الأقمار الصناعية مقابل البيانات المتنقلة - نهج متكامل

Forgot password?

Delete Comment

Are you sure you want to delete this comment?

الأقمار الصناعية مقابل البيانات المتنقلة - نهج متكامل

لكل من بيانات حركة مرور التجزئة من صور الأقمار الصناعية وأجهزة GPS / الأجهزة المحمولة نقاط قوة خاصة بها ، وتكون هية الأنسب لعمل للتطبيقات المختلفة. غالبًا ما تعمل بشكل أفضل معًا ، جنبًا إلى جنب مع البيانات من مصادر مثل الكاميرات الموجودة داخل المتجر أو أنظمة نقاط البيع أو المدفوعات.

يمكن أن تكون بيانات الجوال مفيدة في قياس تغييرات حركة المرور اليومية وأحيانًا كل ساعة على مستوى تدريجي مثل سلسلة من المتاجر. ولكن على مستوى متجر فردي ، من بين 20 شخصًا (أو سيارات) في المتوسط ​​في أحد المتاجر ، سيكون لدى عدد قليل فقط التطبيق الذي يتم تتبعه وأيضًا تنشيطه. حتى لو كانت قاعدة العينات هي جميع هواتف Samsung ، فسيظل ذلك 1/3 من المتسوقين فقط. وأي الهواتف هي متسوقين مستقلين حقًا مقابل جزء من مجموعة أو عائلة؟

على مستوى أولي ، يصعب حاليًا استخدام معظم بيانات الهاتف المحمول لقياس نمو حركة المرور بسبب النمو في مستخدمي الهاتف أو التطبيق الذين يولدون البيانات. إذا كان هناك مليون مستخدم للتطبيق العام الماضي و 2 مليون مستخدم للتطبيق هذا العام ، كيف يمكنك أن تطبيع لنمو العينة لجعل البيانات قابلة للمقارنة؟

بيانات حركة مرور التجزئة المستندة إلى القمر الصناعي من RS Metrics "Accuracy at Scale" ترى AI-human platform كل سيارة في موقف السيارات. وعادةً 1 سيارة = 1 معاملة في معظم تجار التجزئة.

تقيس بيانات القمر الصناعي حاليًا جزءًا من يوم واحد فقط (من الساعة 10:30 صباحًا إلى 1:30 مساءً) ، ولكن هذا يجعل جميع البيانات مؤشرا عاديًا وقابل للمقارنة مباشرة مع نفسه. وتمثل حركة المرور في منتصف النهار بشكل عام حركة المرور طوال اليوم لمعظم تجار التجزئة ، وحتى المطاعم التي تعتمد على الأحداث الليلية مثل Buffalo Wild Wings. في المستقبل القريب ستطلق الأقمار الصناعية التي تقيس أجزاء النهار والمساء.

على عكس بيانات الأجهزة المحمولة ، ترى الأقمار الصناعية كل حركة المرور في الهواء الطلق في كل متجر في السوق المحلية في نفس الوقت بالضبط ، مما يوفر طريقة عرض من التفاح إلى التفاح لحصة سوق السيارات الفعلية ، وكيف تتحول حصة السوق مع مرور الوقت بين المتاجر ومراكز التسوق و مراكز التسوق. هذا يجعل بيانات القمر الصناعي مثالية للاختبار والقياس لتحسين معدلات تحويل المتسوقين من خلال زيادة ساعات الخدمة أو سلسلة التوريد والتسويق بشكل أفضل ، وهي منطقة ضخمة من النمو غير المستغلة في معظم تجار التجزئة ، لأنه ببساطة إلى أن بيانات صور الأقمار الصناعية لم تكن هناك طريقة لقياس المتسوقين التحويل على نطاق واسع على أساس قابل للمقارنة مباشرة.

يمكن لبيانات الأقمار الصناعية أيضًا قياس الزيادة في عدد الزيارات من الأحداث ، مثل الإعلانات أو العروض الترويجية أو إعادة عرض النماذج ، وقياس مقدار ما يأتي من منافسين محليين محددين.

بالنسبة لاختيار واستراتيجية موقع العقار ، يمكن لبيانات الأقمار الصناعية ترتيب المتاجر المنافسة في السوق بالترتيب من أعلى إلى أدنى حركة مرور ، والتي ترتبط عادةً بأكثر من 90٪ بتصنيفات على إيرادات المتجر الفعلية. يوفر هذا عرضًا لنمو حركة المرور وإيراداتها لجميع المتاجر والمراكز المنافسة في السوق ، والتي غالبًا ما تكون غير معروفة أو تخمينًا في العديد من نماذج اختيار الموقع الحالية.

تتطور تقنية قياس اتجاهات حركة المرور بسرعة ، مع ظهور البيانات من أجهزة استشعار من جميع الأنواع ، بما في ذلك الأقمار الصناعية والجوال والتطبيق والكاميرات ومعاملات بطاقات الائتمان ، وأكثر من ذلك. بينما تستمر البيانات في النمو بمرور الوقت ، سيتم تحديد القيمة النهائية من خلال التحليل الدقيق لتدفقات البيانات هذه ، ومعرفة كيفية اختيار الأكثر فائدة لأي تطبيق معين.

تستخلص RS Metrics بيانات هادفة وجاهزة للاستخدام من مجموعة متنوعة من المصادر المستندة إلى الموقع توفر تحليلات تنبؤية وإشارات حركة المرور والتنبيهات وتطبيقات المستخدم النهائي. يمكن استخدام نقاط البيانات هذه على نطاق واسع لاتخاذ القرارات في الخدمات المالية والعقارية وتجارة التجزئة والسلع والسلع الحكومية والأبحاث الأكاديمية. فضولي لمعرفة المزيد؟

Like
Comment
Loading comments