Selectivv sprawdził, jakich sklepów brakuje Polakom w ich najbliższej okolicy

Selectivv – to firma, która dzięki gromadzeniu, analizowaniu i profilowaniu danych o użytkownikach urządzeń przenośnych jest w stanie dokonywać wiarygodnych predykcji opartych o BIG DATA. Jej najnowszy projekt badawczy prowadzony we współpracy z firmą MANDS Badania Rynku i Opinii weryfikuje, na przykładzie mieszkańców wrocławskiej dzielnicy Krzyki, możliwość przewidywania potrzeb zakupowych Polaków. Został on przedstawiony na XIX edycji Kongresu Badaczy Rynku i Opinii w Warszawie. Pod lupę trafiły realnie pokonywane przez klientów ścieżki oraz odległości dzielące przeciętnego konsumenta od sklepów stacjonarnych jednej z trzech kategorii produktowej (spożywcza, remontowo-budowlana i drogeryjna).

Selectivv posiada największy w Europie Środkowo-Wschodniej zbiór danych o użytkownikach urządzeń mobile, który obejmuje informacje o ponad 14 mln konsumentów w Polsce. Dane te pozwalają na analizę poruszania się klientów (zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz obiektów) oraz poznanie tego kim są. Połączenie informacji ze świata realnego z wirtualnym umożliwia badanie motywacji konsumentów i podejmowanych przez nich decyzji zakupowych. Badanie użytkowników w kontekście danej lokalizacji pozwala na określenie czy oferta centrum handlowego, galerii, kawiarni lub sklepu pasuje do profilu osób przebywających w okolicy oraz odpowiada ich potrzebom. Dzięki temu możliwe jest określenie potencjału sprzedaży i oszacowanie przyszłych zysków, a także zmniejszenie ryzyka nowej inwestycji. Analiza danych z urządzeń przenośnych pozwala określić ścieżki zakupowe klientów czy zidentyfikować strefę domu i pracy dla klientów danej placówki handlowej. Finalnie, pozwala również na  przygotowanie odpowiedniej oferty i zaplanowanie komunikacji dla danej grupy docelowej.

Głównym celem projektu przeprowadzonego na mieszkańcach wrocławskiej dzielnicy Krzyki było określenie, jakich sklepów brakuje w ich najbliższej okolicy. Dzięki analizie danych obrazujących poruszanie się mieszkańców oraz budujących profile użytkowników smartfonów w danym obszarze można m.in. z większym prawdopodobieństwem określić jaka marka sklepu będzie najlepszą inwestycją w  okolicy objętej projektem.  Analizę BIG DATA zestawiono również z wynikami badania deklaratywnego, przeprowadzonego metodą MAPI (Mobile Assisted Personal Interview) zrealizowanego przez agencję badania rynku i opinii MANDS. Dane z urządzeń mobile zbierano w okresie styczeń-sierpień 2018 r. na próbie 99 939 urządzeń. W drugim etapie projektu, wykorzystano urządzenia przenośne, za pośrednictwem których przeprowadzono wywiady ze 150 mieszkańcami Krzyków.

W trakcie projektu na podstawie mapy sklepów, w których mieszkańcy Krzyków robią najczęściej zakupy, średnich odległości jakie pokonują, żeby do tych placówek dotrzeć oraz na podstawie profilowania behawioralnego (porównanie 15 zdefiniowanych profili pomiędzy mieszkańcami dzielnicy, a klientami sklepów marek objętych badaniem) wyodrębniono marki, których obecność w ramach dzielnicy jest bardziej pożądana. Za najlepiej dopasowane sklepy uznano takie placówki, w których zakupy robili klienci o jak największej liczbie cech wspólnych, jakie występują u typowego mieszkańca dzielnicy. Wśród profili wyodrębniono m.in. rodziców dzieci w wieku 1-4, kobiety spodziewające się dziecka, ale też kibiców Ekstraklasy. Tak przygotowane zestawienie porównano z wynikami badania deklaratywnego, gdzie pytano mieszkańców wprost o to, jaki sklep chcieliby mieć w okolicy.

Analiza pokazała, że dane behawioralne zbierane przez firmę Selectivv dają silną podstawę do budowania predykcji konsumenckich. Oczywiście nie należy zapominać również o tym, że najlepsze wnioski buduje się na podstawie wiedzy pochodzącej z wielu źródeł. Oprócz danych związanych z przemieszczaniem się, należy pamiętać o tradycyjnych badaniach oraz o własnym doświadczeniu i intuicji.

- Wyniki analizy przeprowadzonej dla dzielnicy Krzyki pokazały, że dane Big Data mogą wspomagać decyzje lokalizacyjne w przypadku rozwoju sieci. Potwierdzeniem tego jest kwestia sklepów remontowo-handlowych, w przypadku których średnia odległość jaką pokonują klienci do placówek najpopularniejszej sieci wynosi 8062 metry, czyli bez mała cztery razy więcej niż do równie znanego konkurenta w tej branży. Mimo to mieszkańcy dzielnicy Krzyki często odwiedzają sklepy pierwszej marki, do których mają dalej (odpowiednio 14% i 11%). Analizując powyższe wyniki możemy rekomendować otwarcie nowego sklepu popularniejszej sieci na terenie dzielnicy będącej przedmiotem analizy. Znajduje to potwierdzenie w badaniach deklaratywnych. – mówi Marcin Augustyniak, Client Director of Data Tank, Selectivv.

- Dane Big Data to duże i zróżnicowane zbiory danych. Pokazują to co klienci robią na co dzień, gdzie robią zakupy itp. Pozostaje nam jednak wciąż odpowiedzieć na pytanie dlaczego akurat tak się zachowują? Tutaj na pomoc przychodzą między innymi tradycyjne wywiady, gdzie respondenta można zawsze dopytać dlaczego właśnie tak myśli. W omawianym projekcie wśród motywatorów wizyty w sklepach pojawiały się np. takie odpowiedzi jak: „żona zdecydowała”, „kupuje tam jedzenie dla kota”, „bo jest przy przystanku autobusowym”. Biorąc to pod uwagę łączenie danych pochodzących z różnych źródeł jest dobrą praktyką i powinniśmy ją stosować jak najczęściej – dodaje Przemysław Huk, Senior Research Executive, MANDS.