CC BY
5Ученые записки Таврического национального университета имени В.И.Вернадского Серия «География». Том 25 (64). 2012 г. № 1, С. 136-145.
УДК 004.942
ЗАСТОСУВАННЯ ГЕ01НФ0РМАЦ1ЙН01 ТЕХНОЛОГИ ESRI ДЛЯ
ВИР1ШЕННЯ ЗАДАЧ МАРКЕТИНГУ У ПРОСТОРОВО-ЧАСОВОМУ
BHMIPAX
Колгсниченко О.О., КовгарВ. Б.
Приеатне акщонерне тоеаристео «ECOMM Co»
E-mail: [email protected]
У статп описано застосування геошформацшно! технологи Esri для обробки темпоральних даних, та запропоновано використовувати в1дпов1дт засоби автоматизацл (геошформацшт системи) в маркетингових дослвдженнях.
Ключов1 слова: геомаркетинг, геошформацшна система, темпоральш дат.
ВСТУП
Проблема ефективно! комушкацп з цшьовою аудитор1ею сьогодш постае перед кожною компашею, яка виробляе, реал1зуе товари та послуги. В умовах конкуренцп далекоглядш б1знес-кер1вники та спещалюти маркетингу прагнуть якнайкраще розум1ти потреби споживач1в i витрачають чимал1 кошти на маркетингов1 дослщження. В розвинених кра!нах зазвичай застосовуеться продуманий i виважений пщхщ до виршення задач маркетингу, при цьому беззаперечним е намагання зменшити необхщш витрати не зменшуючи ефективностг Тому у свт все ширшого застосування набувае геомаркетинг. Геомаркетинг, як тлумачить Wikipedia, е одшею з дисциплш маркетингового анатзу. По cyTi, це технолопя прийняття pimeHb з використанням просторових даних в процес1 планування i здшснення д1яльносп в обласп збуту продукцп, управлшня просторово-розподшеними об'ектами, враховуючи характеристики споживача, конкурентну ситуацда i шфраструктуру територп. 3 шшого боку, геомаркетинг е формою маркетингового дослщження, що дозволяе в1зуально проанал1зувати зовшшш i внутршш показники компани, pi3Hi аспекти И минуло!, поточно! i майбутньо! д1яльносп, включаючи шфраструктуру i конкурентне середовище. Геомаркетингов1 дослщження можуть виконуватися з використанням геошформацшних систем (Г1С) i з залученням зовшшньо! i внутршньо! сощально-економ1чно! шформацп стосовно компан1! та територп анал1зу. Ця дисциплша знаходиться на шляху розвитку, нарощуеться наукова база, створюються HOBi модел1 та шструменти. Цьому сприяе та дае потужний поштовх розвиток web-технологш, накопичення статистичних даних про споживач1в, поширення застосування хмарних cepBiciB [1].
Геопросторовий погляд на маркетингов1 даш (ix сшввщношення з певною територ1ею) i потужш можливосп в1зуал1зацп i анал1зу у маркетинг приносить геошформацшна технолопя, яю сьогодш пропонують розглядати б1знес-процеси у просторово-часовому BHMipi, штегрують наявш шформацшш ресурси i надають так звану ситуацшну пошформовашсть для обгрунтованого прийняття б1знес-р1шень.
Наведемо приклади застосування геошформацшних технологш у сфер1 маркетингу:
Геошформацшна система (Г1С) «Геоштелект» - це Web-застосування (WebGIS), призначене для оцшки маркетингово! ситуацп у MicTi з точки зору розмщення об'екпв торпвл1, пунктов надання послуг (cepBicy). Система мютить базову шформащю по м1стах Pocii' [2].
Н1мецька компашя GFK Geomarketing створила наспльну програмну систему шд назвою RegioGraph. Це прикладний програмний продукт, що виршуе широке коло задач i мютить близько 100 шструменлв. При цьому користувач1 мають можливють завантажувати власш даш i проводити i'x анатз [3].
Под1бш функцп виконують програмн1 засоби б1знес-анал1зу, як програмний продукт Business Analyst вщ Esri [4], хоча вш i не обмежуються лише шструментами для виршення проблем геомаркетингу.
