Геоаналитика. Денис Струков о задачах и новых инструментах на основе геоданных

Почему выбирают вашу платформу?

В первую очередь потому, что она позволяет получить конкурентное преимущество для заказчика. Будь-то бизнес-заказчик или мэрия. Возьмем бизнес, например, Х5 Group. Там важно быстро развиваться и захватывать доли локальных рынков. Но ретейл — высококонкурентная среда. Игроков на этом рынке много и подходящую недвижимость легко можно упустить, если медлить с решением. Когда–то, несколько лет назад, мы помогли автоматизировать бизнес-процессы поиска новых локаций, где уже есть спрос на определенные товары, где есть потребитель, ориентированный на магазины определенного формата. Оценка локации и принятие решения с геоаналитической платформой занимает несколько минут, вместо дней или даже недель, которые требуются при традиционном подходе к вопросу. При развитии мелкоформатной розницы топ-менеджеры заявляли об использовании геоинформационной системы (ГИС) публично, сейчас мы видим и новые форматы, и франчайзинговые виды развития, и постаматы.

Геоинтеллект как программное обеспечение класса Location Intelligence – это не просто визуализатор карты в дашборде, а нечто большее

Магазины поменьше, например «ВкусВилл» тоже движутся в этом направлении, но своим путем. Там есть интересные моменты, связанные с интеграцией платформы «Геоинтеллект» с CRM-системой, например. К слову, это заметная тенденция — интеграция различных систем. И здесь раскрывается еще один плюс нашей платформы — ее высокая совместимость с другими решениями, легкость ее интеграции.

Это про Location Intelligence?

Да Location Intelligence (LI) -это новый класс систем, который содержит не просто ПО с картой, как было раньше с геоинформационными системами (ГИС). «Геоинтеллект», как LI— это ПО с картой, геоданными и инструментарием для работы с ними, с выгрузкой отчетов, как готовый «конструктор» функций для разных задач и отраслей вместе с геоданными в одной «коробке» (или в одном «сервисе»). Здесь есть очень много пересечений с рынком BI, в котором есть тоже карты и картограммы с геоданными. Но с Location Intelligence, как продолжателем ГИС-технологий, можно проводить более глубокий анализ геоданных и более гибко анализировать территорию, создавать отчеты и т.д. Т.е. LI – это не просто визуализатор карты в дашборде, а нечто большее. Если компания хочет и нуждается в работе с большим количеством геоданных на разных территориях, то лучше выбирать не BI, а платформы класса LI.

А есть в России такое ПО?

К сожалению, пока нет, есть зарубежные аналоги. «Геоинтеллект» тоже только начал этот путь. Но уверен, появятся конкуренты

Вернемся к бизнес-задачам. Отличаются ли запросы к такого рода решениям у разных ретейлеров?

Да, есть различия, связанные с разными форматами магазинов — у них разные критерии оценки спроса и математические модели прогноза товарооборота. 

Почти всегда необходима кастомизация. Для разных ретейлеров создаются разные программные модули, которые обеспечивают workflow, позволяют ускорять процессы согласования объектов, ввод и обработку информации, а также принятия решений.

В целом, если рассмотреть логику развития всех инструментов аналитики (и геоаналитики в частности), то конечно, все они стремятся давать не просто визуализацию данных, а какие-то законченные решения или рекомендацию в виде цифр, тепловых карт и т.д. С точки зрения пользователя это легче. Не надо ни о чем думать и интерпретировать. С точки зрения разработчика это сложнее. Примеры таких «калькуляторов» – прогноз товарооборота магазина, или количества операций в банкомате, или посещаемости в будущем ресторане. Примеры тепловых карт – бизнес-потенциалы для открытия того или иного малого бизнеса: парикмахерских, лабораторий для взятия анализов, ПВЗ, химчисток, магазинов табака, пекарен. Тепловые карты, как правило, уже содержат « в себе» факторы привлекательности места (население, трафик, конкуренцию и др.) и отображают потенциал места. Кстати, мы в свое время называли их «зоны пригодности» или «бизнес-потенциалы». Рады, что многие терминологию используют ту, что была придумана нами когда-то в геомаркетинговых отчетах.

