Piesaistes teritorija: no kurienes patiesībā nāk Jūsu apmeklētāji?

Lielākajai daļai objektu ir pārliecināta, detalizēta teorija par saviem apmeklētājiem, kas veidojusies gadiem ilgā darbā vienā vietā. Tā arī bieži ir kļūdaina, un kļūdas skar ļoti svarīgus lēmumus: kur atvērt nākamo veikalu, kā sadalīt mārketinga budžetu, kuru nomnieku ielikt telpās, kas pavasarī atbrīvosies. Piesaistes teritorijas analīze mēra, no kurienes apmeklētāji nāk, un, tiklīdz to dara, intuitīvais modelis sabrūk.

Īsumā

• Piesaistes teritorija ir zona, no kuras veikals, tirdzniecības centrs vai objekts piesaista apmeklētājus. To parasti iedala primārajā, sekundārajā un terciārajā zonā.
• Auto numurzīmes stāvvietā, lojalitātes karšu pasta indeksi un darbinieku atmiņa ir stipri filtrēti signāli, tāpēc intuitīvais modelis pārvērtē tās zonas, kas ir labi redzamas.
• Mobilo sakaru tīkla datu analīze dod apmeklētāju skaitu pēc izcelsmes rajona pa dienām un sezonām, anonimizētu un apkopotu, nevienu neidentificējot.
• Jaunai vietai iedzīvotāju skaits tuvumā ir tikai sākumpunkts. Jautājums ir, cik cilvēku un no kurienes atnāks. Tie paši izcelsmes dati noder nomnieku sastāvam, mārketinga budžetam un publiskajiem pakalpojumiem.

Kas ir mazumtirdzniecības piesaistes teritorija?

Piesaistes teritorija ir ģeogrāfiskā zona, no kuras vieta piesaista apmeklētājus. Mazumtirdzniecības ģeogrāfi to tradicionāli iedala trīs zonās: primārajā zonā ar tuvākajiem iedzīvotājiem, kas dod lielāko daļu apmeklējumu, sekundārajā zonā, kas dod vēl kādu daļu, un terciārajā zonā ar gadījuma apmeklētājiem un tiem, kas brauc tieši uz šo galamērķi.

Piesaistes teritorijas analīze rajonu līmenī darbojas bez aptaujām un bez secinājumiem no lojalitātes kartēm un parāda, no kurienes apmeklētāji nāk, pirms viņi ierodas Jūsu objektā. Mobilo sakaru tīkla datu analīze to ļauj darīt tādā mērogā, kāds vajadzīgs reāliem plānošanas lēmumiem.

Iegūtā karte bieži pārsteidz. Tirdzniecības centrs ar spēcīgu reģionālu reputāciju var piesaistīt lielāko daļu apmeklētāju no diviem vai trim blakus rajoniem, bet rajons trīs kilometru attālumā kartē gandrīz nav redzams. Vai otrādi: vieta, ko operators uzskata par vietēju, izrādās stipri piesaistām apmeklētājus no attāla dzīvojamā rajona, kur nav acīmredzamas alternatīvas. Uzņēmumam var derēt abi modeļi, un abi ietekmē katru lēmumu, kas atkarīgs no tā, kas ir Jūsu klienti.

Kāpēc intuitīvais modelis kļūdās?

Intuitīvais modelis kļūdās, jo operatori veido pieņēmumus par piesaistes teritoriju no tā, ko var redzēt paši: numurzīmes stāvvietā, akcentus pie informācijas letes, pasta indeksus piegādes pasūtījumos. Tie ir īsti signāli, bet stipri filtrēti. Stāvvietas izlase neietver tos, kas atnāca kājām. Lojalitātes karšu pasta indeksi aptver tikai karšu īpašniekus, un viņi nav nejauša apmeklētāju izlase. Darbinieku atmiņā paliek spilgtas sarunas un neparasti gadījumi, bet tipiskais apmeklētājs, kurš ierodas, iepērkas un aiziet bez starpgadījumiem, tajā gandrīz neparādās.

Iegūtais modelis pārvērtē tās piesaistes zonas, kas ir labi redzamas, un nenovērtē tās, kas nav. Mārketinga budžets, norāžu izvietojums un sarunas par transportu balstās uz šo modeli, tāpēc kļūda gadu gaitā pieaug, un neviens to nepamana.

Kā piesaistes teritorijas dati maina vietas izvēles lēmumu?

Jaunai vietai jautājums „cik cilvēku dzīvo tuvumā” ir tikai sākumpunkts. Piesaistes teritorijas dati atbild uz jautājumu „cik cilvēku un no kurienes atnāks”. Atrašanās vietas izvēles analīzē kļūdas piesaistes teritorijā maksā visdārgāk. Vieta pilsētas centrā ar labiem sabiedriskā transporta savienojumiem var piesaistīt apmeklētājus no daudz plašākas teritorijas nekā tirdzniecības parks pilsētas nomalē, lai gan kājām sasniedzamā attālumā tai dzīvo mazāk iedzīvotāju.

