Открываем ПВЗ с умом: интеграция Геоинтеллекта и DataLens

Мы в Геоинтеллекте любим геоданные и геоаналитику. Часто миксуем технологии. Вот, например, мы попробовали генерировать графики BI системы DataLens внутри платформы для Геоаналитики “Геоинтеллект”. Что из этого вышло, посмотрим на реальном кейсе, которая выполняла наша сотрудница.

Задача

Предположим вы, как аналитик, хотите понять, где выгоднее всего искать помещение для открытия пункта выдачи заказов маркетплейса. Для этого нужно обратить внимание на ряд факторов, которые влияют на выбор:

1. численность населения (объем спроса)

2. количество работников в бизнес-центрах (объем спроса)

3. объем введения нового жилья (сигнализирует о появлении новых локаций с повышенным спросом)

4. пункты выдачи заказов конкурентов (помогут выявить “белые пятна”)

Сочетание этих факторов поможет смоделировать потенциал территории и подобрать “идеальную” локацию с высоким спросом и низкой плотностью конкурентов. В качестве примера проведем поэтапный анализ двух территорий города.

Как провести анализ

1. Выберите область поиска, например, город Санкт-Петербург

1. Откройте раздел геоданные и в строке поиска введите наименование фактора, например “Население”. Для анализа численности можно использовать слой “Домохозяйства и население по домам (ЦПИ)”, в нем содержится информация о количестве проживающих в каждом доме.

1. Следующий фактор – численность работников бизнес-центров. Найдите и подключите слой “Работающие в БЦ (ЦПИ)”. В нем содержится информация о количестве работников по каждому бизнес-центру.

1. Еще один показатель – объем введенного жилья, который отражает растущий спрос. Введите в строке поиска “квартиры” и выберите показатель “Прирост квартир по округам по годам”. Чтобы увидеть диаграмму, кликните по одной из выделенных областей на карте.

На диаграмме можно увидеть динамику последних лет по объему введенного жилья и сделать вывод о том, что в данном муниципальном округе ежегодно вводится новое жилье, которое обеспечивает рост спроса на ПВЗ.

1. Последний фактор – количество пвз конкурентов. Введите в поиске “ПВЗ”, кликните по одной из выделенных областей и наведите курсор на интерактивную диаграмму для изучения данных о структуре конкурентов. В данном случае видно, что в структуре конкурентов муниципального округа “Юнтолово” преобладают пункты выдачи Авито.

1. После того как вы ознакомитесь с аналитическими слоями, вы можете сформировать отчет для сопоставления выбранных факторов. Выберем несколько муниципальных округов для составления отчетов – “Ланское”, “Юнтолово” и “Комендантский аэродром”.

2. Оставьте включенными все найденные слои и перейдите в режим формирования отчета. Для этого в выпадающем списке выберите формат территории, в пределах которой будет первый отчет, например “инфо в зоне” и приблизьтесь к интересующей территории.

1. Постройте полигон интересующей области и сформируйте отчет

1. Перейдите в меню отчетов и выберите формат экспорта отчета

1. Таким же образом сформируйте полигон и экспортируйте отчет для остальных муниципальных округов

Выводы по анализу.

В сформированном отчете будут доступны сводные статистические данные выбранных слоев в построенном полигоне. Сведите данные из отчетов в одну таблицу для сравнения.

Показатель	Мун. округ Юнтолово	Мун. округ Ланское	Мун. округ Комендантский аэродром
Суммарная численность населения в жилых домах, чел.	115 960	72 233	88 177
Суммарное кол-во работающих в БЦ, чел.	8 094	16 800	6 743
Прирост новых квартир за 2024 год	3 152	1 028	1 800
Кол-во ПВЗ	259	130	155
Суммарный спрос	124 054	89 033	94 920
Человек на 1 ПВЗ	479	685	612
Количество новых квартира на 1 ПВЗ	12,2	7,9	11,6

На основе этих данных можно сделать несколько выводов:

• Во всех трёх округах наблюдается высокая нагрузка на один ПВЗ. Наиболее напряжённая ситуация в округе Ланское, где на один ПВЗ приходится 685 человек, что на 43% больше, чем в Юнтолово. Это указывает на повышенную потребность в открытии новых ПВЗ. Из диаграммы видно, что в МО Ланское преобладают пункты выдачи Ozon, что следует учесть при более подробном анализе конкурентного окружения.

• В Юнтолово зафиксирован наибольший прирост нового жилья (в 3 раза больше, чем в Ланском), показатель новых квартир на один ПВЗ здесь также самый высокий. Это означает, что открытие новых ПВЗ не успевает за активным жилищным строительством, что может усилить нагрузку на инфраструктуру в будущем.

Выводы по интеграции двух платформ.

Платформой “Геоинтеллект” (сервисом или лицензиями) уже давно пользуются коммерческие компании, которые желают развиваться в разных секторах офлайн-ритейла. Внутри много геоданных о населении, трафике, конкурентах и геоаналитического функционала. Теперь он стал еще богаче за счет интеграции с программным обеспечением класса BI DataLens. Визуализация и отчеты стали еще лучше.

Крупная или маленькая сеть, предприниматель, желающий и имеющий страсть к анализу данных, может попробовать эти преимущества уже сейчас, благодаря доступным инструментам и простой интеграции.

Геоинтеллект, как и Datalens доступны пользователям и как сервис по SaaS модели (на время) и как on-premise лицензии.

Источник