Все статьи | Geointellect Help


рис 3	рис 4


рис 5	рис 6


рис 1	рис 2


рис 3	рис 4


рис 5	рис 6


рис 7	рис 8


рис 9	рис 10


рис 11	рис 12


рис 1	рис 2


рис 3	рис 4


рис 5	рис 6


рис 7	рис 8


рис 9	рис 10


рис 11	рис 12


рис 1	рис 2


рис 3	рис 4

Геоаналитика — ключевой инструмент при открытии бизнеса. На платформе Geointellect вы можете за 15 минут провести предварительную оценку места и понять, подходит ли оно под ваш формат. Ниже — готовые кейсы, которые можно адаптировать под свои задачи.

Оглавление

Кейс 1: Открытие шиномонтажа: как определить оптимальное место
Кейс 2: Как выбрать место под клинику
Кейс 3: Как открыть фиджитал-центр
Кейс 4: Как открыть ПВЗ
Кейс 5: Анализ доставок в ритейле
Кейс 6: Проходимость магазина, торговых центров
Кейс 7: Малый бизнес, работающий по франчайзингу
Кейс 8: Индекс комфортности по кварталам. URBAN

Кейс 1: Открытие шиномонтажа: как определить оптимальное место

В Северной части России теплеет, начинается сезон смены шин — услуга шиномонтажа становится особенно востребованной.

Задача и причина

Нужно найти локацию для нового шиномонтажа с учетом спроса, конкуренции и транспортной доступности. Причина проста: в ЖК на Фермском шоссе закрылся сервис, и сотни автовладельцев остались без удобного варианта поблизости.

Проблема

Ближайшие конкуренты находятся далеко, а в чатах жильцы обсуждают нехватку сервиса. Это четкий сигнал — спрос есть, предложение отсутствует.

Анализ решения

Потенциальная аудитория В зоне 10 минут пешком от ближайшего шиномонтажа живут 6 661 человек (5 140 в самом ЖК). С учетом уровня автомобилизации района выяснилось, что реальный спрос высокий.

Транспортная доступность

Железная дорога ограничивает поток клиентов: далеко ездить через мост никто не хочет. Геоаналитика показала, что оптимальный охват для новой точки — радиус 2 минуты на авто или 10 минут пешком.

Выбор локации

Смоделированные сценарии показали, что лучшая точка — рядом с автомойкой. Клиенты смогут совместить несколько услуг: мойка + замена шин.

Результаты

Грамотный геоанализ позволил:

определить локацию с высоким спросом и низкой конкуренцией;
учесть реальные транспортные барьеры и пешеходный трафик;
выбрать точку с сопутствующими сервисами, что повышает средний чек.

Для оценки локации важно:

данные о населении и транспортной доступности;
информация о конкурентах и коммерческих объектах;
тепловые карты и гибкие настройки сценариев.

Вывод: оптимальная точка найдена, потенциальная аудитория — 6 661 человек, ожидаемая загрузка — до 80% в сезон.

Читать подробнее: https://companies.rbc.ru/news/9VvblZMbeh/otkryitie-shinomontazha-kak-opredelit-optimalnoe-mesto/

Кейс 2: Как выбрать место под клинику

Задача: найти локацию для частной клиники в Санкт-Петербурге.

Пошаговый сценарий:

Определите целевую аудиторию. Например, женщины 25–55 лет с доходом выше среднего.
Добавьте слой «Платёжеспособный спрос». Фильтруйте по среднему доходу в районе.
Проверьте конкурентов. Включите слой «Медицинские учреждения» и активируйте фильтр по типу «частная клиника».
Проанализируйте транспортную доступность. С помощью модуля построения зон доступности (на машине/пешком/на транспорте).

Сформируйте отчёт. Экспортируйте карту и данные по выбранным территориям.

Итог: вы увидите потенциально перспективные районы, где высокий спрос, мало конкурентов и хороший доступ.

Кейс 3: Как открыть фиджитал-центр

Задача:

Определить, где и как запускать фиджитал-центр, чтобы он стал точкой притяжения, а не пустым помещением с VR-очками.

Анализ:

Проверили, кто вообще готов пользоваться фиджитал-сервисами. Целевая аудитория — молодёжь 14–30 лет и молодые семьи с детьми. Они ищут новые впечатления и готовы тратить на них.

Локация:

Использовали геоаналитику:

выбрали районы с высокой плотностью населения и торговыми центрами;
учли конкурентов (VR-залы, киберклубы, аттракционы);
посмотрели пешеходные потоки и транспортную доступность.

Лучший вариант оказался вблизи крупного ТРЦ: там высокая проходимость и аудитория, готовая к импульсным покупкам.

Кейс 4: Как открыть ПВЗ

70% успеха пункта выдачи заказов (ПВЗ) зависит от выбора места. Да, может быть десятки помещений с одинаковыми условиями аренды — но только правильная локация даст реальный поток клиентов.

❓ Какие вопросы нужно задать перед открытием ПВЗ:

Сколько людей живёт в зоне охвата?
Каков их уровень дохода?
Где проходит основной пешеходный и транспортный трафик?
Насколько плотна конкуренция в радиусе локации?
Как будет меняться население района в будущем (новостройки, застройка)?

