчеты.
Экономические показатели
· Уровень занятости, средний доход, потребительская активность.
· Источники: экономические отчеты, данные центральных банков, финансовые исследования.
Геолокационные данные
· Данные о мобильности населения, плотности населения, расстоянии до других магазинов.
· Источники: мобильные операторы, провайдеры геолокационных услуг, карты и навигационные системы.
Конкурентный анализ
· Информация о количестве и расположении конкурентов, их ассортименте и ценах.
· Источники: маркетинговые исследования, полевые исследования, данные от поставщиков.
Потребительское поведение
· Привычки и предпочтения покупателей, частота и объем покупок.
· Источники: программы лояльности, данные кассовых аппаратов, опросы и анкетирования.
Транспортная инфраструктура
· Доступность общественного транспорта, дорожная сеть, парковки.
· Источники: муниципальные и региональные транспортные службы, картографические сервисы.
Отнести используемую методику к современным технологиям работы с информацией позволяет использование современных технологий на каждом этапе работы:
При анализе геоданных активно используются географические информационные системы (ГИС), которые позволяют добиться визуализации и углубленного анализа пространственных данных, например ArcGIS, QGIS.
По информации из открытых источников ритейлер сочетает работу с большими массивами данных (Big DATA) с применением искусственного интеллекта, в частности, применение алгоритмов для прогнозирования потребительского спроса и оптимального размещения магазинов с применением модели регрессии. Для решения этих задач ритейлер активно использует нейросети нейронные сети.
В результате получается визуализированная модель с выделением локаций с различным потенциалом.
Но, не смотря на высокую степень автоматизации исследований и использовании искусственного интеллекта, окончательное решение об открытии магазина принимают приглашенные эксперты (думаю, сотрудники и руководители ритейлера). Думаю, окончательное решение еще долго будет оставаться за человеком.
При анализе геоданных активно используются географические информационные системы (ГИС), которые позволяют добиться визуализации и углубленного анализа пространственных данных, например ArcGIS, QGIS.
По информации из открытых источников ритейлер сочетает работу с большими массивами данных (Big DATA) с применением искусственного интеллекта, в частности, применение алгоритмов для прогнозирования потребительского спроса и оптимального размещения магазинов с применением модели регрессии. Для решения этих задач ритейлер активно использует нейросети нейронные сети.
В результате получается визуализированная модель с выделением локаций с различным потенциалом.
Но, не смотря на высокую степень автоматизации исследований и использовании искусственного интеллекта, окончательное решение об открытии магазина принимают приглашенные эксперты (думаю, сотрудники и руководители ритейлера). Думаю, окончательное решение еще долго будет оставаться за человеком.
Хотите записаться на обучение?