Велика кшьюсть компанш займаеться постачанням даних, або caMi виконують дослщження на замовлення.
До недавнього часу yci геошформацшш системи були статичними i мали труднощ1 з обробкою даних у часовому BHMipi, тому в геомаркетингових дослщженнях не придшялося належно! уваги просторово-часовим вщношенням.
Компашя Esri у 10-й Bepcii' ArcGIS запровадила шдхщ до обробки та в1зуал1зацп даних в Г1С у часовому BHMipi, що дозволяе застосовувати щ нововведения для моделювання просторово-розподшених динам1чних системам.
У данш робот1 ми розглянемо перспективи використання останшх досягнень геошформацшних технологш щодо можливосп анал1зу динам1чних явищ у геомаркетингу шляхом обробки геопросторових даних у часовому BHMipi.
ЗАДАЧ1 УПРАВЛ1ННЯ У СФЕР1 МАРКЕТИНГУ, ЯК1 ВИР1ШУЮТБСЯ ЗА ДОПОМОГОЮ Г1С
Управлшня у сфер1 маркетингу належить до тако! категорп д1яльносп оргашзацп, що сильно залежить вщ зовшшнього середовища. Це важлива ланка корпоративного управлшня i важлива складова б1знесу. Б1знес-процеси оргашзацп взаемоддать м1ж собою та мають у своему розпорядженш певну кшьюсть pecypciB. Деяю б1знес-процеси заторкують не один шдроздш, а декшька, i взаемод1я м1ж ними вщбуваеться за допомогою складно! i розгалужено! системи шформацшного обмшу оргашзацп. При цьому оргашзацп мають оперативно реагувати на зовшшш впливи [5], у шшому випадку можна зазнати суттевих втрат i поступитися у конкурентнш
боротьб1. Тому реагування в умовах стислого часу i пристосування до жорстких умов навколишнього середовища е невщ'емною складовою реальносл сучасного 6Í3Hecy.
Основним засобом автоматизацп маркетингово! д1яльносп бшьшосп компанш е CRM (Customer Relationship Management System) - автоматизована система управлшня взаемовщносинами з кл1ентами, без яко! сьогодш важко уявити усшшну роботу компанп з великою кшьюстю KriernÍB. Проте цього засобу недостатньо для ефективно! маркетингово! д1яльносп шдприемств. Тут на допомогу може приходити анал1тика, зокрема - геомаркетинг. Засобом автоматизацп геомаркетингу зазвичай е Г1С, яка може поеднувати маркетингов1 даш з потужними шструментами просторового i часового анал1зу.
При наявносп необхщних даних, засобами Г1С можуть виршуватись наступш задач1 маркетингу:
□ планування реал1зацп продукпв в обмежений пром1жок часу;
□ уникнення небажаного перетину iHTepeciB з шшими оргашзащями;
□ перюдичне шформування KraiernÎB та анал1з ïx реакцп у просторово-часовому BHMipax;
□ планування маркетингових заход1в (рекламш акцп, виставки, презентацп, розпродаж, концерти тощо);
□ побудова режиму роботи заклад1в без втрати прибутку;
□ уникнення i прорахунок ризиюв (управлшня ризиками);
□ розроблення продуктово! стратег!!;
□ своечасне виявлення шдвищеного попиту;
□ планування розмщення нових точок продажу з урахуванням транспортних n0T0KÍB та мюць скупчення потенцшних покупщв;
□ планування мюць розмщення зовшшньо1 реклами;
□ планування транспортних послуг;
□ мошторинг сезонних, добових та тижневих 3míh в динамщ збуту.
ДАН1 ДЛЯ ДОСЛ1ДЖЕННЯ
Для впровадження будь-яко! Г1С необхщш даш, отримання яких часто е непростою задачею i вимагае значних зусиль. Традицшно даш для дослщжень у геомаркетингу отримують з таких джерел:
1. Зовшшне середовище. Вулична мережа, дшове районування, розмщення крупних об'ект1в виробництва, торпвл1 i сервюного обслуговування, транспортна схема, зони вщпочинку та рекреацп, адмшютративш меж1, - все, що забезпечуе цшсну картину оточення зони збуту продукпв компанп.
