Aptarnavimo zona: iš kur iš tikrųjų atvyksta Jūsų lankytojai?

Dauguma vietų turi užtikrintą, išsamią teoriją apie savo lankytojus, susiformavusią per daugelį veiklos metų. Ji taip pat dažnai klaidinga, o klaidos atsiliepia labai svarbiems sprendimams: kur atidaryti kitą vietą, kaip paskirstyti rinkodaros biudžetą, kokį nuomininką įkurdinti patalpose, kurios pavasarį atsilaisvins. Aptarnavimo zonos analizė skirta išmatuoti, iš kur atvyksta lankytojai, ir kai tai padarote, intuityvus modelis subyra.

Trumpai

• Aptarnavimo zona yra teritorija, iš kurios parduotuvė, prekybos centras ar renginių vieta pritraukia lankytojus; paprastai ji skirstoma į pirminę, antrinę ir tretinę zonas.
• Automobilių numeriai aikštelėje, lojalumo kortelių pašto kodai ir darbuotojų prisiminimai yra stipriai atrinkti signalai, todėl intuityvus modelis pervertina zonas, kurios pačios krinta į akis.
• Mobiliojo ryšio tinklo duomenų analizė pateikia lankytojų skaičius pagal kilmės rajoną kiekvieną dieną ir sezoną, anonimizuotus ir apibendrintus, neidentifikuojant nė vieno asmens.
• Naujai vietai tai, kiek žmonių gyvena netoliese, yra tik atspirties taškas; klausimas yra, kiek žmonių ir iš kur atvyks. Tie patys kilmės skaičiai tinka nuomininkų deriniui, rinkodaros išlaidoms ir viešosioms paslaugoms.

Kas yra mažmeninės prekybos aptarnavimo zona?

Aptarnavimo zona yra geografinė teritorija, iš kurios vieta pritraukia lankytojus. Mažmeninės prekybos geografai ją tradiciškai skirsto į tris zonas: pirminę, apimančią artimiausius gyventojus, kurie sudaro didžiąją dalį apsilankymų, antrinę, kuri prideda dar dalį, ir tretinę, iš kurios atvyksta retkarčiais ar tikslingai atvykstantys lankytojai.

Aptarnavimo zonos analizė rajonų lygmeniu apsieina be apklausų ir be spėjimų pagal lojalumo korteles ir parodo, iš kur lankytojai atvyksta, dar prieš jiems pasirodant Jūsų vietoje. Mobiliojo ryšio tinklo duomenų analizė tai leidžia daryti tokiu mastu, kokio reikia tikriems planavimo sprendimams.

Gautas žemėlapis dažnai stebina. Prekybos centras, turintis stiprią regioninę reputaciją, gali didžiąją dalį lankytojų pritraukti iš dviejų ar trijų gretimų rajonų, o už trijų kilometrų esantis rajonas vos matyti. Arba atvirkščiai: vieta, kurią operatorius laiko vietine, pasirodo stipriai traukianti lankytojus iš tolimo gyvenamojo rajono, kuriame nėra akivaizdžios alternatyvos. Verslui gali tikti bet kuris iš šių modelių, ir abu veikia kiekvieną sprendimą, priklausantį nuo to, kas yra Jūsų klientai.

Kodėl intuityvus modelis klysta?

Intuityvus modelis klysta todėl, kad operatoriai prielaidas apie aptarnavimo zoną kuria iš to, ką gali pastebėti: automobilių numerių aikštelėje, tarmių prie informacijos stalo, pašto kodų pristatymo užsakymuose. Tai tikri signalai, tačiau stipriai atrinkti. Aikštelės imtis praleidžia visus, kurie atėjo pėsčiomis. Lojalumo kortelių pašto kodai apima tik kortelių turėtojus, o jie nėra atsitiktinė lankytojų dalis. Darbuotojai prisimena įsimintinus pokalbius ir neįprastus atvejus, o tipinis lankytojas, kuris atvyksta, apsiperka ir be jokių nutikimų išeina, beveik nepalieka pėdsako atmintyje.

Toks modelis pervertina aptarnavimo zonos dalis, kurios pačios krinta į akis, ir nuvertina tas, kurios nesimato. Rinkodaros išlaidos, nuorodų išdėstymas ir derybos dėl transporto kyla iš šio modelio, todėl klaida metai iš metų didėja, ir niekas to nepastebi.

Kaip aptarnavimo zonos duomenys keičia vietos parinkimo sprendimą?

Naujai vietai klausimas „kiek žmonių gyvena netoliese“ yra tik atspirties taškas; aptarnavimo zonos duomenys atsako į klausimą „kiek žmonių ir iš kur atvyks“. Vietos parinkimo analizėje aptarnavimo zonos klaidos kainuoja brangiausiai. Miesto centro vieta su geromis viešojo transporto jungtimis gali pritraukti lankytojus iš kur kas platesnės teritorijos nei prekybos parkas miesto pakraštyje, nors pėsčiomis pasiekiamu atstumu joje gyvena mažiau žmonių.