Ответы на все эти вопросы можно найти с помощью платформы Marketplace of Geo-Intellect — независимого сервиса геоаналитики, который работает на основе больших данных.

🔍 Возможности Геоинтеллект для ПВЗ:

Анализ проживающего населения и демографии.
Оценка платёжеспособности и интенсивности покупок.
Трафик и плотность сигналов смартфонов (где люди реально двигаются).
Уровень конкуренции и расположение ближайших ПВЗ.
Наличие строящихся домов → прогноз роста населения.
Средние ставки аренды по данным крупнейших агрегаторов.

📝 Пример: поиск локации для нового ПВЗ

Находим подходящие по цене помещения через сервисы-агрегаторы.
Загружаем их в Геоинтеллект и проводим детальную аналитику.
Смотрим зону охвата каждой точки: численность жителей, возраст, активность.
Проверяем строящиеся ЖК → понимаем, вырастет ли трафик через 1–2 года.
Сравниваем уровень конкуренции: где уже есть ПВЗ, насколько они близко.
Анализируем плотность пешеходного потока (по сигналам смартфонов).
Оцениваем аренду и финальную экономику точки.
В итоге формируем отчёт по каждой локации или выгружаем все точки в Excel и сравниваем по ключевым метрикам.

✅ Результат

Вы получаете объективные данные, независимые от интересов конкретных компаний, и принимаете обоснованное решение: где именно открыть ПВЗ, чтобы он стал прибыльным.

Кейс 5: Анализ доставок в ритейле

Когда потребительское поведение меняется в сторону «онлайн», когда карантин дает сильный толчок к тому, чтобы люди пользовались доставкой товаров, еды и, даже, услуг, в этих условиях еще более большой интерес вызывает геоаналитика локаций (геомаркетинг) с учетом доставок. Давайте поразбираемся, какие есть примеры изучения для разных отраслей.

Геоаналитика для ПВЗ (пунктов вывоза заказов)

Здесь во главу угла лежат подходы к зонированию. Есть несколько видов зон: пешеходные, транспортные, радиусы с препятствиями и без, произвольные. Как правило, часто пользуются радиусами, однако, если Вы будете пользоваться расчетными зонами (к которым относятся транспортная и пешеходная), то Вы более оптимально и точно делаете расчеты зон доставок. Примерно на 25-35% по нашему опыту, можно сократить количество курьеров, время доставки и бюджеты на доставки, если прибегать к более точным расчетам. Пешеходные зоны «подходят» для анализа пешеходной доставки. Транспортные – соответственно, автомобильной.

Пешеходные зоны и точки доставок

Транспортные зоны 10 и 15 минут от ПВЗ в Геоинтеллекте и фактические зоны (красным), расчерченные вручную. Видны неоптимальные совпадения (синим)

Если, например, от всех точек вывоза или ПВЗ построить такие зоны и наложить их можно посчитать, как покрыт город по времени? Есть ли непокрытые места , сколько их.

Непокрытая локация (синим) в городе дала возможность посчитать непокрытое население по домам.

Уже потом, можно посчитать емкость рынка в этих непокрытых местах и определиться, надо ли открывать там новый пункт ПВЗ или нет. Делается это на основе данных о населении в домах, доходе, демографических данных. Обычно этот анализ в профессиональных системах займет не более 1 дня.

При рассмотрении зоны поближе получилось, что здесь большой процент домов посткризисной постройки – косвенный фактор проживания определенных семей.

Естественно делать такой анализ надо с учетом конкуренции. Конечно, мы не можем знать фактические адресные доставки конкурентов. Однако, логистически, так или иначе все будут обслуживать в первую очередь, ближайшие локации. В той или иной мере, надо учитывать доставку пешими курьерами или на автомобиле (узнать это можно из открытых источниов) и сделать аналогичное зонирование, как Выше, только не от собственных пунктов, а от точек конкурентов.

Далее накладывая зоны доставки от собственной сети и зоны доставки от конкурентов и , принимая во внимание, что есть определенные типы домов, населения в них и другие геомаркетинговые метрики, мы и приходим к тем локациям, которые недообеспечены ПВЗ в городе и точно будут пользоваться спросом.

При насыщенном рынке в городе, таких локаций может и не быть. Это тоже результат. Тогда на данном этапе, «копают» еще глубже в том, числе, борются за время доставки по сравнению с конкурентами, сервисом для населения и пр.

Так как настройка оптимальной доставки – процесс, во многом технологичный, Геоинтеллект предлагает API зон либо API геоданных для Ваших уже сложившихся систем, например, в Ваши CRM. BI, и другие системы.

Еще одним интересным кейсом для визуализации любых метрик, как внешних, так и внутренних является зоны индексом почтовых отделений ZIP -Codes. Имея такие контуры на карте с кодом индекса в ячейке таблицы компании, занимающиеся доставкой могут быстро визуализировать на карте собственные геоданные не отдавая их нам. Потому что данные зоны будут доступны через API

Индексные зоны покрыты не только в городах, но и по всей стране. Можно учитывать и анализировать сравнимать метрики по ним:

Кроме того, часто для удаленных территорий для анализа доставок и размещения дополнительных ПВЗ учитывают кол-во людей едущих на дачу. Особенно – для агломераций рынок может иметь поправочные сезонные коэффициенты в 30 км от крупных райцентров, которые генерируют трафик « на дачу» в сезон:

Транспортная зона 30 минут на выезде из Москвы и расчет дач. Порядка 3 тысяч домохозяйств может обслужить магазин, если откроется в этом месте

Ресторан с доставкой определенной кухни. Метод геомаркетингового анализа

Задача – открыть или перепрофилировать ресторан с доставкой определенными кухнями в мегаполисе.