2. Демограф1я. G ключовою в геомаркетингових дослщженнях, оскшьки мютить шформащю про структуру та розподш мюць перебування населения, bíkobí характеристики людей, ïx зайнятють, наявш маршрути ïx руху.
3. Маркетингов1 дослщження. OchobhI даш про стан ринку, попит i пропозицда продукпв, ринков1 тенденцп, учасниюв (споживач1, конкуренти, державш органи).
4. Оперативна маркетингова розвщка. Даш про конкурента. Вщслщковування д1яльносп конкурентних оргашзацш, зон ix iHTepeciB та територ1альне розмщення, час роботи, цши, заходи, маркетингов1 акцп, додатков1 (cynyrai) послуги, конкурентн1 переваги.
5. Мережа 1нтернет. Дозволяе вщповюти на питания: що користувач1 шукають в мереж1? в який перюд часу популяршсть певних запита е найбшьшою (найменшою)? як територ1ально сшввщносяться потенцшш споживач1, яких щкавлять однаков1 продукта i послуги?
6. Даш, яю мютяться у корпоративних шформацшних системах компанш. Даш | про активи (буд1вл1, споруди, земельш дшянки, ...), ктенти, рахунки тощо. Прикладом такого джерела даних е CRM. В автоматизованих системах компанш, як правило, мютяться Bci необхщш даш про споживач1в та i'x активнють у часовому BHMipi (icTopifl).
7. Даш про споживач1в. Результати анкетувань, опитувань, вивчення попиту, яю дають уявлення про уподобання цшьово! аудитор!!, критерп вибору продукц!!, вм!ст куп!вельного котику.
8. Виробнич! плани-граф!ки, актуальн! модел! б!знес-процес!в та iHmi документован! схеми, як! розкривають взаемозалежност! м!ж послщовшстю под!й.
Зупинимося детальн!ше на особливостях представления даних у часовому
BHMipi.
По-перше, це даш засноваш на Григор1анському календаре що використовуеться у бшьшосп комп'ютерних систем. При цьому формата даних не завжди вщповщають метричним системам, тому шд час i'x комп'ютерно! обробки виникають певш труднощ1 синхрошзацп формата.
С також й системи вим1ру часу, яю не використовують для вщлшу календар. Це так званий шдексний час, який спираеться на послщовшсть подш. Граф1чно його можна представити у вигляд1 oci, де вщм1чаються поди, яю слщують одна за одною. При цьому пром1жок часу м1ж мигами подш ¿гноруеться.
Комп'ютерш системи мають власну систему вщлшу часу (epoch). Наприклад, операцшна система Unix, операцшне середовище Java та СУБД Oracle ведуть вщлш з 1 с1чня 1970 року. Цей час може бути конвертований у календарний.
Щоб не виконувати складш поточш розрахунки часу, деяю СУБД та, вщповщно, система управлшня геобазою даних, оперують часом шляхом використання спещального типу даних «date objects». Це дозволяе р1зним автоматизованим системам взаемод1яти та безпомилково виконувати cboi функцп.
Зокрема, Г1С мае таю модел1 представления темпоральних даних:
□ динам1чна - перемщення об'екта (л1так, автомобшь);
□ дискретна - фшсуе поди, яю щойно вщбулися (дорожш пригоди, злочини);
□ стацюнарна - змшюеться показник у певному мющ (покази прилад1в);
□ змшна - показуе змши або picT на дшянщ (населения, кшькють продаж1в та rnmi статистичш даш) [6].
Наведемо декшька приклад1в корисних для геомаркетингу просторово-часових даних, яю нескладно збирати, збер1гати i вщображати на карт1 (картографувати):
1. Даш про кшькють продаж1в протягом перюду часу. Концентруються уздовж часово! oci та просторово прив'язаш до точки продажу або зони штересу.
2. Розклад роботи мереж1 заклад1в.
3. Дати проведения заход ¿в. Коли i де компашя плануе проводити акци, презентацп, розпродаш, виставки? Необхщно вщслщковувати под1бш поди, що проводяться конкурентами, щоб уникнути накладання у 4aci. 1снуе необхщнють фшсувати також зовшшш масштабш заходи, яю матимуть вплив на роботу компанп, наприклад, - футбольш матч1, концерти, народш гуляния. 36ip тако! шформацп забезпечуе об1знанють та синхрошзащю власних дш i3 зовшшшм серед ов ищем.