Iedzīvotāju skaits var maldināt arī pretējā virzienā. Mazpilsēta, kurā jau ir labi iedibināts iepirkšanās galamērķis, var šķist pievilcīga pēc iedzīvotāju skaita, līdz piesaistes teritorijas dati parāda, ka esošais galamērķis jau ir piesaistījis faktisko auditoriju un jaunā vieta cīnītos par apmeklētājiem, kuriem jau ir izveidojies ieradums. Kļūda šeit maksā dārgi, tāpēc analīze jāveic pirms nomas līguma parakstīšanas.

Kā tirdzniecības centri izmanto izcelsmes datus nomnieku sastāvam?

Tirdzniecības centru operatori un īpašnieki izmanto piesaistes teritorijas analīzi divos virzienos vienlaikus. Pirmais ir uz iekšu: saprast, kuras nomnieku kategorijas ir pārstāvētas par daudz vai par maz attiecībā pret apmeklētājiem, kurus centrs faktiski piesaista. Centrs, kas nesamērīgi lielu daļu apmeklētāju piesaista no jaunākiem pilsētas rajoniem, var nepietiekami piedāvāt kategorijas, kas interesē šo auditoriju, lai ko arī teiktu tradicionālā tirdzniecības centra formula.

Otrais ir uz āru: parādīt piesaistes teritoriju potenciālajiem nomniekiem. Enkurnomnieks, kas apspriež nomas līgumu, grib zināt kopējo apmeklētāju skaitu, bet arī to, no kurienes šie apmeklētāji nāk un vai šie iedzīvotāji pārklājas ar zīmola paša klientiem. Izcelsmes dati iznomātājam dod kaut ko konkrētu, ko kopējie apmeklētības skaitļi parādīt nevar.

Kā izcelsmes dati ietekmē mārketinga budžetu?

Izcelsmes dati rajonu līmenī maina to, kā sadala mārketinga budžetu. Ja piesaistes teritorijas dati rāda, ka apmeklējumu skaits no rajona desmit kilometru attālumā trīs gadus samazinās, piemēram, tāpēc, ka tur atvērts konkurents, tā ir cita problēma nekā kritums, kas vienmērīgi skar visu piesaistes teritoriju. Pirmajā gadījumā vajadzīga mērķtiecīga komunikācija un, iespējams, sadarbība ar vietējo transportu. Otrais norāda uz plašāku zīmola vai produkta problēmu.

Pilsētām un pašvaldībām tāda pati loģika attiecas uz publiskajiem pakalpojumiem un brīvā laika objektiem. Bibliotēka, kas apmeklētājus piesaista gandrīz tikai no apkārtējā rajona, apkalpo šauru piesaistes teritoriju, un tas var vairāk liecināt par transporta šķēršļiem nekā par pieprasījumu plašākā apkārtnē. Kultūras iestāde, kas grib finansētājiem parādīt savu reģionālo nozīmi, ar izcelsmes datiem var precīzi parādīt, kurus rajonus tā sasniedz un kuri paliek nepietiekami apkalpoti. Kā cilvēki pārvietojas, kad jau ir rajonā, ir atsevišķs jautājums, un gājēju plūsma apkaimē parāda, vai iepirkšanās iela tiešām kalpo apkārtējiem iedzīvotājiem.

Kā piesaistes teritorijas dati izskatās praksē?

Mobilo sakaru tīkla datu analīzes rezultāti dod apmeklētāju skaitu pēc izcelsmes rajona pa dienām un sezonām, tāpēc var redzēt, kuru rajonu īpatsvars aug un kuru sarūk. Maršruti, ko apmeklētāji izvēlas, kad jau ir objektā, nāk no Wi-Fi vai sensoru skaitīšanas, nevis no tīkla datiem. Ar šiem datiem varat salīdzināt savas piesaistes teritorijas profilu ar līdzīgām vietām un modelēt, kā sadalījumu varētu mainīt jauns transporta savienojums vai konkurenta atvēršana.

Tas viss ir anonīms un apkopots. Mobilo sakaru tīkla datu analīze darbojas rajonu un laika periodu līmenī, nevis atsevišķu braucienu vai identificējamu cilvēku līmenī. Datu kopā nav dzīvesvietu adrešu, tikai rajons, no kura nākusi apmeklētāju grupa, izteikts kā skaits. Ar šo līmeni pietiek visiem iepriekš aprakstītajiem lēmumiem, un piesaistes teritorijas analīzei šis līmenis vienmēr ir bijis pareizais.

Piesaistes teritorija, kāda Jums šķita

Jautājums, no kurienes nāk apmeklētāji, ir pats pamata jautājums, ko objekts var sev uzdot. Tas ir pirms konversijas, uzturēšanās laika un ieņēmumiem uz apmeklējumu, jo visi šie jautājumi ir atkarīgi no tā, vai vispirms zināt, kas ierodas.

Izcelsmes analītika rajonu līmenī ir veidota, lai labotu pieņēmumu, no kura sāk lielākā daļa objektu, nevienu neidentificējot. Šis pieņēmums parasti ir pietiekami tuvu patiesībai, lai šķistu ticams, bet reti tik tuvu, lai uz to balstītu vietas izvēles lēmumu.

Bumbee Labs ir uzņēmums, kas izstrādājis vienīgo apmeklētāju skaitīšanas metodi Eiropā, ko apstiprinājusi datu aizsardzības uzraudzības iestāde.