Бесценные данные
Как аналитика обезличенной информации вместе с искусственным интеллектом помогают развитию регионов и бизнеса, “Ъ” рассказал директор центра аналитических продуктов VK Predict Роман Стятюгин.
Директор центра аналитических продуктов VK Predict Роман Стятюгин
Директор центра аналитических продуктов VK Predict Роман Стятюгин
Развитие инфраструктуры в регионах и бизнеса в офлайне строится на базе гипотез или стандартизированных подходов. Это не позволяет учитывать уникальные потребности и особенности региона или бизнеса для эффективного развития. Анализировать сотни динамических параметров вручную сложно и долго, кроме того, сохраняется высокий риск ошибки.
Решать эту задачу в современном мире помогают сервисы на основе искусственного интеллекта и массивы больших данных, поступающих из разных источников. В них используются дескриптивные и предиктивные модели. Они оценивают сотни параметров: от обезличенного портрета аудитории, оценки трафика в локации и туристических потоков до прогноза товарооборота, среднего чека и каннибализации существующих розничных точек новыми. Проще говоря, подсказывают, где открыть кофейню и салон красоты, чтобы проходимость точки была достаточной для ее окупаемости.
Регионы распутывают сети
Региональные власти страны уже начали искать новые способы оптимизации инфраструктуры, повышения эффективности управления, а также развития туризма. Чтобы увеличивать приток туристов в регионы, важно повышать привлекательность территорий для инвесторов, формировать инфраструктуру для путешественников и развивать условия для роста малого и среднего бизнеса. Локальные предприниматели могут создавать конкурентоспособные товары и услуги и качественно обеспечивать потребности туристов в регионах. Все это большие инвестиции и поле для работы, в котором не всегда понятно, на чем делать акцент, как грамотно использовать административные ресурсы и инвестиции.
С помощью аналитики массивов обезличенных данных из разных источников технологические компании сегодня могут помогать регионам решать несколько задач. В первую очередь анализировать туристические потоки и понимать, как меняется и распределяется количество и состав туристов в регионе в разные отрезки времени. Это позволит принимать меры, чтобы стимулировать рост туристической активности в периоды спада, и качественно распределять нагрузку на инфраструктуру.
Вторая задача — создание агрегированных портретов туристов и сегментирование групп с похожими признаками (всего более 400). Среди них есть несколько типов параметров:
- социально-демографические: описывают возраст, пол, семейное положение, наличие детей и высшего образования, занятость, уровень дохода, географию постоянного места жительства и т. д.;
- психотипирование: позволяет с помощью алгоритмов машинного обучения понимать особенности восприятия информации пользователями с разными чертами характера;
- краткосрочные интересы: отражают, какими темами пользователи интересовались в последнее время;
- долгосрочные интересы: показывают устойчивую заинтересованность в категории — в течение полугода.
Понимание характеристик групп туристов может быть полезно для более глубокого анализа отличительных черт гостей регионов, их потребностей и развития туристического продукта.
Третья задача, которую могут решить технологические компании,— разработка тепловых карт в точках притяжения туристов. Аналитика позволяет определить популярные места региона среди путешественников. Эти данные помогают найти неочевидные локации: заброшенные объекты или интересные памятники культуры, места, где удобно заниматься спортом. Создание инфраструктуры в них может привлечь новые потоки туристов в регион и увеличить инвестиции.
В текущем году VK Predict и аналитический центр туристического медиахолдинга Profi Travel провели исследование туристических потоков в Республике Дагестан. Выяснилось, что чаще всего в регион приезжают туристы из Москвы, Московской области, Ставропольского края, Санкт-Петербурга и Астраханской области. Гости из Москвы интересуются активным отдыхом, культурным наследием и городским туризмом. Туристы из других больших городов — культурой и активным отдыхом, спортом и спа. Из соседних республик — пляжным отдыхом и активным туризмом.
Гости региона приезжают в среднем на три-четыре дня. На июль и август приходится 42% всех туристических поездок в республику. Туристы из соседних регионов начинают расширять сезон и приезжают не только в пиковые месяцы — они могут стать опорой для развития новых турпродуктов.
Profi Travel и VK Predict провели и масштабное исследование для проработки рекомендаций по развитию туризма в Алтайском крае. Оно включало анализ туристических потоков и продуктов, формирование агрегированных портретов туристов, изучение потенциала региона.
Выяснилось, что среди путешественников из Москвы и Санкт-Петербурга больше молодой и активной аудитории, а также новаторов, открытых ко всему новому. Туристы из Челябинской, Екатеринбургской, Иркутской, Нижегородской областей — чаще более старшего возраста, более консервативные, во многом это аудитория санаториев, ориентированная на курорт Белокуриха.