4. Даш про життевий цикл продукту, його наявнють у дистриб'юторськш мереж1, техшчний супровщ та сервюш центри тощо.
5. Даш про замовлення. В який час надшшов дзвшок? Коли користувачу зручно отримати послугу i на якш територп?
ОРГАН13АЦ1ЯIАНАЛ13 ДАНИХ
Для великих масив1в даних у маркетингу використовуеться оперативна аналп-ична обробка, що здшснюеться у реальному 4aci - OLAP (On-line Analytical Processing). Цей термш вперше застосував Едгар Франк Кодд. BiH же й описав основн1 12 принцишв анал1тично! обробки даних. Нагадаемо, що абрев1атура OLAP означае саму технолопю багатовим1рного анал1зу даних та арх1тектуру ix оргашзацп. OLAP пропонуе пщхщ, який полягае у агрегацп даних у вим1ри i куби (так званий «багатовим1рний куб»). Важливою перевагою технологи е висока швидкють обробки даних (на льоту) i майже негайне отримання результату анал1зу.
Виявлення тенденцш i прогнозування вимагае оргашзащю даних з урахуванням часового вим1ру.
Багатовим1рне представления OLAP являе собою сукупнють декшькох вим1р1в, «вздовж яких» можуть бути проанал1зоваш деяю набори даних. Одночасний анал1з по декшьком вим1рам визначаеться як багатовим1рний анатз. Кожний вим1р включае направления консолщацп даних, що складаються з cepii послщовних р1вшв узагальнення (рис. 1). Наприклад просторовий вим1р складатиметься з таких р1вшв узагальнення: краша, perioH, область, район, мюто i т.д.. У часовому BHMipi послщовно розглядаються даш у таких наборах одиниць: piK, квартал, мюяць, день, час доби або тиждень, день, година.
Рис. 1. Приклад багатовим1рного масиву даних, що представляе собою об'ем продаж1в [7].
Аналиикам у сфер1 маркетингу необхщно дослщжувати велию масиви даних, систематизувати i'x i знаходити законом1рност1 i взаемозв'язки. Застосування оперативних метод1в обробки даних не дозволяе в повнш Mipi використати i'x (даних) потенщал, зокрема виявляти нелшшш залежносп для бшьш глибокого розумшня процешв у сфер1 маркетингу.
Бшьш ефективними засобами роботи з великими масивами даних, е методи Data Mining.
Технологи Data Mining представляють собою множину математичних метод1в, призначених для виявлення у даних об'ективних, неочевидних i в той же час практично застосовуваних законом1рностей i взаемозалежностей. Вони дозволяють видобувати корисн1 вщомосп р1зномаштного характеру з ycix доступних, у тому числ1 i з наведених вище, джерел.
Методи Data Mining вже застосовуються у маркетингових дослщженнях для класифшацп та кластеризацп даних про споживач1в, виявлення взаемозв'язюв м1ж покупками, анал1зу ризиюв, стратепчного планування, виявлення часових законом1рностей, пошуку повторюваних зразюв.
ЗАСТОСУВАННЯ ГЕ01НФ0РМАЦШН01 ТЕХНОЛОГИ ESRI
Вже минув час, коли доцшьно було окремо використовувати спещал1зоваш автоматизоваш системи шдроздшв всередиш одше! оргашзацп. Сьогодш передов1 шдприемства активно штегрують успадковаш автоматизоваш системи у единий шформацшний npocTip оргашзацп шляхом поеднання i'x шформацшних pecypciB. Об'еднання шформацшних pecypciB у межах оргашзацп для спшьного використання дозволяе досягти цшсносп та несуперечносп даних, тим самим скоротити час необхщний для прийняття ршення, досягти злагодженосп у робот1 шдроздшв щодо виконання загальних б1знес-процес1в шляхом ефективного використання наявних матер1альних/нематер1альних pecypciB.
