PRODUKT

Dynamiczny rozwój sieci sprzedaży, usług czy placówek franczyzowych wymaga systemowego podejścia do oceny potencjału lokalizacji. Analiza whitespot to jedno z kluczowych narzędzi, które umożliwia identyfikację niezagospodarowanych obszarów o wysokim potencjale rynkowym – w sposób obiektywny, skalowalny i oparty o dane.

W tym artykule wyjaśniamy, czym dokładnie są whitespoty, jak wygląda proces ich analizy oraz w jaki sposób takie podejście pomaga realnie ograniczyć ryzyko nietrafionych decyzji lokalizacyjnych.

‍

Czym są whitespoty?

Whitespot to obszar, w którym firma nie prowadzi jeszcze działalności, ale w którym kluczowe czynniki sukcesu punktów sprzedaży są na najwyższym poziomie, co oznacza, że mają największy potencjał na otwarcie nowych lokalizacji. To nie tylko luka geograficzna w sieci, ale przede wszystkim lokalizacja, która:  

• nie jest nasycona konkurencją,
• ma odpowiedni profil demograficzny i dochodowy,
• cechuje się wysokim natężeniem ruchu pieszego i/lub samochodowego,
• znajduje się w sąsiedztwie tzw. generatorów ruchu,
• oraz oferuje realny potencjał sprzedażowy.

Identyfikacja takich miejsc wymaga połączenia danych przestrzennych, analityki behawioralnej i wskaźników ekonomicznych. Kluczowe jest tu nie tylko stwierdzenie braku obecności, ale analiza tego, czy ten brak to realna luka rynkowa – np. czy w danym rejonie występuje wysoka liczba przedstawicieli grupy docelowej, czy poziom wydatków jest wysoki, czy też obecność konkurencji jest ograniczona lub jej działalność jest nieefektywna.

‍

Celem analizy whitespot jest wsparcie procesów takich jak:

• definiowanie kierunku ekspansji (strategiczna analiza z lotu ptaka),
• wybór obszarów z największym potencjałem dla nowych punktów sprzedaży, usług lub oddziałów.

‍

‍

‍

Jak wygląda analiza whitespot?

Analiza whitespot to zaawansowany proces analityczny, który łączy kilka warstw danych w jeden, spójny model decyzyjny. W dataplace.ai analiza whitespot składa się z trzech kluczowych etapów:

1. Wyznaczenie warunków brzegowych i kryteriów sukcesu
   Na podstawie danych historycznych, profilu grupy docelowej oraz charakterystyki najlepiej działających lokalizacji w danej sieci, definiujemy zestaw metryk, które mają największe przełożenie na wyniki sprzedażowe. Może to być np. określony poziom TRM (traffic recurrence metric), struktura demograficzna, typ zabudowy, obecność konkurencji, natężenie ruchu pieszo-samochodowego lub siła nabywcza w danym obszarze.
   ‍
2. Mapowanie mikroobszarów
   Na podstawie zdefiniowanych kryteriów analizujemy dziesiątki tysięcy mikroobszarów (np. heksagonów) w skali kraju lub województwa. Dla każdego z nich wyliczany jest scoring, który uwzględnia potencjał handlowy danego miejsca. Modele scoringowe bazują na danych rzeczywistych (mobilnych, socjoekonomicznych, infrastrukturalnych) oraz algorytmach predykcyjnych uczących się na danych sprzedażowych klienta.
   ‍
3. Punktowa analiza konkretnych lokalizacji
   Po wskazaniu obszarów o wysokim potencjale, klient może zweryfikować konkretne adresy w aplikacji Placeme. Każdy adres oceniany jest pod kątem m.in. dziennego natężenia ruchu, udziału lojalnych użytkowników, struktury demograficznej mieszkańców w zasięgu, konkurencji, charakterystyki zabudowy, obecnych i planowanych inwestycji.  

Dzięki temu możesz dowiedzieć się, gdzie brak Twoich punktów sprzedaży stanowi realną stratę potencjału rynkowego.