+7 499 135-41-63 (ВЦ РАН)
   info@forecsys.ru
      или посмотреть карту сайта

Новостной поток, 2017 год

Прогнозирование влияния новостного потока на изменение цен инструментов

Временной/событийный подходы, 2017 год

Временной и событийный подходы к выявлению нестандартных ситуаций на биржевых торгах

Геоанализ, 2015 год

Геоанализ кластеров клиентов крупного российского банка в г. Новосибирск

Диаграмма Вороного, 2015 год

Использование диаграммы Вороного для распределения сотовых базовых станций

Оптимизация сети светофоров, 2014 год

Оптимизация сети светофорных объектов в г. Люберцы

Модель светофорного объекта, 2013 год

Разработка программного инструмента оптимизации работы перекрестка

Тепловые карты, 2013 год

Построение тепловой карты клиентов крупного ТЦ

Тепловые карты, 2013 год

Исследование: Построение тепловой карты клиентов крупного ТЦ
Сроки проекта: 2013

Задача

Создание технологии, позволяющей Партнеру (Заказчику) строить и оценивать маркетинговые карты своих клиентов, построенные с помощью GSM-позиционирования (без применения метода опроса).

Основа подхода

В качестве основного источника информации для сервиса выступают обезличенные (без персонификации) данные сотового оператора. Точность работы сервиса зависит от глубины отслеживания, т.е. количества дней, в течение которых можно наблюдать за перемещением одного и того же сотового устройства. Технология позволяет отслеживать клиентов в рамках одного города. В сервис вводятся данные о координатах заказчика, в данном случае торгового центра. После этого сервис локализует только тех людей, локации которых совпадают с координатами торговых точек заказчика, что служит индикатором того, является ли человек клиентом магазина. В свою очередь информацией о месте проживания с высокой степенью достоверности могут служить регулярные данные геолокации клиента в ночное время суток. Таким образом, на карте выделены цветом координаты заказчика (торгового центра), а также основные места концентрации клиентов (посетителей ТЦ). Чем больше количество клиентов, проживающих, работающих или периодически проводящих время в том или ином месте, тем более ярким цветом оно выделено на карте.

Функциональные характеристики

В качестве программной платформы сервиса возможно использование BI-систем, поддерживающих работу с картами. Основной упор в выборе аппаратного обеспечения – обеспечить возможность создания системы хранения больших объемов данных. В качестве СУБД можно использовать популярные реляционные СУБД, интегрируемые с системами построения отчетности. Для повышения эффективности использования оборудования могут быть использованы распределенные вычисления, в частности методологии MapReduce.

Итоги

Специалистами «Форексис» был предложен метод GSM-позиционирования в качестве источника наиболее достоверной информации о передвижении людей в течение фиксированного промежутка времени, местах их проживания, работы, учебы и пр. Такой подход позволяет заказчику строить маркетинговые карты, визуализирующие расселение потенциальных и уже действующих клиентов, содержащие их социально-демографические признаки, тем самым делая возможным разработку максимально релевантных и обоснованных рекламных кампаний (например, размещение щитов и растяжек в местах частого/постоянного пребывания потенциальных клиентов).