Вважаемо за доцшьне штегрувати шформацшш ресурси оргашзацп на ochobî геошформацшно1 технологи Esri, оскшьки у шструментальна платформа ArcGIS легко штегруеться з базами даних, мобшьними пристроями, web-cepBicaMH та бшьшютю шформацшних pecypciB оргашзацп, що можуть бути геокодоваш. Зокрема, вже icHye програмний 3aci6 OLAP for ArcGIS, що поеднуе технолопю оперативного анал1зу даних з перевагами геошформацшно1 технологи i сумюна з Microsoft Analysis Services, Business Information Warehouse (BW), SAS OLAP Server. Недолгом e недоступшсть засоб1в геообробки ArcGIS for Desktop [8].
Зазначимо, в черговому peni3i шструментально1 платформи ArcGIS передбачаеться новий 3aci6 Data Mining - експлораторна регрес1я [9]. KpiM того, починаючи з 10-го випуску шструментальна платформ! ArcGIS матиме розвинуп засоби обробки темпоральних даних, збшьшуеться ïx кшькють та можливють конвертацп р1зних тишв темпоральних даних. Зокрема, у новш Bepciï програмного забезпечення ArcGIS 10.1 засоби анал1зу дозволяють обробляти не лише просторов! вщношення, а й виявляти тенденцп у 4aci. Вщповщш засоби включен! в шструменти просторового анал1зу i статистики ArcGIS. Це просторово-часовий кластерний анал1з (space-time cluster), Hot spot анатз y 4aci i npocTopi, що роблять можливим виявлення додаткових тенденц1й у просторових даних, яю зм1нюються у 4aci [10]. Для цього ArcGIS м1стить так1 шляхи моделювання темпоральних даних:
□ момент часу - точкове положения об'екту на oci часу; екземпляр з неперервного потоку даних; «спостереження», «под1я» тощо;
□ пром1жок часу - часовий 1нтервал; характеристики об'екту протягом пер1оду часу (початок 1нтервалу - юнець 1нтервалу);
□ час як атрибут - додатковий атрибут для щентифшацп об'екта.
□ транзакц1йний час - генеруеться системою, системний аудит (у 6a3i даних); протоколювання або ведения icTopiï системних под1й.
Таким чином електронш карти, як1 створюються засобами ArcGIS, стають д1йсно динам1чними. Б1льш того, ними стае легко користуватися через 1нтернет сп1льно з yciMa учасниками досл1дження.
Для в1зуал1зацп темпоральних даних в ArcGIS використовуеться Time Slider [6].
Часовий вим1р мае велике значения для маркетингових досл1джень. Також, маркетинговий анатз мае tîchî зв'язки з соцюлопею, де для досл1джень зазвичай використовуються велик1 масиви статистичних даних, для яких у ArcGIS передбачено пщтримку формату NetCDF, що призначений для збер1гання багатовим1рних масив1в даних (див. рис. 1).
До реч1, ArcGIS дозволяе працювати з даними у р1зних часових поясах, збер1гаючи при цьому мюцевий час при електронному картографуванн1 TepHTopiï дек1лькох KpaÏH.
Узагальнюючи вищезгадане, пропонуемо концептуальну схему корпоративно! геошформацшно! системи (рис.2), яка дозволить виршувати вищезгадан! маркетингов! задач!.
На основ! ¿нструментально! платформи ArcGIS пропонуемо таку посл!довн1сть етап1в проектування корпоративно! геошформацшно! системи [11].
1. Створити робочу групу та обговорити стратепчну мету створення системи автоматизации
2. Продумати стратепю планування.
3. Виявити вимоги до системи автоматизацп з боку колективу користувач1в.
4. Описати шформацшш продукти.
5. Визиачитимасштаби системи.
6. Створити структуру даних.
7. Вибрати лопчну модель даних.
8. Визначити технолопчш вимоги до системи.
9. Провести SWOT анал1з, проанал1зувати ироцеси переходу на нову систему i ризики.
10. Створити план впровадження системи.
Враховуючи наявнють успадкованих автоматизованих систем компани, з якими мае штегруватися корпоративна Г1С шляхом геокодування наявного шформацшного ресурсу, ймов1рно знадобиться програмний продукт категорп "middleware".