Как решить такую задачу. Применим геомаркетинговый подход, которых помогает сориентироваться в том, что влияет на показатели ресторана с доставкой. Группа факторов: целевая аудитория и группа факторов – конкуренция.

A) Выведем индекс целевой аудитории

На потребление влияют следующие факторы, которые можно описать геоданными:

– население, проживающее в домах – пол и возраст – работающее население – уровень доходов – другие показатели, например, по нашим наблюдениям, в определенного типа домов доставляется больше товаров, а в другие – меньше. Это связано с определенным типом людей, проживающих в этих домах. Аналогично – с работающими. Далее мы делаем «сверту» пространственных факторов и отображаем в виде тепловой карты Индекса целевой аудитории. Она показывает локации с учетом весов разных факторов, моделирующих целевую аудиторию (чем выше (зеленым) значение индекса, тем более привлекательными являются зоны пригодности с точки зрения целевой аудитории: Б) но данная карта не учитывает, а сколько наших заказов может уйти к «конкурентам»? Для этого нужно прибегнуть к учету конкурентов. Это можно делать по-разному, ну например, учесть распределение всего общепита в города, посмотреть из них ,кто делает доставку (ведь у человека или семьи всегда есть алтернатива сходить в ресторан в городе или рядом с домом, а не заказать доставку).

Нанеся тысячи объектов на карту можно посмотреть их плотность, а также, при помощи дополнительного исследвоания агрегаторов доставки из открытых источников понять, а какие кухни в приориете по доставки у тех или иных игроков. Это дополнительный емкий анализ приносит свои плоды и получаются такие вот картограммы:

По данным карограммам можно без труда увидеть ,что Пицца и Суши примерно одинакова обеспечена доставкой, а вот Грузинская кухня и осетинская – имеет потенциал.

Аналогично делается «свертка» факторов и показывается итоговый индекс конкуренции с учетом оффлайн-ресторанов различной кухни:

где лицо , принимающее решение или маркетолог может выбрать зоны и провести сравнительный анализ:

Как получить сравнительную таблицу справа? Нужно выбрать локацию (например, это может быть свободное коммереское помещение в зеленой зоне) и от нее построить транспортные зоны или несколько зон, и уже по ним посчитать метрики: доходы, демографию, емкость рынка, конкуренцию. Тогда у Вас получится много графиков и сравнений, которые и наведут мысли о приоритетности открытия ресторана с доставкой определенной кухни в городе.

Кейс 6: Проходимость магазина, торговых центров

В 2015 году объем розничного рынка ощутимо сократился. Количество вакантных площадей возросло, что способствовало падению арендных ставок в ТЦ страны, отмечают специалисты Центра пространственных исследований. Прогноз на 2016 год неутешительный: сократятся темпы нового строительства торговых площадей и сохранится уменьшение ввода их в эксплуатацию.

Заходя в тот или иной торговый объект, любая сеть ориентируется, в первую очередь, на показатель прогноза по выручке. В его основе лежат следующие параметры: расположение ТЦ, платежеспособность целевой аудитории и конкурентное окружение.

Расположение – первый критерий эффективности работы ТЦ. Оно определяет его концепцию, проходимость, финансовую стабильность. Имея подробный анализ местоположения ТЦ, можно предугадать действия конкурентов, cделать верную и эффективную «нарезку» арендаторов ТЦ под целевую аудиторию, проживающую в торговой зоне, а значит быть на шаг впереди.

Американские экономисты М. Салливан и Д. Эдкок, занимавшиеся анализом подходов по оценке торговых объектов, выделяли две ключевые стадии процесса:

Анализ макрорасположения Анализ микрорасположения Анализ макрорасположения необходим при рассмотрении социально-экономических параметров локации ТЦ – анализ региона, населенного пункта. При оценке следует учитывать показатели доли розничной торговли, данные о жилищном фонде, вливаемых инвестициях, а также информацию о населении – уровень доходов и половозрастной состав.

Анализ микрорасположения ТЦ включает в себя следующие составляющие:

Определение типа района (спальный, деловой, промышленный и т.д.) Анализ населения района (проживающее, перемещающее, работающее) Оценка транспортной инфраструктуры Прогнозирование потоков ТЦ С макроанализом обычно более-менее все понятно. Данные так или иначе доступны, методики известны. Заказчики тоже. Поговорим про микроанализ расположения ТЦ, часто его еще называют «геомаркетинговыми исследованиями окружения ТЦ».

Тип района (торговой зоны)

Сначала надо определить, что такое «район». Часто к нему относят административные деления стран, регионов. Однако, это не так. Под «районом» профессионалы понимают территорию охвата целевой аудитории, которой будет удобно прийти или приехать в ТЦ. Таким образом, это пешеходная, либо транспортная (на автомобиле) доступность. Эти зоны можно строить экспертно, можно строить автоматически, применяя математический аппарат, связанный со знаниями средней скорости движения по улицам внутри городов. Такой поход точнее.

