Кейсы
Практические примеры применения данных
для обоснованных решений в разных отраслях
Телеком

Кейс: Оценка рентабельности прокладки каналов связи

  • Отрасль:
    Телеком
  • Контекст:
    Телеком-операторы планируют подключение новостроек задолго до заселения домов. На этом этапе важно понять, насколько экономически оправдана прокладка каналов связи, чтобы сопоставить будущие инфраструктурные затраты с потенциальной абонентской базой.
  • Задача:
    Оценить рентабельность подключения строящихся объектов за счёт:
    • предварительного расчёта затрат на прокладку каналов связи,
    • оценки потенциального спроса на телеком-услуги со стороны будущих жителей.
  • Тип данных:
    Для решения анализируются детальные данные по новостройкам, включая:
    • количество квартир и их площадь,
    • число комнат,
    • класс жилья и ценовые категории,
    • характеристики объектов, влияющие на объём и формат будущих услуг.
    Эти данные позволяют оценить как параметры будущих расходов, так и потенциальный объём услуг, которые можно предложить абонентам.
  • Результат:
    Операторы получают возможность заранее спланировать прокладку каналов связи, оценить экономическую целесообразность подключения новостроек и выстроить необходимые партнёрства к моменту, когда можно начинать предлагать услуги будущим жителям.
Электронная коммерция

Кейс: Холодный старт для онлайн-продаж

  • Отрасль:
    Электронная коммерция
  • Контекст:
    Компании, продающие онлайн, стремятся увеличить время нахождения пользователей на сайте или в приложении за счёт персонализированных рекомендаций, что напрямую влияет на вовлечённость и продажи. Однако при первом визите пользователя платформа не располагает достаточной информацией о его предпочтениях.
  • Задача:
    Обеспечить показ релевантных рекомендаций новым пользователям в условиях недостатка собственных данных и решить проблему так называемого «холодного старта».
  • Тип данных:
    Для решения задачи подходят
    • данные специализированных агрегаторов об интересах пользователей,
    • технология Stable ID, позволяющая определить стабильный идентификатор пользователя и связать его с имеющейся информацией об интересах.
  • Результат:
    Онлайн сервис получает возможность формировать релевантные рекомендации уже при первом визите пользователя. Это позволяет повысить вовлечённость новых посетителей и увеличить вероятность их конверсии в клиентов.
Девелопмент

Кейс: Планирование объектов застройки

  • Отрасль:
    Девелопмент
  • Контекст:
    При застройке новых территорий и формировании жилых кварталов девелоперам важно заранее понимать, какие коммерческие объекты будут востребованы будущими жителями и в каком объёме. Ошибки на этом этапе приводят к простаивающим площадям и снижению экономической эффективности проекта.
  • Задача:
    Спрогнозировать востребованность коммерческих форматов в новом жилом комплексе с учётом:
    • опыта эксплуатации коммерческих объектов в других ЖК,
    • потребностей жителей соседних жилых массивов,
    • особенностей окружающей инфраструктуры.
  • Тип данных:
    Для решения задачи используются данные в гео-формате, включая:
    • информацию о тратах и покупках жителей в жилых комплексах,
    • историю пользования коммерческими услугами во времени,
    • агрегированные поведенческие данные для выявления устойчивых паттернов спроса.
  • Результат:
    Сравнение портретов целевой аудитории позволило определить коммерческие форматы, которые с наибольшей вероятностью будут востребованы будущими жителями нового жилого комплекса, и заложить эти параметры в проект на этапе планирования.
Туризм

Кейс: Анализ туристического потока

  • Отрасль:
    Туризм
  • Контекст:
    Внутренний туризм в России демонстрирует устойчивый рост. Муниципалитетам, органам исполнительной власти и бизнесу в сфере HoReCa становится всё важнее понимать структуру туристического потока и реальные потребности гостей территорий для корректного планирования своей деятельности.
  • Задача:
    Получить объективную аналитику туристического потока, позволяющую:
    • выявить группы людей, временно изменивших место регулярного проживания,
    • понять особенности их поведения и потребностей,
    • оценить эффективность реализуемых мер развития территорий.
  • Тип данных:
    Для анализа использовались финансовые гео-данные, позволяющие:
    • определить районы и периоды временного пребывания туристов,
    • выявить места проживания, питания и досуга,
    • проанализировать изменения в способах реализации бытовых нужд в период поездок.
  • Результат:
    Сформированные отчёты позволяют:
    • сформировать портрет туриста,
    • оценить эффективность реализованных мер путём сравнения показателей «было» и «стало»,
    • спрогнозировать изменения, необходимые для достижения целевых показателей развития территорий и сервисов.

    Данные полезны муниципалитетам, органам исполнительной власти, а также бизнесу в сфере HoReCa, заинтересованным в развитии туристической инфраструктуры и повышении эффективности работы с туристическим потоком.
Начните работать с данными безопасно и эффективно
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами,
уточним задачи и подскажем оптимальный формат участия на платформе