На основе данных удалось определить объем аудитории услуг в регионах России. Потенциальная аудитория спа-услуг составляет более 10,5 млн туристов, активного отдыха — более 5,5 млн, культурно-познавательных путешествий — более 3,2 млн. На этом этапе были составлены тепловые карты, которые отразили посещаемость наиболее интересных мест в Алтайском крае. В одной из курортных зон туристы из соседних регионов в равной мере используют все объекты размещения. Туристы из Москвы и Санкт-Петербурга концентрируются на одном объекте формата пляжных курортов с большой территорией у озера, пляжной зоной, детскими активностями. Эту разницу важно учитывать при планировании туристической инфраструктуры с учетом целевых рынков. На заключительных этапах аналитики разработали систему рекомендаций для развития внутреннего туризма в регионе.
Бизнес работает предиктивно
Работа с данными, технологиями их хранения и обработки — одно из ключевых направлений в цифровизации бизнеса. Из исследования VK Cloud и ArenaData следует, что больше 60% компаний на рынке уже работают с технологиями Big Data. В 2021 году технологии сбора, обработки и анализа больших данных в России применяли 25,8% организаций — на 3,4 п. п. больше, чем в 2020 году, оценивал Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. По его информации, большие данные уже широко применяются в гостиничном и ресторанном бизнесе (31,9%). Основываясь на предыдущем опыте и заказах, отели, организации общепита, доставщики продуктов персонализируют предложение для клиентов.
Рентабельное развитие бизнеса в офлайне требует аналитики сотни параметров. В отличие от онлайн-бизнеса, риск ошибки обойдется компании дорого: возможностей для изменений меньше, для масштабирования и развития нужно больше времени и ресурсов. Если локация новой точки выбрана неэффективно, это может сказаться на общей выручке не только одной точки, но и всего бизнеса. Новая точка может каннибализировать уже открытые магазины, салоны или отделения поблизости. Или пересекаться с сильным конкурентом, отстройка от которого будет требовать значительных маркетинговых инвестиций.
Помогает нивелировать такие риски геоаналитика на базе массивов данных и ML-сервисов (Machine learning). Решения анализируют сотни параметров: обезличенные признаки аудитории, инфраструктуру района, пешеходный и автомобильный трафик, покупательскую активность. На основе исторических данных аналитики строят прогноз на будущее, чтобы оценить метрики новой локации, сравнить между собой несколько и выбрать лучшую из них на основании конкретных бизнес-показателей: выручки и товарооборота.
Чтобы помочь эффективнее выстраивать свою стратегию розничным компаниям, банкам и другим секторам бизнеса, для которых важно развиваться в офлайн-среде, VK Predict запустила сервис геоаналитики «ГеоКурсор». Его алгоритмы анализируют данные в радиусе менее 40 м от заданной локации. Это снижает влияние побочных показателей на просчет. Например, помогает отделить трафик на станции метро или остановке общественного транспорта от реальной посещаемости торгового центра или потенциальной точки нового магазина.
Информация об инфраструктуре района показывает, насколько локация находится близко к конкурентам, объектам с высокой проходимостью и транспортным узлам. «ГеоКурсор» на основании совокупности признаков строит предиктивную модель с привлекательностью ТЦ, подсвечивает зоны, рекомендованные для открытия новых точек, с учетом транспортной и пешеходной доступности, а также ограничений в виде зданий, переходов, транспортных развязок и др. Сервис формирует сводный прогноз по локациям, который можно использовать для инвестиционных комитетов при принятии решений.
Сервисы геоаналитики востребованы среди бизнеса в разных отраслях: ритейле, финансах, медицине, строительстве, электронной коммерции и других. Одним из первых VK Predict запустил пилот с розничной сетью «Вкусвилл». Сначала аналитики оценили точность прогнозирования средней выручки магазинов в Москве и Московской области. Следующий этап — расширенный прогноз показателей развития сети и оценки рисков открытия низкорентабельных точек.
VK использует «ГеоКурсор» и для собственных задач. Сервис помогает развивать продажи умных колонок «VK Капсула». Алгоритмы анализируют привлекательность торговых центров для размещения в партнерских торговых точках и прогнозируют трафик в них, позволяют находить новые каналы и точки роста. Кроме того, сервис помогает прогнозировать трафик и планировать основные показатели при открытии флагманских магазинов VK Store.
По различным прогнозам, глобальный рынок геоаналитики вырастет с $16,32 млрд в 2021 году до $55,14 млрд в 2030 году.