Чтобы узнать, какое количество потенциальной целевой аудитории находится в радиусе 450 метров или 5 минутах ходьбы от ТЦ, необходимо построить радиусы обслуживания ТЦ. Обратить внимание следует и на пешеходную доступность равную 10 минутам ходьбы или 850 метрам.

Радиус обслуживания ТЦ включает в себя еще и транспортную доступность. Это значит, что целевая аудитория передвигается до торгового объекта на автомобиле.

На рисунке 1 показано, какова зона покрытия равная 5 минутам передвижения на автомобиле. Облачная ГИС аналитика Geointellect закладывает в формулу расчет по графу дорог. Граф дорог создается по выделенным объектам дорожной сети, учитывая среднюю скорость движения на участке дороге со светофорами.

5-ти минутная транспортная зона

Транспортная доступность ТЦ определяется следующими параметрами: количество дорог, ведущих к ТРЦ, качество трасс, а также доступность для любых видов транспорта. Определить тип зоны несложно. Все зависит от характера инфраструктуры и ее плотности. К примеру, скопление бизнес-центров дает понять, что район деловой. Это значит, что люди ездят сюда на работу, кроме тех случаев, когда они живут в том же районе.

Как это может отразиться на торговом центре?

Большая проходимость ТЦ закономерно приходится на выходные. И, вероятно, люди будут ходить в те ТЦ, что рядом с домом. С другой стороны, проблема расстояний – это проблема мегаполисов. В небольших же городах, как правило, не составит труда съездить в другой конец города за покупками.

Анализ населения торговой зоны

Будущий арендатор площади в ТЦ досконально знает свою целевую аудиторию. Ему остается лишь соотнести ее с той, что находится в окружении ТЦ: определить половозрастные характеристики, покупательскую способность, потребительские привычки. Не лишним будет выявить долю проживающего и работающего населения, а также их уровень доходов. На основе распределения населения можно сделать первые выводы о потенциальных покупателях.

**Оценка транспортной инфраструктуры **

Организация парковки – еще одна немаловажная деталь. Одно дело, если ТЦ располагается за городом и имеет большой земельный участок. Другое дело, когда строительство ТЦ ведется в центре города, где размеры земельных участков под строительство небольшие и парковку необходимо расположить либо на подземных, либо на самых верхних этажах.

В анализе объектов транспортной инфраструктуры следует обращать внимание на планы по строительству недвижимости на ближайшие 5 лет, плановое развитие территории (ГЕНПЛАН), проектируемые станции метро и удобство развязок.

Прогнозирование потоков ТЦ

Особую ценность представляют собой данные о передвижениях целевой аудитории. Какое количество человек пройдет рядом с ТЦ? А какое с торговой площадью арендатора? Задача — изучить движение покупательского потока. Стоит посмотреть на пешеходный трафик в разное время суток: утро, день, вечер. На основе локального анализа, например, данных сотовой связи можно определить количество людей, которое проходит через вашу торговую зону в разное время суток в будние и выходной дни. Нередки случаи, когда часы работы ТЦ увеличивают за счет скопления целевой аудитории в те часы, когда ТЦ не работает.

Конкуренты

В основу определения потенциала ТЦ в сравнении с конкурентами может быть положена модель Хаффа. Данная модель является разновидностью гравитационных моделей, которые происходят от теории притяжения Ньютона. В основу модели Хаффа положена гипотеза, что привлекательность отдельного торгового объекта зависит от его площади и его удаленности от потребителя. В разных ситуациях удаленность по-разному влияет на потребителя. Также параметром степени притяжения может служить обобщенный параметр привлекательности объекта: уровень цен, ассортимент, наличие парковки и т.д., а не только площадь объекта.

Метод позволяет определить относительные пропорции, в которых потребители распределяются между торговыми областями. На рис.1 продемонстрировано как меняется ситуация после открытия нового кинотеатра в г. Хабаровске.

Если ТЦ уже есть, то зачем геомаркетинг?

В кризис актуален вопрос поддержания и увеличения трафика для ТЦ. Это связано как с методами «удержания» арендаторов, так и с методами привлечения покупателей в ТЦ силами не только арендаторов, но и управляющих торговым центром или торгово-развлекательным комплексом.

В ход идут самые разные методы. Кстати, многие управляющие ТЦ даже специалистов по выстраиванию коммуникаций с общественностью. Одни размещают в ТРК уникальные услуги уже на этапе строительства: закладывают парк развлечений, аквапарк и т.д. Другие придумывают ярмарки, детские развлекательные праздники, конкурсы и даже формируют периодически связь с МКС, как это делает в Петербурге один из крупных ТРК на проспекте Космонавтов.

Геомаркетинг торговой зоны позволяет «посмотреть», как она изменилась по результатам PR мероприятий. Как она фактически выглядит на карте города? Как она пересекается с Торговой зоной основных конкурентов? Конкурентов по якорным арендаторам. Геомаркетинговые инструменты более точно отвечают на вопрос по эффективности маркетинговой стратегии ТЦ в мегаполисе. На рис. 2 показана зона пересечения транспортной доступности ТРК «Радуга» и ТК «Питер». Это значит, что население, находящееся в этой зоне может прийти как в тот, так и в другой ТЦ.

