CC BY
22
УДК 338.28
ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА В РАМКАХ УПРАВЛЕНИЯ ТЕРРИТОРИЯМИ
Елена Александровна Кочетова
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, магистрант кафедры космической и физической геодезии, тел. (383)361-01-24, e-mail: lena.kochetova2014@yandex.ru
Оксана Николаевна Мороз
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат экономических наук, зав. кафедрой управления и предпринимательства, тел. (383)361-01-24, e-mail: eim447@gmail.com
В данной статье проводится обзор геоинформационного обеспечения экономического анализа в рамках управления территориями. Обосновывается актуальность пространственного анализа для обобщения и привязки геоаналитической информации в целях использования графических изображений и цифровых карт.
Ключевые слова: геоинформационные системы, геоинформационное обеспечение, экономический анализ, управление территориями, геоаналитика, цифровая карта.
GEOINFORMATION SUPPORT OF ECONOMIC ANALYSIS WITHIN THE MANAGEMENT OF TERRITORIES
Elena A. Kochetova
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10, Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Graduate, Department of Space and Physical Geodesy, phone: (383)361-01-24, e-mail: lena.kochetova2014@yandex.ru
Oksana N. Moroz
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10, Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Ph. D., Head of Department of Management and Entrepreneurship, phone: (383)361-01-24, e-mail: eim447@gmail.com
This article analyzes geoinformation support for economic analysis within the framework of territorial management. The urgency of spatial analysis for generalizing and binding geoanalytical information within the framework of graphic images and digital maps is substantiated.
Key words: geoinformation systems, geoinformation support, economic analysis, territory management, geoanalyst, digital map.
В рамках данной статьи обозначена цель исследования - обзор используемого геоинформационного инструментария и определение основ метода пространственного анализа в рамках управления территориями. Это подразумевает решение следующих задач:
- привязка демографических факторов потребителя к районам проживания и обитания для расчета основных экономических показателей;
- формирование решения о целесообразности размещения торговых объектов на основании построения цифровых карт [1].
Исследования, основанные на использовании геоаналитики, позволяют организациям, занимающимся продвижением товаров и услуг, повысить эффективность и результативность деятельности методами, которые иногда бывают результативнее средств рекламы [2].
Пространственный анализ помогает получить точный ответ на вопрос о целесообразности выбора места размещения новых торговых объектов и управления территориями. В рамках данного метода проводится анализ продаж магазина и оценивается, какое влияние на его работу оказали демографические и экономические параметры того района, где он находится, а также пространственное распределение покупателей. Затем полученные сведения экстраполируются для прогнозирования результатов работы нового магазина. Это помогает принять решение стоит ли открывать магазин именно в этой точке [3].
Анализ затрат покупателей в рамках выбранной территории
Номер карты лояльности Адрес покупателя Сумма покупок, руб.
790081 630054, Плахотного (ул.), 31 3 780
790082 630136, Пермская (ул.), 29 10 400
790083 630054, Плахотного (ул.), 82 5 340
790084 630108, Пархоменко (ул.), 26 570
790085 630136, Пархоменко (ул.), 90 10 090
790086 630136, Новосибирская (ул.), 19 7 530
790087 630136, Пархоменко (ул.), 100 4 300
790088 630120, Пархоменко (ул.), 120 6 780
790089 630136, Новосибирская (ул.), 24 5 210
790090 630054, Плахотного (ул.), 84 12 456
790091 630136, Пархоменко (ул.), 86/1 13 760
790092 630136, Пархоменко (ул.), 27 910
790093 630136, Киевская (ул.), 20 11 700
790094 630136, Новосибирская (ул.), 27 1 248
790095 630136, Пархоменко (ул.), 23 21 032
790096 630096, Киевская (ул.), 32 2 656
790097 630136, Новосибирская (ул.), 27 8 600
790098 630108, Троллейная (ул.), 17 874
790099 630096, Широкая (ул.) 129/ 1 22 979
Данная таблица получена на основе данных, собранных по «карточной» программе лояльности существующего магазина. Она содержит адреса покупателей и данные о том, сколько они потратили денег в этом магазине за последний месяц. У многих организаций есть подобные базы данных, будь то частные
компании, которые хранят данные о покупателях в своих СЯМ-системах, государственные органы, использующие информацию о гражданах для предоставления им госуслуг, или же компании из сектора ЖКХ, использующие данные о пользователях для управления ремонтными работами, техобслуживанием и развитием инженерных сетей [4].
