Подсчет трафика: 6 альтернатив ручке и бумаге

И сразу логичный вопрос: зачем считать трафик людей? Всё и так понятно: через центральные проспекты города проходит большее количество людей, чем через улицы спального района. Но не всё так просто: если кофе на вынос требует большей сквозной проходимости людей, то проект семейной булочной будет успешнее на улицах «спальников». Поэтому посчитать количество трафика необходимо:

  • перед открытием новой точки бизнеса;
  • для оптимизации маркетинговых кампаний (раздача листовок, установка внешней рекламы, управление оффлайн конверсией);
  • для регулирования транспортного потока и улучшение городской инфраструктуры

Для чего необходимо считать трафик - разобрались. Теперь давайте рассмотрим как лучше это делать. Согласитесь, подсчёт трафика с помощью ручки и бумаги — устаревший метод. Он часто приводит к ограниченным наборам данных, ошибкам исполнителей и экстраполированным моделям трафика (из 3 дней расчетов нужно сделать вывод о среднем трафике за год или месяц). Сегодня доступны новые методы по подсчёту трафика, которые намного более точны и эффективны:

1. Подсчет с использованием видеонаблюдения

2. Камера с искусственным интеллектом

3. Датчики движения, пересечения

4. Теоретическая модель трафика и ИИ модели

5. Wi-fi радары

6. Подсчет посетителей на основе телекоммуникационных данных

У каждого подхода есть свои преимущества и недостатки.

Подсчет с использованием видеонаблюдения

Это самы простой способ увеличить эффективность подсчета и иметь возможность проверить исполнителей. Такой подсчет осуществляется в определенном месте в течение периода от трех до семи дней. Собранные данные обрабатываются визуально людьми на ускоренной перемотке и дают представление об абсолютном количестве трафика, разделении на виды транспорта и данных о пунктах отправления и назначения на микроуровне. Будь то пешеход, велосипедист, автомобиль, грузовик или другой вид транспорта, системы видеонаблюдения могут предоставить ценную информацию.

Если мы не имеем доступа для установки камеры видеонаблюдения, например при подсчете проходимость возле здания перед открытием бизнеса, или исследований для расстановки раздачи листовок — самый простой способ установить автомобиль с видеорегистратором для записи.

И да, ручка и бумага все таки понадобится в этом случае тем, кто будет считать трафик с видео)

Плюсы: простота, не нужно закупать дополнительное оборудование.

Минусы: ошибки при визуальном подсчете. Ошибки экстраполяции модели на длительный срок (например проведение в дни подсчета рядом с местом подсчета какого-либо ежегодного мероприятия из-за которого количество трафика будет завышено)

Камера с искусственным интеллектом

Это может быть как цельная система - модуль искусственного зрения, так и программное обеспечения для распознания количества людей на видео снятых любым способом (с камер видеонаблюдения или видеорегистратора, как упоминалось в предыдущем методе)

Этот способ оправдан если подсчетов нужно проводить много, в таком случае покупка системы или программы может быть дешевле, чем затраты на заработную плату людей считающих визуально по видео.

Плюсы: отсутствие ошибок визуального подсчета, возможность длительного и постоянного подсчета без затрат

Минусы: ошибки экстраполяции модели на длительный срок если нет постоянной камеры видеонаблюдения в этом месте

Датчики движения, пересечения

Этот метод в основном используется в уже имеющихся офлайн магазинах для подсчета например входящего в магазин трафика, для подсчета конверсии в продажу смены магазина, и исследования влияния маркетинговых компаний на количество пришедших в магазин.

Иногда используется для подсчета количества транспорта на дороге.

Плюсы: точность, постоянность подсчета, и низкая стоимость обслуживания системы после установки.

Минусы: узкая сфера использования

Теоретическая модель трафика и ИИ модели

Самые современные представители класса — модели искусственного интеллекта, которой "скармливают" данные от трафике, полученные другими способами и данные о инфраструктуре: местонахождение метро, остановок, парковок, ТЦ, БЦ, учебных заведений, жилых домов и тд. Система обучается и может смоделировать расчет количества трафика в других местах на основе общедоступных данных.

Плюсы: быстрая и малозатратная масштабируемость таких систем после достаточного обучения.

Минусы: дороговизна создания и большие серверные мощности, что может отразиться на стоимости конечной услуги. Неточность моделей с малым количеством данных.

Wi-fi радары

Это специальный роутер, который улавливает пассивные Wi-Fi-сигналы всех устройств (телефоны, планшеты, ноутбуки и т.д.) в радиусе действия. Это устройств не только считает количество трафика, но и позволяет таргетировать онлайн рекламу на пользователей попавших в радиус действия устройства, это удобно для уже работающих заведений, например общепита — можно показать акцию для человека который каждый день проходит мимо.

Есть портативные устройства которые позволяют собрать базу для онлайн рекламы, например на тематических форумах и мероприятиях.

Плюсы: возможность таргетирования онлайн рекламы

Минусы: при установке на улице нет разделения по видам транспорта.

Подсчет посетителей на основе телекоммуникационных данных

Количество трафика вычисляется по расположению мобильных устройств. Это очень полезный инструмент для мониторинга толпы. А так же позволяет проводить анализ трафика онлайн, находясь в другом городе или даже стране.

Основным поставщиком данных в таких системах являются сотовые операторы. Однако такие данные являются достаточно дорогими и используются в основном в анализе больших девелоперских проектов или при выборе места для торгового центра.

Плюсы: длинный период подсчета, позволяет избежать ошибок экстраполяции; можно получать различные разрезы по дням, месяцам или рабочим часам; онлайн доступ

Минусы: дороговизна

Проект GisBuyer. com

Почему я разбираюсь в этой теме и создал такой обзор? Потому что я сам занимался оффлайн магазинами и много эксперементировал с местоположением магазинов, часто переезжал. И из этой боли создал с партнером проект gisbuyer. com — онлайн анализ коммерческих помещений, который показывает количество пешеходного трафика, число жителей в домах в радиусе и расстояния до инфраструктурных объектов.

Количество трафика мы считаем на основе GPS координат миллионов мобильных устройств за прошедший год, использующих геолокацию. Получаем разрезы по дням недели и часам дня. Пример отчета выглядит так:

На данный момент сервис работает в городах: Москва, Санкт-Петербург, Казань, Новосибирск, Калининград. Мы не стоим на месте — в процессе запуск Уфы. Данные без трафика доступны бесплатно.

0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null