Кейс 7: Малый бизнес, работающий по франчайзингу

Геоаналитика для малого бизнеса, работающего по франчайзингу Покупка франшизы для начинающего предпринимателя — зачастую гарант успешности. Известный бренд, готовый брендбук, продуманная бизнес-модель, обучение и поддержка действительно облегчают тернистый путь предпринимателя, но не дают стопроцентной гарантии, что бизнес пойдет. Одна из возможных причин провала — неверный выбор торгового места.

Глобальный геомаркетинговый анализ — для франчайзора, локальный — для франчайзи

В идеале франчайзор должен оценивать потенциал рынка в городе, чтобы предлагать реальные возможности для роста при продаже франшизы, а уже локальную оценку перекладывать на плечи франчайзи, давая алгоритм поиска.

Глобальный анализ

Знания рынка и потребителей — задача франчайзора. Отталкиваясь от этого, нужно помнить о следующих показателях:

Доля рынка по сегменту относительно, как лидера рынка в сегменте, так и ближайших конкурентов.

Обеспеченность услугой или товаром потребителя: сколько точек ресторанов приходится на целевую аудиторию, например, на женщин и мужчин в возрасте от 18 до 60 лет, как в целом по городу, так и по районам или административным округам.

Распределение целевой аудитории по районам или административным округам.

Для франшиз, работающих исключительно в торговых центрах, важна оценка посещаемости ТЦ. Один из методов оценки — гравитационная модель Хаффа. Данная модель основывается на принципах привлекательности торгового объекта для потребителя. Чаще всего за основу привлекательности берутся площадь и удаленность от целевой аудитории. Чем ближе расположен объект и чем больше его площадь, тем он привлекательнее для потребителя. Модель определяет относительные пропорции, в которых потребители распределяются между торговыми областями.

Анализ потенциальной торговой зоны

А вот локальный анализ — дело рук франчайзи. Его задача — найти высокодоходное место, изучив локальный рынок, конкурентов и потребителя. Что нужно для этого?

Определить потенциальную торговую зону можно экспертно. Если ваша целевая аудитория ходит пешком — используйте зоны пешеходной доступности, если ездят на машине или на общественном транспорте — зоны транспортной доступности. Сравнивайте свои торговые зоны с зонами конкурентов. На рис. 1 мы сравнили зоны пятиминутной пешеходной доступности двух конкурирующих объектов. Желтым цветом обозначена зона пересечения. Это значит, что люди, проживающие в этой зоне, с одинаковой вероятностью пойдут, как в одно, так и в другое заведение.

Определив потенциальную зону охвата, нужно проанализировать показатели:

Где и сколько живет людей (показатели численности населения).
Какие люди живут (распределение населения по полу и возрасту).
Где они работают (карта бизнес-центров).
Доходы населения. Прямые (заработная плата) и косвенные (стоимость жилья, стоимость аренды жилья) показатели.
Где и как люди перемещаются. (пешеходный и транспортный трафик)
Перспектива развития района (строящееся жилье, дороги, строящиеся ТЦ, БЦ).

Узнать трафик проходимости торгового объекта — показатель, за которым гонится большинство предпринимателей. Хотя он не всегда необходим. Например, салонам красоты приоритетнее ориентироваться на проживающее и работающее население, а заведениям общепита — на пешеходный трафик. Чаще всего трафик проходимости замеряется самостоятельно.

Несколько дней проводятся замеры людей, проходящих за час мимо. Считать желательно в разное время суток, отдельно в будни и выходные. Но и здесь есть сложность: нет гарантии, что трафик будет однородным по сезонам. К слову, если в ближайшем окружении откроется крупный торговый объект, транспортная развязка, станция метро, то трафик изменится.

Полевые замеры удобно совмещать со специальными приложениями, занося информацию в них, а не в ежедневник или Exel на планшете. Особенно это полезно тем, кто использует полевые замеры для дальнейшего анализа в геомаркетинговых онлайн-сервисах: полевые данные сразу отображаются в веб-версии, и нет необходимости переносить их из одного места в другое.

Кейс 8: Индекс комфортности по кварталам. URBAN

Geointellect.Urban — индекс комфортности по кварталам

В этой статье расскажем об одном из инструментов, который мы используем при оценке удобства проживания в городе.

Обеспечить комфортную среду проживания – одна из приоритетных целей городского развития. Но для ее достижения нужно заниматься постоянным мониторингом и модернизацией социальной инфраструктуры. К соц инфраструктуре относятся организации, связанные с системами здравоохранения и образования, сферами общественного питания, досуга и отдыха, транспорта и др. Отслеживание проблем в доступности и работе этих объектов нужно для поддержания, улучшения уровня жизни горожан. Поэтому возникает необходимость создания комплексного инструмента, который позволит оценить уровень удобства проживания в городе. Для решения этой задачи и был разработан Geointellect.Urban.

В основе Geointellect.Urban лежит математическая модель, которая описывает комфортность проживания в кварталах города с точки зрения доступности объектов инфраструктуры, таких как продуктовые магазины, аптеки, школы, детские сады, ТЦ, парки и прочее. Иными словами, он служит оценкой уровня благоустройства города.

