/ Краудсорсинг для розницы: как измерить пешеходный трафик

Краудсорсинг для розницы: как измерить пешеходный трафик

Краудсорсинг для розницы: как измерить пешеходный трафик
03.03.2020
Кейсы

Любая розничная компания сталкивается с проблемой выбора места для своих торговых точек. Нужно не только найти подходящую локацию, но и оценить проходимость, от которой во многом зависит успех проекта. Для решения этой задачи можно задействовать автоматические замерщики или использовать возможности краудсорсинга.

При подборе помещения для торговой точки нужно оценить пешеходный трафик, смоделировать спрос и сделать прогноз по вероятной выручке с помощью анализа данных. Чтобы получить надежные данные, проще всего выехать на место и посчитать прохожих.

Все выглядит логично и просто, когда речь идет о проверке нескольких локаций, но задача усложняется, если нужно проверить десятки точек. В таких случаях требуется много времени на разъезды. Кроме того, нельзя оценить трафик в одинаковых условиях, потому что невозможно быть в нескольких местах одновременно.

Конечно, есть автоматические замерщики — камеры, радары для анализа пешеходного трафика (например, устройства StatCam с функцией фотораспознавания). Но пока точность их результатов в случае со сложными ракурсами и распознаванием лиц вызывает у клиентов сомнения. Плюс такой способ анализа трафика может оказаться достаточно дорогим.

В компании BestPlace нашли способ быстро и дешево измерить пешеходный трафик с помощью краудсорсинга.

Кейс компании BestPlace

Заказчик: федеральная сеть кофеен

Задачи: 1) измерить трафик в уже существующих точках и в местах, где планируется открыть новые заведения (около 70 точек); 2) оценить соотношение мужчин и женщин в потоке пешеходов.

Этапы проекта

1. Размещение задания на краудсорсинговой платформе Яндекс.Толока – для привлечения большого количества исполнителей.

Сотрудники BestPlace подготовили два типа заданий. В одних нужно было считать всех прохожих, в других — мужчин и женщин по отдельности.

ят.jpg2. Выполнение задания «агентами».

Исполнитель с установленным на его смартфоне приложением «Толока» приезжает на точку, указанную в приложении, делает фотографию и начинает считать людей, согласно приложенной к заданию инструкции: где встать и какой пешеходный поток измерять.

3. Замер трафика по расписанию.

В местах для новых кофеен трафик измеряли в течение двух недель: на первой неделе — в понедельник, среду и пятницу; на второй — во вторник, четверг и субботу. Такой подход позволяет наиболее точно измерить недельный трафик, так как он зависит от погоды и других факторов.

Около действующих кофеен считали трафик в течение одной недели. Иногда как в старых, так и в новых точках трафик замеряли в нескольких локациях — например, чтобы понять, сколько прохожих свернут к конкурентам или в торговый центр, если они расположены по ходу движения.

я толока5.jpg
4. Анализ данных.

Полученные данные были выгружены в Excel и проанализированы с помощью различных математических моделей: считали конверсию трафика в покупки; проверяли, коррелируют ли цифры с данными других заказчиков, которые находятся в тех же местах или по ходу движения пешеходного потока.

Сводный отчет с фотографиями и графикой владельцы сети кофеен использовали для принятия решения об открытии новых заведений и оценки эффективности уже работающих точек.

Плюсы решения

- Отсутствие расходов на размещение оборудования.

- Экономия времени, так как сотрудникам не пришлось самим выезжать на точки.

- Гибкое управление стоимостью работы и количеством исполнителей (например, в плохую погоду размер вознаграждения увеличивался, чтобы привлечь больше «толокеров»).

- Срок сбора данных – всего 2 недели.

- Стоимость подсчета трафика в одной точке составила в среднем от 1,5 до 5 тыс. руб. (зависело от необходимости измерять трафик конкурентов).

Яндекс.Толока — это открытая краудсорсинговая платформа, на которой больше 6 миллионов человек выполняют задания по сбору и разметке данных для разных заказчиков. Среди клиентов Толоки — сервисы Яндекса, Рамблер, Озон, Авито и др. Каждый месяц исполнители делают несколько миллионов заданий по разметке данных, которые потом используются как эталонные данные для машинного обучения, а также помогают в задачах модерации и генерации контента.

BestPlace – создатель онлайн-платформы по подбору лучших торговых помещений на базе машинного обучения и big data для офлайн-ритейла.

Редакция Merchandising.ru

  • Комментарии
Загрузка комментариев...

Нажимая кнопку "Подписаться на рассылку", я принимаю условия Пользовательского
соглашения и даю своё согласие Merchandising.ru на обработку моих персональных данных,
в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006 года № 152-ФЗ "О персональных данных",
на условиях и для целей, определенных Политикой конфиденциальности