Вы знаете, иногда можно наблюдать такую картину: несколько пунктов выдачи разным маркетплейсов находятся рядом («Озон», «Яндекс», Wildberries, к примеру), но в одном всегда очередь, а в другие почти не заходят. Это ошибка при выборе локации? С чем это связано?

Бизнесы разные, у всех разная стратегия развития (экспансии). Везде нужна оптимизация по разным критериям, под разные форматы. Задача большинства e-comm – максимально покрыть город. Очень многие работают по франчайзинговой схеме, и с одной стороны стоит задача «попасть» в ту массу людей, которые проживают в домах поблизости, с другой стороны, не навредить другому партнеру-франчайзи, который открыл точку рядом. В договорах даже учитывается некая зона, в которой нельзя открываться, скажем, 300 или 500 метров от существующей точки. Определить оптимальное расположение с точки зрения расстояния и населения в доме недостаточно. Важно учитывать дополнительные факторы, например доходы людей. В случае с электронной коммерцией бывает ситуация «взаимного притяжения». Мы работали и продолжаем работать со многими ключевыми игроками E -comm. Некоторые из них после нашего взаимодействия создали свои простые сервисы. Это карты, которую они распространяют среди своих франчайзи, с зонами, где нельзя открываться, чтобы точки сами с себя не съедали, не каннибализировались. Карта простая и понятная. Чтобы ей пользоваться не нужно быть специалистом или нанимать консультантов. Это очень интересный, на мой взгляд, путь — давать такие сервисы малому бизнесу со стороны крупной компании подумав заранее о том, чтоб франчайзи не закрывались и работали продолжительное время.

Кроме того, сила бренда довольно интересный феномен, отдельный для изучения и учета в таких исследованиях. А еще отдельно стоит рассматривать не только внешние геомаркетинговые факторы, но и внутренние факторы магазина, здания и т.д. Очень часто они не цифруются, т.к. сложно оцифровать плохое настроение продавца или усталость в глазах.

Геомаркетинг – сложная область геоаналитики в ритейле, требующая отдельного изучения. И, надо сказать, до сих пор не все инструменты отвечают на сложные геомаркетинговые вопросы. Нужны, зачастую, дополнительные исследования, изыскания, опросы также никуда не делись, как и полевые исследования.

Слышала, что вы преподавали крупным компаниям?

Да. Есть опыт ведения курсов в крупных e-comm компаниях, в т.ч. перечисленных вами, я лично проводил небольшие внутренние семинары несколько лет назад. Мы, кстати, одни из первых в России еще в 2005 году придумали курсы повышения квалификации для бизнеса в одном из вузов Санкт-Петербурга. Стараемся вести ежегодно секцию по геоаналитике в рамках Недели российского ретейла в Москве и других городах. Также сейчас веду ежегодно программу «Геомаркетинг» в Санкт-Петербургском филиале Высшей школы экономики. Меня часто зовут прочитать лекции в рамках MBA, EMBA и даже корпоративные программы для ряда корпораций. Не всегда удается уделить образовательным проектам время, но это очень интересно. Мы с этого начинали когда-то.

Кто еще, помимо ретейла и E-com, покупает ваше решение в бизнесе? А может быть, госсектор?

Это и сети ресторанов, в том числе и отрытые по франшизе; и DIY, то есть строительные магазины и хозтовары; аптеки и сети частных клиник. И многие другие, которые развиваются как органически, так и по франчайзинговой схеме. К нам обращаются и девелоперы, которые развивают ЖК или оценивают земельные участки. Их интересует, что будет, если на первом этаже нового ЖК разместить аптеку, например, насколько это может быть интересно аптеке.