Его расчет основывается на построении и нахождении длин маршрутов от центроидов кварталов города до рассматриваемой группы объектов. При этом инструмент учитывает автомобильную или пешеходную доступность к объектам в зависимости от того, каким образом люди обычно до них добираются. Например, до аэропортов или ж/д вокзалов строятся маршруты на автомобиле, а до аптек и продуктовых магазинов – маршруты пешком. Полученное значение времени пути по кварталам нормируется: переводится в шкалу от 0 до 100, где 0 — лучшая доступность, 100 — худшая. Таким образом, мы получаем оценку привлекательности кварталов по разным параметрам. Данный индекс можно рассчитать по любому городу, имея данные о местоположении объектов инфраструктуры, делении города на кварталы, а также графы пешеходных и автомобильных дорог.

ПО “Геоинтеллект”, а также DataLens компании Yandex Cloud позволяют визуализировать полученную информацию и сделать ее удобной для интерпретации. На интерактивной карте кварталы окрашиваются в определенные цвета в зависимости от балла уровня комфорта проживания в них с точки зрения доступности выбранной группы объектов.

В качестве примера рассмотрим индекс комфортности для города Санкт-Петербург на платформе “Геоинтеллект”. На карте отображается индекс комфортности проживания по торговым комплексам: зеленый цвет говорит о том, что ТК находится рядом, красный – что до ближайшего ТК ехать довольно долго. Увеличив карту, можно рассмотреть интересующий вас район или квартал подробнее. Также категории объектов можно скомбинировать и получить совместный индекс по ним, что поможет учесть взаимное влияние факторов. Тут можно найти демонстрационную запись использования урбана:https://embedd.srv.habr.com/iframe/635662929807468d861fe8a7

На практике Geointellect.Urban использовался при создании системы управления Smart City для Ташкента. Наряду с другими элементами архитектуры, он помогает следить за тем, что происходит в городе, и искать способы улучшения качества жизни в нем.

Также индексы комфортности строились по заказу для многих других городов: Хабаровск, Архангельск, Мурманск, Магадан, Якутск, Улан-Удэ, Чита, Благовещенск, Южно-Сахалинск, Анадырь, Владивосток, Петропавловск-Камчатский и Биробиджан. На картинке ниже изображен урбан парков по Владивостоку в DataLens. Его можно скачать из DataLens Marketplace.

Geointellect.Urban также использовался в рамках подготовки к выборами в Законодательное собрание Санкт-Петербурга, в том числе для разработки политических программ. Задачей было выявить слабые места в доступности объектов социальной инстрастуктуры муниципальных образований, чтобы в дальнейшем сформулировать рекомендации по ее улучшению. Индекс комфортности по кварталам был рассчитан для двенадцати муниципальных образований, а результаты представлены их депутатам. На основе проделанной работы были внесены предложения по изменению городской среды в том числе – для формирования предвыборной программы. Осуществлялся сравнительный анализ территорий с помощью нанесения на карту совместно с урбаном слоя с муниципальными образованиями.

Кроме того, по Москве, помимо индексов для основных элементов соц инфраструктуры, реализованы модели для объектов спортивной тематики. Среди них фитнес-центры, студии йоги, ледовые катки, спортивные клубы, стадионы, бассейны, яхт-клубы, аквапарки, гольф-клубы, а также рассчитанный сводный индекс по всем спортивным объектам.

Другой интересный вариант применения. В добавок к индекс комфортности в Геоинтеллекте можно нанести на карту кадастровые участки Росреестра. Тогда на выходе мы получим сравнительный анализ разных земельных участков с точки зрения доступности рассматриваемых городских благ.

В этом случае у девелоперов жилых комплексов (застройщиков) появляется любопытный инструмент сравнения кадастровых участков. Не правда ли? Это точно правда потому, что этим уже пользуются две организации в России.

Отметим, что помимо основной платформы “Геоинтеллект”, Geointellect.Urban уже доступен на сервисе DataLens, а также может быть предоставлен в других ГИС и BI системах.

Таким образом, разработанный индекс комфортности может быть полезен государственным органам и организациям из сферы урбанистики для изучения уровня уровня комфорта жизни по кварталам. Он помогает провести комплексный анализ территорий, выявить, в каких частях города хуже или лучше доступность объектов отдельной категории. Изучение построенной карты позволит выявить диспропорцию в их развитии (например, в распределении детских садов по городу или объектов здравоохранения), чтобы в дальнейшем предпринять необходимые меры по корректировке ситуации.

Процессы урбанизации и концентрации населения требуют постоянного отслеживания качества городской среды, ее модернизации и подстраивания под реалии. Поэтому для геоаналитики задача оценки комфортности, решаемая Geointellect.Urban, не перестает быть актуальной.

Кейс 9: Открытие ресторана

Модуль границ кадастровых участков Росреестра

Что делает: Отображает официальные границы земельных участков из Росреестра. Зачем нужен: Для оценки правового статуса земли, планирования строительства, покупки или аренды участка. Пример использования: Планируете ТЦ — смотрите, какие участки свободны, узнаёте кадастровый номер и проверяете данные на Публичной кадастровой карте.