Gyventojų skaičiai gali klaidinti ir priešinga kryptimi. Regiono miestelis, kuriame jau yra gerai įsitvirtinusi prekybos vieta, gali atrodyti patrauklus pagal gyventojų skaičių, kol aptarnavimo zonos duomenys parodo, kad esama vieta jau pritraukė realią auditoriją, o nauja vieta varžytųsi dėl lankytojų, kurie jau turi įprotį. Suklysti čia brangu, todėl analizę reikia atlikti prieš pasirašant nuomos sutartį.

Kaip prekybos centrai naudoja kilmės duomenis nuomininkų deriniui?

Prekybos centrų valdytojai ir savininkai aptarnavimo zonos analizę naudoja dviem kryptimis vienu metu. Pirmoji nukreipta į vidų: suprasti, kurios nuomininkų kategorijos yra per stipriai ar per silpnai atstovaujamos, palyginti su realia prekybos centro lankytojų baze. Centras, kuris neproporcingai daug lankytojų pritraukia iš jaunesnių miesto rajonų, gali stokoti šiai auditorijai patrauklių kategorijų, kad ir ką sakytų įprasta prekybos centro formulė.

Antroji nukreipta į išorę: parodyti aptarnavimo zoną būsimiems nuomininkams. Pagrindinis nuomininkas, besiderantis dėl nuomos, nori ne tik bendro lankytojų srauto skaičiaus, bet ir žinoti, iš kur atvyksta tie lankytojai ir ar ši gyventojų grupė sutampa su prekės ženklo klientais. Kilmės duomenys suteikia savininkui ką nors konkretaus, ko bendri srauto skaičiai parodyti negali.

Kaip kilmės duomenys nukreipia rinkodaros išlaidas?

Rajonų lygmens kilmės duomenys keičia rinkodaros biudžetų paskirstymą. Jei aptarnavimo zona rodo, kad apsilankymų iš už dešimties kilometrų esančio rajono trejus metus mažėjo, galbūt todėl, kad ten atsidarė konkurentas, tai kita problema nei nuosmukis, kuris vienodai paliečia visą aptarnavimo zoną. Pirmuoju atveju reikia tikslinės komunikacijos ir galbūt partnerystės su vietos transportu; antruoju atveju greičiau kalbama apie platesnę prekės ženklo ar produkto problemą.

Savivaldybėms ir miestams ta pati logika tinka viešosioms paslaugoms ir laisvalaikio vietoms. Biblioteka, kurios lankytojai beveik visi yra iš aplinkinio rajono, aptarnauja siaurą zoną, o tai gali labiau rodyti transporto kliūtis nei paklausą platesnėje teritorijoje. Kultūros įstaiga, norinti parodyti finansuotojams savo regioninę reikšmę, kilmės duomenimis gali tiksliai parodyti, kuriuos rajonus ji pasiekia, o kurie lieka nepakankamai aptarnaujami. Kaip žmonės juda jau atvykę į rajoną, yra atskiras klausimas, o 15 minučių miestas pėsčiųjų srautų duomenimis parodo, ar pagrindinė prekybos gatvė iš tikrųjų aptarnauja aplinkinius gyventojus.

Kaip aptarnavimo zonos duomenys atrodo praktikoje?

Mobiliojo ryšio tinklo duomenų analizės duomenys ir rodikliai pateikia lankytojų skaičius pagal kilmės rajoną kiekvieną dieną ir sezoną, todėl matote, kurių rajonų indėlis auga, o kurių mažėja. Keliai, kuriuos lankytojai renkasi jau atvykę į vietą, gaunami iš Wi-Fi ar jutiklių skaičiavimo, o ne iš tinklo duomenų. Turėdami tai, galite palyginti savo aptarnavimo zonos profilį su panašiomis vietomis ir modeliuoti, ką su pasiskirstymu padarytų nauja transporto jungtis ar atsidaręs konkurentas.

Visa tai anoniminiai ir apibendrinti duomenys. Mobiliojo ryšio tinklo duomenų analizė veikia rajonų ir laikotarpių mastu; ji neveikia atskirų kelionių ar identifikuojamų žmonių lygmeniu. Duomenų rinkinyje nėra namų adresų, tik rajonas, iš kurio atvyko lankytojų grupė, išreikštas skaičiumi. Šio lygmens pakanka visiems aukščiau aprašytiems sprendimams, ir aptarnavimo zonos analizė visada buvo prasminga būtent šiuo lygmeniu.

Aptarnavimo zona, kurią manėte turintys

Iš kur atvyksta lankytojai, yra pats pagrindinis klausimas, kurį vieta gali sau užduoti. Jis eina pirmiau už konversiją, buvimo trukmę ir pajamas iš vieno apsilankymo, nes visi šie klausimai priklauso nuo to, ar pirmiausia žinote, kas atvyksta.

Rajonų lygmeniu atliekama kilmės analizė sukurta ištaisyti prielaidą, nuo kurios pradeda dauguma vietų, nieko neidentifikuojant. Ši prielaida paprastai pakankamai artima tiesai, kad atrodytų įtikinamai, bet retai tokia artima, kad galėtumėte ja remti vietos parinkimo sprendimą.

Bumbee Labs yra įmonė, sukūrusi vienintelį Europoje lankytojų srautų skaičiavimo metodą, kurį patvirtino viena iš duomenų apsaugos priežiūros institucijų.