ТЦ и ТРЦ. Как анализировать местоположение, трафик, профиль и выручку

Цель

Оценить локацию для торговой точки, ТЦ, привлекательность места для конкретного вида бизнеса, рассчитать потенциальный трафик ТЦ или точки арендатора

Контекст:

Экспертная оценка локаций и торговых площадей для размещения бизнеса основывается на накопленном частном опыте, который хорош для анализа, но ограничен знакомыми вариантами и физической возможностью оценки 10-20 факторов. Рассказываем о том, как технологии расширяют экспертные возможности.

Ключевые показатели

Количество видов данных — более 1 000 (плюс их комбинации)
Количество городов для анализа в России – 3000+
Массивы анализируемых данных — десятки терабайтов
Реализованные релевантные проекты — более 100
Экспертиза по направлениям бизнеса – количество не ограничено
Бюджет на проект – от 200 000 рублей
Зона покрытия – вся Россия
casr-key

Решение

Один из самых популярных запросов со стороны ТЦ и ТРЦ – это оценка с точки зрения сбора арендных платежей и предиктивный анализ: кто уйдёт, кто привлечёт больше трафика, как сформировать пул брендов для фудкорта или в определённой категории товаров. У самих ТЦ за годы работы накапливается и собственная большая экспертиза, и много своих данных. Расскажем о том, как мы их анализируем и обогащаем, чтобы повысить точность прогнозов. Обычно мы начинаем с зоны потенциала расположения самого ТЦ. У нас есть базовые слои населения, благосостояния, трафика, концентрации БЦ, ТРЦ, дорожной и транспортной инфраструктуры. К этим слоям добавляются агрегирующие слои и обширная географическая экспертиза.

Начнём с простого и очевидного. С помощью вышеперечисленных данных мы вычисляем количество реально доступных ТЦ на человека в городе. Подсвечиваются зоны дефицита и профицита, а для удобства данные отображаются в цветовой схеме. На этом этапе все сразу видят, почему у того или иного ТЦ, например, в зоне дефицита больше уровень утилизации помещений, выше стоимость аренды и выше спрос на неё.

Социально-демографические факторы: важно, кто живёт в радиусе 500 метров и двух километров

У Marketing Logic за время работы накопилось много своих данных, и они могут быть очень полезны. Например, ретроданные о сроке жизни организации в той или иной локации, как минимум, заставят внимательнее присмотреться к ней и к различным факторам, влияющим на бизнес. Мы анализируем профиль и формат компаний, чтобы выводы были точнее, а рекомендации предметнее. Мы также выявляем коэффициент открытия и закрытия ТЦ, уровень утилизации площадей. Плюс выводим оптимальный микс видов бизнеса в рамках одного ТЦ: какую площадь отдавать магазинам одежды, какую долю продуктовым, фудкорту, развлечениям и кинотеатру, магазинам различных профилей – конечно, совместно с экспертами заказчика. Такие коэффициенты мы вычисляем по всем ключевым направлениям и видам деятельности. На этом этапе это не жёсткая рекомендация искать другой ТЦ или другого арендатора, но, как минимум, повод присмотреться к профилю бизнеса. Если здесь уже был обувной магазин, и он съехал, спустя полгода, а до него съехали ещё три обувных ретейлера, то это очевидный способ заставить себя задуматься и провести дополнительный анализ по другим переменным. И, вероятно, он покажет, что лучше с обувным магазином на эту территорию не заходить. Распределение коэффициентов позволяет выявлять и описывать профиль каждого ТЦ. Это только кажется, что они все одинаковые. По факту, это совершенно не так, каждый уникален, а у очень многих свой профиль. Где-то больше площадей с товарами для дома и офиса, где-то для сада и огорода, где-то косметика и высокая доля салонов красоты и т.д. Профиль ТЦ, если последний успешен, очень много говорит о целевой аудитории, которая обеспечивает центру популярность и как следствие экономические показатели.

Слои с расширенными характеристиками помогают нам на следующем этапе оценить Cash Flow

Полноценный проект проходит несколько стадий «фильтрации». На этапе совместных экспертных решений составляется набор правил, по которым необходимо оценивать объекты. Составляется пул потенциально интересных объектов: например, все ТЦ и ТРЦ России или отдельных регионов и городов, потом этот список оценивается с точки зрения ключевых, важнейших параметров. После того, как отсеялись те, кто не подходит по важным характеристикам, остаются объекты или локации для них, которые оцениваются уже по дополнительным параметрам. Они могут быть разными: и социально-демографическими, и экономическими, и по конкретному виду деятельности – всё зависит от того, какая конечная цель анализа. Если ищется площадка под конкретный бизнес, то проводится своеобразный «скоринг» ТЦ, подходящих по параметрам. Если необходимо место для строительства самого ТЦ, то мы проводим «скоринг» территории для строительства. Распространённая задача – определить тип бизнеса для заполнения ТЦ, чтобы он был максимально успешным с учётом окружающих социально-демографических факторов и желаемого финансового результата, а также устойчивости модели. Зачастую администрации, менеджмент ТЦ уверены на 100% во флагманских брендах, т.н. «якорных» арендаторах, но профиль ТЦ складывается не только из них. Важно правильно распределить доли, чтобы хорошо и удобно было всем: и самому ТЦ, и арендаторам, и их бизнесу, и, конечно, покупателям, которые найдут то, что им нужно, и сформируют устойчивый трафик.

Геоаналитическая система разгружает экспертов бизнеса, высвобождая время на более детальную экспертизу или другие задачи. При этом, эксперт обычно сопровождает и «ведёт» проект от стартовых базовых слоёв к моделям, основанным на машинном обучении, т.е. в курсе всех расчётов и правил их построения.

Результат

Результат комплексных и детальных расчётов, анализа и оценки торговых центров, площадей и локаций, основанных на большом количестве и виде данных – это такая же комплексная и детальная оценка любого объекта. Также это универсальный набор сформированных и выверенных моделей для конкретного бизнеса и его задач. Через эти модели мы можем «прогонять» неограниченное количество объектов, чтобы оценить их потенциал и прогнозный финансовый результат. Такие решения экономят месяцы ручного экспертного труда и значительно выигрывают в точности за счёт анализа терабайтов данных.