Источники мобильных данных и их анализ – информация о местоположении

Продолжаем тему об использовании мобильных данных, начатую в этом посте. На сей раз приведем примеры по данным о местоположении пользователей мобильных сетей. Мобильность лежит в основе человеческой природы, людям свойственно передвигаться с места на место.
Представьте себе, что Ваш бизнес имеет полную информацию о передвижениях Ваших клиентов, настоящих и потенциальных – каждый поход в магазин, каждое передвижение на работу, каждую прогулку с друзьями или с собакой. Что Вы можете извлечь из этой информации? Достаточно много…



Вооруженные этим знанием, можете ли Вы предложить им свои товары и услуги? Конечно! И что более важно – сделать это в нужное время в нужном месте! Вы часто замечали важные для Вас рекламные сообщения в поиске на Google? Потому что Google знает, что Вы ищете. Сообщения будут еще более релевантными, если маркетологи будут знать поведенческие аспекты целевой аудитории не только в онлайн, но и в реальной жизни. И анализ информации о местоположении может рассказать намного больше, чем клики в онлайн. Это уже не научная фантастика, это реальные проекты, над которыми работают Google, Nokia и многие стартапы.

Стартап Sense Networks обрабатывает данные о передвижениях примерно 4 миллионов пользователей мобильных услуг, собранные за год. Информация о местоположении собиралась посредством GPS, систем сотовой связи, Wi-Fi хотспотов. Реальные имена пользователей не разглашаются - для аналитиков они являются просто передвигающимися точками на карте.

Что может быть получено из этих данных? Например, можно увидеть кластеры потребителей в местах расположения популярных ресторанов и розничных магазинов. Бизнесмены выбирают определенные излюбленные места для деловых встреч.

Также можно изучать передвижения отдельных индивидуумов. Ставшие безработными быстро меняют привычный маршрут от дома до работы и назад на более случайные движения. Получая информацию о том, где люди ночуют, можно сделать предположения о стоимости квартиры и, соответственно, уровне дохода каждого «человека – точки». Затем, когда этот человек придет в автосалон или в другой магазин, можно предлагать ему люксовые бренды или экономичные бюджетные модели, не делая оценок о его доходе по тому, во что он одет, какие часы одевает и как выглядит.

С каждым шагом, люди, которые участвуют в проекте, прибавляют данных в базу компании, являющуюся репозиторием информации о человеческом обществе в дивжении (пока еще малой его части), и позволяют более точно предсказывать их поведение. Это стало возможным благодаря новым мобильным устройствам и беспроводным сетям передачи и сбора информации. Мобильный телефон, компьютер, коммуникатор (список можно продолжать) становится мостом между реальным и виртуальным миром, богатым источником информации о реальном мире и происходящих в нем процессах.

Конечно, превратить сырые данные в полезную информацию непросто. Но такой метод исследований – предсказание поведения людей и их потребительских предпочтений – может очень скоро найти приеменение в различных отраслях человеческой деятельности – от маркетинга до финансов.

Видео о компании можно посмотреть здесь.