С госсектором, кстати, мы тоже работаем. Решаем актуальные задачи размещения социальных объектов, школ, детских садов, медицинских учреждений, мусорных контейнеров по раздельному сбору, видеокамер, объектов эко-мониторинга.

Уделяем внимание моделированию каких-то пространственных процессов, например загрязнению окружающей среды и их влиянию, например на заболеваемость городских жителей. Делаем прогноз заболеваемости, а также ресурсов здравоохранения внутри города или региона в будущем, учитывая перераспределение больных в стационарах. Создавали имитацию распространения заболеваемости кори, Covid-19 внутри города для понимания распространения случаев и причин, моделирования сценариев карантина и т.д. 

Есть ряд инструментов по расчету комфортности кварталов города сейчас и в будущем и инструментов, отвечающих на вопросы «Что будет, если?». Как изменится комфортность квартала, если поставить школу или поликлинику, как будет выглядеть город через 20 лет с точки зрения метрик.

Словом, для госсектора, мы занимаемся тем, что можно объединить одним словом - технологиями Smart City. Для нас совокупность аналитических методов прогнозирования, визуализации, использования геоаналитики на основе различных городских данных – это и есть «Цифровой двойник города». Т.е. «Цифровой двойник» на базе геоаналитической платформы - не просто 3Д визуализация карты города. Должен быть прогноз изменения городской среды, факторов, влияющих на комфортность проживания людей.

Цифровой двойник на базе геоаналитической платформы - не просто 3D-визуализация карты города. Должен быть прогноз изменения городской среды, факторов, влияющих на комфортность проживания людей

У вас, кажется, кандидатская на тему экологии? Как вы объединили экологию, здравоохранение, ретейл …?

Да, название сложное, если коротко я занимался безумно интересной взаимосвязью между «откликами» в виде определенных патологий заболеваемости жителей городской популяции и факторов загрязнения окружающей среды, их вызывающих. Исследования проводились давно, совместно с эпидемиологами, долго откладывал, защитился намного позднее. Меня всегда интересовали связи одних процессов с другими, математические методы и геоинформатика, визуализация. Всегда было интересно изучить новые влияния и понять причины тех или иных явлений, особенно на карте. Позднее, мы попробовали аналогичные эксперименты уже с «откликами» и «факторами» в ритейле. Кстати, тогда вот мы столкнулись со всеми проблемами с данными, геоданными, так называемыми «синтетическими» геоданными и т.д.

Это и есть ИИ?

Ну можно и так сказать… Мы об этом ранее говорили.

В своей деятельности вы используете искусственный интеллект. Недавно произошел масштабный сбой в работе GPT-4, одной из самых известных и востребованных нейросетей. В ответ на запросы пользователей она несколько часов подряд выдавала бессмыслицу. Это повод задуматься о том, насколько надежны нейросети и, если смотреть шире, цифровая среда. Как при этом обезопасить себя и свои данные, на ваш взгляд?

Да, мы действительно используем методы машинного обучения, что является частью искусственного интеллекта. Но мы пока не используем генеративные методы — только статистические, скажем так.

Практика показала, что все магазины даже в рамках одной сети, работают по-разному, и сделать универсальный искусственный интеллект для прогнозирования товарооборота или иных метрик работы магазина невозможно. При этом, необходимые внутренние данные магазинов сродни персональным данным человека — тема очень чувствительная. Тут возникают риски. Поэтому мы нашли способы обучать искусственный интеллект без передачи данных нам, в отличие от некоторых стартапов и молодых компаний, которые обучают свои нейронные сети, как черный ящик, разными данными о выручках, делая прогноз точнее. У каждого свой путь, выбирать заказчику.

Для обеспечения безопасности, мы можем установить нашу платформу на сервер клиента. И дальше датаинженеры, датасайнтисты заказчика начинают все это сопровождать в дальнейшем, развивать матмодели. Мы тоже можем участвовать, но делаем это уже в техническом контуре и под контролем заказчиков. Таким образом данные клиента никуда не уходят.