Модель Хаффа

Что делает: Модуль построения модели Хаффа в Geointellect — это инструмент геомаркетингового моделирования, который позволяет оценивать конкурентную привлекательность торговых объектов (например, магазинов, кинотеатров или ТЦ) и прогнозировать поведение потребителей на основе пространственного анализа.

Как работает модель Хаффа: Модель Хаффа рассчитывает вероятность того, что потребитель из определённой зоны обслуживания выберет конкретный объект (например, кинотеатр), исходя из двух основных факторов:

Привлекательность объекта (например, площадь ТЦ или число кинозалов)
Время или расстояние до объекта (с учётом транспортной доступности)

Итог — вероятностная карта притяжения, которая показывает зоны влияния каждого объекта на потребительский спрос. При пересечении зон (конкуренция между объектами) можно выявить сильные и слабые стороны локации.

Этапы анализа с использованием модели Хаффа:

Кластерный анализ территории:

Оценка потенциала городов по демографии, торговле и кинопотреблению
Выделение перспективных регионов для развития

Регрессионный анализ факторов:

Определение ключевых драйверов трафика (численность населения, плотность застройки, транспортная доступность)

Построение зон обслуживания:

На основе данных Geointellect формируются зоны охвата для каждого объекта
Перекрытие зон анализируется с точки зрения конкуренции

Модель Хаффа:

Расчёт вероятности выбора каждого объекта в конкурентной среде
Учёт чувствительности потребителей к расстоянию/времени

Прогнозирование посещаемости: -тИспользуется для оценки перспектив открытия новых объектов или реструктуризации существующих

Где найти:

Модуль «Оценка мобильности людей по сигналам мобильных приложений»

Что делает: Позволяет отфильтровать и проанализировать сигналы смартфонов в конкретной зоне за выбранный период. Зачем нужен: Для оценки реальной проходимости: сколько людей бывает в точке, когда и откуда они приходят. Пример использования: Проверяете торговую улицу на проходимость в обеденное время среди офисных работников. Смотрите, откуда приходят люди — живут рядом или работают.

Модуль построения зон пригодности

Что делает: Создаёт тепловую карту по заданным критериям. Вы указываете, что важно (например, высокая проходимость, рядом бизнес-центры, низкая конкуренция) — и система визуально показывает, где лучшие зоны. Зачем нужен: Чтобы выбрать самую подходящую локацию по совокупности факторов.

Где найти: Панель инструментов → «Зоны пригодности» или через кнопку «Анализ по критериям».

Индекс комфортности: урбан модуль

Что это такое: Урбанистический модуль позволяет проводить комплексный анализ городской среды для оценки комфортности проживания в различных кварталах. Основной результат — интерактивная карта с визуализацией "индекса комфортности", отображающая, насколько удобно жить в том или ином районе.

Как это работает: Индекс комфортности рассчитывается на основе математической модели, включающей факторы доступности к ключевым объектам городской инфраструктуры:

🚇 Станции метро

🏬 Торговые центры

🛒 Продуктовые магазины

🏫 Школы

🧸 Детские сады

🏥 Медицинские учреждения

🚌 Вокзалы и аэропорты

Дополнительно используются графы передвижения:

Автомобильный
Пешеходный
(Опционально) Общественный транспорт

Возможности пользователя:

Настройка весов значимости для каждого фактора (например, можно дать приоритет школам и детсадам).
Получение тепловой карты, где:

🟩 Зелёный цвет — высокая комфортность

🟥 Красный цвет — низкая комфортность

Приближение до отдельных кварталов с отображением всех значений
Сравнение разных сценариев: например, комфортность для мам с детьми, пожилых людей или активных молодых специалистов.

Примеры сценариев: Вы хотите понять, насколько близко от района расположен аэропорт?

Обнуляете все факторы, оставляете только "доступность к аэропорту".

Нужно выбрать район для семьи с детьми?

Выставляете максимальные значения у детсадов, школ, поликлиник, продуктовых, метро и парков.

Интересуетесь только торговыми центрами?

Активируете соответствующий фактор и слой из раздела "Геоданные".

Похожие инструменты: [similar-tool]: /main/import_sloya [similar-tool]: /help/cases [similar-tool]: /help/start

Инструмент	Описание
Инфо в точке	Получение данных по заданной точке на карте
Инфо в зоне	Анализ произвольной зоны, построенной вручную
Инфо в радиусе	Автоматический круг с заданным радиусом
Инфо в транспортной доступности	Зона, доступная на автомобиле за N минут
Инфо в пешеходной зоне	Зона, доступная при ходьбе за N минут
Инфо в буфере объектов	Зона, с объектами
Инфо в мульти-радиусе	Анализ нескольких радиусов одновременно от одной точки
Инфо в велосипедной зоне	Зона, доступная на велосипеде за N минут
Инфо в радиусе (пакетно)	Анализ нескольких радиусов одновременно
Инфо в пешеходной зоне(пакетно)	Анализ нескольких пешеходных зон
Инфо в мульти-точке	Анализ нескольких точек одновременно

Название	Описание
Домохозяйства и население по домам	адрес, количество квартир, численность жителей, дополнительные данные (год постройки, этажность). Используется для оценки плотности населения и планирования объектов инфраструктуры.
Здания — новостройки (последние 3 года)	данные о недавно построенных домах, количество квартир и жителей, этажность, материал стен.
Строящееся жильё на ближайшие 3 года	информация о планируемых проектах, чтобы учитывать будущие потребности в торговле, транспорте и социальной инфраструктуре.
Плотность населения, чел./кв.км	количество людей на квадратный километр.
Дачи, коттеджи, садовые участки	количество домов и участков в посёлках и садоводствах. Важна для расчёта сезонного трафика и потребностей в услугах.
Геомодель притяжения населения по генераторам трафика	показывает, как люди распределяются вокруг точек притяжения, баллы отражают силу притяжения.

