Анализ данных о местоположении

клиентовProvectus

Казань 2016

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.

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.

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

Смещение данных

Male Female00%10%20%30%40%50%60%70%

Gender

ProfilesCensus

Age 18-24 Age 25-34 Age 35-44 Age 45-54 Age 55-64 Age 65+0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

Age distribution

ProfilesCensus

Смещение данных в пользу более активных соц.-дем. групп пользователей

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