Некоторые клиенты пользуются облачным решением, но они обычно отдают нам данные, в зашифрованном виде. Это второй способ их защиты.

Ну и третий способ защиты – пользоваться внешним сервисом, не отдавая вообще геоданные, а потом самостоятельно сопоставлять внутренние геоданные. Ведь в сервисе «Геоинтеллект» все геоданные в зонах можно выгружать в машиночитаемый формат, списком, суммой метрик, сравнивать и т.д.

Если ваш вопрос связан с личными данными о человеке, то мы вообще не продаем персональные данные, мы занимаемся исключительно популяциями людей, суммированными в какой-то единице пространства: от квадрата и дома, до района или региона. Но для того, чтобы делать верные рекомендации, конечно, мы тестируем разные геоданные, которые дают поставщики, на «аккуратность», «адекватность» и «интерпретируемость». Для этого плотно и долго с ними, скрупулезно узнавая природу. Есть опыт работы практически со всеми сотовыми операторами, например, банковскими данными, данными операторов фискальных данных и других. На сколько я знаю, крупные компании стараются сервисы на основе клиентской аналитики не отдавать на аутсорсинг и держать экспертизу у себя. Это правильно и в рамках правового поля.

Отчасти, именно поэтому, и мы это подтвердили на многих кейсах, мы любим «синтетические» геоданные – некоторые «геомодели», которые показывают природу трафика, его распределения по улицам или в пространстве.

Как вы обновляете и актуализируете данные? Как представляете их?

В области геомаркетинга мы выделили основные критерии, которые влияют на спрос и работу торговой точки: это население в доме, это конкуренция точки по формату и, возможно, по типу. Плюс это какие-то показатели, связанные с проходимостью места. Здесь можно использовать модель притяжения населения, которую мы разработали еще 20 лет назад, когда начинали, на основе открытых данных (пример «синтетических геоданных»). Но также можно обратиться и к «более дорогим» данным, например, сотовых операторов. У них, правда, тоже есть свои ограничения.

В последнее время на российском рынке стали доступны данные ФНС и операторов фискальных данных, а в платном режиме и данные некоторых банков. Можно узнать, например, сколько человек получает, сколько тратит в этой локации, какой средний чек на группу товаров и так далее.

Все эти данные нужно либо визуализировать, либо на основе них делать какие-то математические модели, которые прогнозируют спрос. Эти данные могут быть представлены в виде тепловых карт, которые понимают люди. Мы очень часто делаем так называемые бизнес-потенциалы для какого-то бизнеса. В них собраны различные факторы спроса в понятном потребителю виде.

Мы стараемся подбирать геоданные под конкретную задачу и под бюджет клиента. Независимо от вендоров данных. И в этом тоже видим свое преимущество

Еще хочу заметить, мы стараемся подбирать геоданные под конкретную задачу и под бюджет клиента. Независимо от вендоров данных. И в этом тоже видим свое преимущество. Для качественной геоналитики нужно много геоданных. Раньше с этим были проблемы, а сейчас на рынке есть множество данных, которые можно купить. Кроме того, существуют специальные технологии RPA. Можно создать датасет на основе одних только открытых источников, этим уже не удивишь. Мы не зависим от банковских данных, или сотовых операторов, а стремимся подобрать те геоданные для конкретной задачи, которые наиболее точно, качественно решат проблему клиента. Очень много каких геоданных можно заменить, а процессы можно сымитировать (сделать «синтетические» геоданные).

И так то же самое с актуализацией. Сами мы стараемся актуализировать данные по домам и по ряду разных бизнесов, по точкам, по конкуренции. Все остальное мы приобретаем или получаем на партнерских основаниях, есть много договоров с партнерами, стараемся их поддерживать. Мы, к слову, даже создали в свое время маркетплейс, который стал площадкой для перепродажи геоданных. Поэтому появилась возможность вместе с геоаналитической платформой в одной «коробке» продавать и геоданные разных Заказчиков. Это и есть первый шаг к LI.