Но в рамках данного анализа интересно не просто посмотреть, где находятся покупатели, а требуется понять, сколько именно было продано в каждом из районов, а также сравнить эти значения с другими статистическими показателями, такими, как численность населения, средний доход на семью и возраст жителей.
Для объединения данных в нескольких точках, таких, как точки продаж, в более крупные области часто используется метод пространственной агрегации. Таким образом можно проводить сравнения между несколькими районами или добавлять дополнительные данные об этих районах.
Агрегируются данные о продажах по укрупненным районам - переписным участкам, что позволяет связать имеющиеся данные с сотнями различных демографических и статистических показателей, полученных из государственных органов, от независимых коммерческих поставщиков данных и из других информационных источников [5].
Возможно, что данный торговый объект привлекает людей с определенным уровнем дохода. Тогда можно проанализировать, как этот показатель влияет на продажи. Рис. 1 показывают среднее (медианное) значение дохода на семью в каждом участке.
-более 20 ООО руб. -10 000-20 000 руб. -5 000-9 999 руб. - до 5 000 руб.
Рис. 1. Зонирование карты района расположения торгового объекта по уровню дохода семей
Также в рамках анализа можно предположить, что данный торговый объект нравится покупателям конкретной возрастной категории. Карта на рис. 2 показывает средний возраст людей по переписным участкам.
Рис. 2. Зонирование карты района расположения торгового объекта по возрастным категориям покупателей
Совмещая различные цифровые карты в рамках экономического анализа можно проверить наличие устойчивой связи между средним возрастом и объемом продаж, например, некоторые горячие точки возникают в районах с более высоким средним возрастом, а некоторые там, где сконцентрированы более молодые. Пространственный анализ точно скажет нам, существует ли связь между объемом продаж и возрастными характеристиками населения; при этом не важно, увидели мы это на карте или нет [6].
В России стали приобретать большую популярность фирмы, оказывающие подобные услуги. Среди наиболее крупных можно выделить следующие:
- ГК «Центр пространственных исследований»;
- консалтинговая компания B2B Airwaves;
- компания SmartLoc.
Инструментарий геоаналитики, представленный в интернет-ресурсах, основан на алгоритме привязки существующих магазинов и их адресов к цифровым картам, на основании которых потребитель и продавец может получать требуемую для него информацию. Это дает преимущества торговым объектам в размещении контактных данных рекламного характера для покупателей, торговых агентов и посредников [7].
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Чекашина И. В. Геомаркетинговые исследования как инструмент повышения эффективности рыночной деятельности // KANT, № 3 (9), 2013.
2. Кочетова Е. А., Мороз О. Н. Геомаркетинг как источник повышения прибыльности и конкурентоспособности // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2017. XIII Междунар. науч. конгр. : Магистерская научная сессия «Первые шаги в науке» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 17-21 апреля 2017 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2017. Т. 2. - С. 9-12.
3. Мороз О. Н., Кочетова Е. А. Инструментарий геоаналитики в развитии межотраслевых подходов к планированию торговой деятельности организаций // Вестник СибУПК. -3 (21). - 2017. - 58 с.
4. Мороз О. Н., Кочетова Е. А. Управление конкурентоспособностью территории путем реализации кластер-ориентированной региональной политики // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2017. XIII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геопространство в социогума-нитарном дискурсе» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 17-21 апреля 2017 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2017. Т. 2. - С. 55-60.
5. Крутеева, О.В. Методы обоснования управленческих решений в землепользовании // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2016. XII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Глобальные процессы в региональном измерении: опыт истории и современность» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 18-22 апреля 2016 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2016. Т. 1. -С. 281-284.
6. Барлиани И. Я. Использование геоинформационных систем в туристическом бизнесе // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2015. XI Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Глобальные процессы в региональном измерении: опыт истории и современность» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 13-25 апреля 2015 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2015. Т. 1. -С.103-107.
7. Handbook on geographic information systems and digital mapping. United Nations, Department of Economic and Social Affairs Statistics Division, Series F No. 79. 2000 г.
© Е. А. Кочетова, О. Н. Мороз, 2018
