1. Анализ данных о
местоположении клиентов
Provectus
Казань 2016

2. Основные задачи
• Понять специфику клиентов определенного бизнеса:
• Что их привлекает?
• Какие тренды?
• Где размещать рекламу?
• Как развиваться дальше?
• Кто конкуренты? Что с ними происходит во времени?
• Оценить влияние рекламы
• Убедиться в качестве и полноте данных.

3. Данные
• Сигналы с устройств (местоположение, время, идентификатор
устройства)
• Профили владельцев устройств
• Справочник адресов
• Справочник бизнесов
• Географические данные (штаты, DMA, дороги, и т.д.)
• Данные переписи населения
• Данные от партнеров
• И т.д.

4. Примеры
• Стандартные отчеты
• Cadillac custom analysis
• Profiles index
• Mariano’s custom analysis
• Double Geocoding with Google Places API

5. Смещение данных
00%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
Male Female
Gender
Profiles
Census
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
50%
Age 18-24 Age 25-34 Age 35-44 Age 45-54 Age 55-64 Age 65+
Age distribution
Profiles
Census
Смещение данных в
пользу более активных
соц.-дем. групп
пользователей

6. Проблемы
• Удаление «выбросов»;
• Propensity Score Matching для уточнения всевозможных
результатов с использованием контрольных групп
(демографические профили, характеристика клиентов по типам
посещаемых мест);
• Автоматизация double geocoding;
• Определение временных трендов посещаемости с учетом
изменений в объемах сигналов