ИЯРйЕЙРЖЬ моделювання ArcGIS
Карти
( Vf WEB Файлн t ) L j
Ьтегрлщя даних
CRM M БагатОЕИшрш дат
Рис.2. Концептуальна схема обробки маркетингових даних у корпоративнш Г1С
висновок
В результат! проведено! роботи було виявлено i обгрунтовано потребу в розвинутому ¿нструментар!! просторово-часового анал1зу маркетингових даних, а також впровадження корпоративно! геошформацшно! системи з забезпеченням можливосп обробки темпоральних даних. Найбшьша проблема, виявлена в результат! дослщження, - вщсутшсть упорядкованих даних, що можуть бути використаш у якосп готово! статистично! виб1рки для такого анал1зу. Тому автори пропонують використовувати даш, яю збер1гаються в успадкованих шформацшних автоматизованих системах оргашзацп, та штегрувати ix у едине шформацшне середовище на геошформацшнш платформ! Esri - ArcGIS. Розглянуто шляхи моделювання темпоральних даних в ArcGIS i запропоновано концептуальну схему обробки маркетингових даних. Подальш1 дослщження можуть стосуватися детал1заци методики застосування згаданого шструментарда, розробки метод1в моделювання просторово розподшених динам1чних систем. Результативна частина дослщжень може бути впроваджена в компан1ях, яю проводять маркетингов1 дослщження з урахування просторово-часових залежностей.
Список лггератури
1. Цветков В. Я. Геомаркетинг: прикладные задачи и методы. / В. Я. Цветков - М.: Финансы и статистика, 2002. - 240 с. - ISBN 5-279-02563-1.
2. О системе / ГеоИнтеллекг. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.geointeUect.com/about.html.
3. RegioGraph / GfK GeoMarketing. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.gfk-regiograph.com/en/homepage.html.
4. Business Analyst / Esri. [Электронный ресурс] - Режим flocTyna:http://www.esri.com/software/businessanalyst/index.html.
5. Луман Н. Час i системна рацюнальшсть. - Перекл. з. шм. - К. : Центр учбово! л1тератури, 2011. -224 с.
6. 2010 Esri International User Conference / David Kaiser, Hardeep Bajava / Working with Temporal Data in ArcGIS / Esri Video. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://video.esri.com/watch/93/working-with-temporal-data-in-arcgis.
7. Белов B.C. Информационно-аналитические системы. Основы проектирования и применения: учебное пособие, руководство, практикум / B.C. Белов - Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. - М., 2005. - 111 с.
8. OLAP for ArcGIS / ArcGIS for Desktop Extensions / Products / Esri. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.esri.com/software/arcgis/extensions/olap/.
9. Exploratory regression / ArcUser Winter 2011 / Esri. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.esri.com/news/arcuser/0111/files/exploratory.pdf.
10. Common Questions / ArcGIS 10.1 / Products / Esri. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.esri.com/software/arcgis/arcgis10/whats-coming/common-questions.html.
11. Томлинсон Р.Ф. Думая о ГИС. Планирование географических информационных систем: руководство для менеджеров. / Р.Ф. Томлинсон // Пер. с англ. - М. : Дата+, 2004
Колесниченко О.А. Применение геоинформационной технологии Esri для решения задач маркетинга в пространственно-временном измерениях / Колесниченко О.А., Ковгар В. Б. //
Ученые записки Таврического национального университета имени В.И. Вернадского. Серия: География. - 2012. - Т. 25 (64). - № 1- С.136-145.
В статье описано применение геоинформационной технологии Esri для обработки темпоральных данных и предложено использовать соответствующие средства автоматизации (геоинформационные системы) в маркетинговых исследованиях.
Ключевые слова: геомаркетинг, геоинформационная система, темпоральные данные.
Kolesnichenko O. The use of Esri GIS technology to solve marketing problems in the space-time dimensions / Kolesnichenko O., Kovgar V. // Scientific Notes of Taurida National V. I. Vernadsky University. - Series: Geography. - 2012. - Vol. 25 (64). - № 1 - P. 136-145.
The article describes application of GIS technology from Esri to handle temporal data. Authors propose to use its tools in geomarketing research.
Keywords: geomarketing, geographic information systems, temporal data.
Поступила вредакцию 20.04.2012 г.