Название	Описание
Генераторы трафика (точки)	объекты, привлекающие людей (торговые центры, станции метро, офисы).
Мобильность населения пешая	анные о движении людей пешком. Помогает анализировать популярность маршрутов и зон.
Мобильность населения непешая(автомобильный трафик)	движение людей на транспорте или автомобилях. Используется для логистики и планирования транспорта.
Модель оценки пешеходных потоков	прогнозное распределение людей в городских зонах

Название	Описание
Остановки с количеством маршрутов	информация о точках общественного транспорта и числе маршрутов. Полезно для оценки доступности объектов.
Интенсивность торговли (ФНС, геочеки)	уровень коммерческой активности в зоне, на основе чеков и данных налоговой.
Остановки общественного транспорта	геопозиции остановок для расчёта доступности и транспортной нагрузки.
Существующие станции метро	локации станций для анализа трафика, доступности и планирования объектов рядом.
Работающие в БЦ	количество сотрудников в бизнес-центрах. Используется для оценки делового трафика.
DIY-гипермаркеты	магазины товаров для дома и ремонта. Важно для коммерческих исследований и планирования.
Аптеки	расположение аптек для анализа доступности медицинских услуг.
Гипермаркеты	крупные продуктовые или универсальные магазины. Для оценки трафика и конкуренции.
Рынки	открытые или крытые торговые площадки. Помогает изучать потребительский поток.
ТЦ и ТРК	торговые центры и комплексы. Важны для оценки покупательского трафика.
Почтовые отделения	расположение точек почтовой связи.
Объекты детской тематики	детские сады, развивающие центры
Научные и учебные заведения	школы, университеты, институты.

Название	Описание
Государственные и муниципальные учреждения	административные объекты, офисы, службы.
Магазины одежды, обуви и аксессуаров	торговые точки с модными товарами.
Магазины товаров народного потребления	продуктовые, хозяйственные и бытовые магазины.
Магазины электроники и бытовой техники	точки продажи техники, для оценки трафика и зон конкуренции.
Объекты DIY, мебель, товары для дома	магазины для дома, ремонта, интерьера.
Объекты автомобильной тематики	сервисы, автосалоны, АЗС.
Объекты бытовых услуг	химчистки, парикмахерские, ремонт.
Объекты медицинской тематики	клиники, поликлиники, частные кабинеты.
Объекты общественного питания	рестораны, кафе, фастфуд.
Объекты продуктового ритейла (FMCG)	магазины с товарами ежедневного спроса.
Объекты спортивной тематики	фитнес, спортзалы, стадионы.
Социальные объекты	центры соцобслуживания, дома престарелых, помощь населению.
Объекты сферы культуры	театры, музеи, выставочные залы.
Объекты сферы отдыха и развлечений	кино, клубы, парки, досуг.
Объекты сферы туризма	гостиницы, хостелы, туристические точки.
Объекты финансовой сферы и страхования	банки, страховые компании, офисы кредитных организаций.
Продуктовые гипермаркеты	крупные сетевые магазины с продуктами.
Торговые центры и комплексы	места концентрации торговли и услуг.
Инструмент расчета дохода семьи на двух работающих в зонах, руб./мес.	аналитика по покупательной способности населения.
Административные деления городов	границы районов, округов, муниципалитетов для анализа и планирования.

Все справочные статьи

Общее

Вход в систему

Выбор города

Видео обучение

Выбор картографической подложки

Редактор карт

Инструмент Шторка

Инструмент: поиск адреса

Мое местоположение

Личный кабинет

Работа со слоями

Инструмент фильтр слоя

Избранное

Создание слоя

Импорт слоя

Отключение всех слоев

Просмотр сведений об объекте

Инфо в зоне

Инфо в пешеходной зоне

Инфо в транспортной доступности

Инфо в велосипедной зоне

Инфо в радиусе

Инфо в радиусе с обрезкой

Инфо в радиусе(пакетно)

Инфо в мульти-радиусе

Инфо в точке

Инфо в мульти-точке

Создание отчетов

Просмотр отчётов

Инструмент: измерить площадь

Инструмент: измерить расстояние

Скрепка

Копировать координаты точки

Открыть в Яндекс Панораме

Открыть в Яндекс Картах

Открыть в Google Картах

Скопировать ссылку на карту

Выгрузка списка точек по полигону

Интеграция с DataLens

Визуализация графиков

Инструмент Временная шкала (“Timeline”)

Визуализация зон пригодности

Геопривязка изображения

Обратная связь

Информация в буфере объектов

Инфо в пешеходной зоне(пакетно)

Начало

Инструменты

Geointellect.API

Кейсы

Модули

Работа с геоданными

С чего начать