Вы не боитесь конкурентов?

Нет. Мы уже давно работаем на одном рынке со многими сотовыми операторами, банками и другими корпорациями, которые выкатывают подобные продукты. Но пока работы только больше и больше. Мы стараемся, как раз, объединять вендоров геоданных, сохраняя высокую экспертизу и веру в наш продукт и лучшее решение для клиента.

«Работаем для лучшего решения!» - миссия Центра пространственных исследований более 20 лет на рынке

Есть ли у вас партнерские программы?

Да, есть. Некоторые, системные интеграторы уже включили наше решение «Геоинтеллект. Платформа» в свои предложения по импортозамещению геоинформационных систем (ГИС). Мы открыты для всех — у нас есть хорошие предложения для дилеров.

Партнёры — это основной канал продаж крупных проектов в России. У нас за плечами опыт работы с различными корпорациями. В частности, есть партнёрская программа с Yandex Cloud. Мы реализовали много интересных «пилотов», проектов для федеральных госструктур, региональных ИОГВ, различных НИИ. Некоторые наши наработки есть на маркетплейсах, например, Yandex DataLens.

Один из ярких проектов это визуализация в веб-приложении «Геоинтеллект» на Яндекс. Картах смоделированного пеплопада на Камчатке в пространстве высоты и координат. Хорошее решение для ученых, туристов не только в нашей стране.

Вы реализовали множество проектов в области экологии, ретейла, занимались эпидемиями и городской безопасностью. Что планируете делать в будущем? Какая область кажется вам наиболее перспективной?

Мы видим большие перспективы использования наших технологий в госсекторе, в рамках умных городов и умных регионов. Сейчас активно планируют, думают какими будут города через 20 или 30 лет. Но это оформляется в виде мастер-планов и при этом редко «цифруется». Вместо информационной геоаналитической системы и цифровых двойников города делаются, условно говоря, отчеты в формате PDF.

А мы бы хотели, чтобы лица, принимающие решения на муниципальном или субъектовом уровнях, или даже просто жители городов могли посмотреть, каким будет город, просто передвинув бегунок в программе. Мы реализуем подобное в Ташкенте. 

Проект цифрового двойника Ташкента очень активно развивается, реализованы различные инструменты на базе нашего решения российской платформы «Геоинтеллект»

Есть ли планы выходить на зарубежные рынки?

Мы уже имеем представительства в Узбекистане, Кыргызстане, партнеров в Казахстане. Есть уже накопленные базовые геоданные по Армении, Белоруссии и другим странам.

Наши услуги в области B2B и в области B2G востребованы и в странах СНГ, и в ближайшем «дружеском» зарубежье. В этом году начали осваивать и страны дальнего зарубежья. Ещё в конце 2019 года мы проанализировали рынки и поняли, что регион MENA, Латинская Америка и Юго-Восточная Азия для нас будут целевыми. Они развиваются, и мы уже видим некоторые особенности и любопытные тренды как в коммерческом, так и в государственном секторе в этих странах. Процесс выхода на рынки для каждой страны, даже одного региона (континента), индивидуальный и требует тщательной проработки. К сожалению, не могу выдавать всех секретов, однако одно можно точно сказать: потенциал работы наших компаний в этих регионах точно есть. Мы также ищем партнеров в разных странах, которые, возможно, уже работают и имеют комплиментарных клиентов. Мы готовы рассматривать не просто дилерские схемы, но и совместный бизнес в этих странах. Успешные примеры бизнес-моделей уже есть. Уже апробировано в прошлом году работа в ряде стран и скоро будут первые проекты, т.к., считаю, что российские компании, при наличии желания и возможности, могут смело конкурировать с мировыми брендами за рубежом, предлагая качественные услуги и глубокую экспертизу, уникальные решения, не имеющие аналогов как на континентах, так и во всем мире.