Использование социальных сетей для прогнозирования неудачи в ритейле

Исследователи использовали социальные сети и транспортные данные, чтобы предсказать вероятность того, что данный розничный бизнес преуспеет или потерпит неудачу.

Одним из наиболее важных вопросов для любого нового бизнеса является объем спроса, который он получит. Krittika D’Silva

Используя информацию из десяти разных городов по всему миру, исследователи, возглавляемые Кембриджским университетом, разработали модель, которая может прогнозировать с точностью до 80%, будет ли новый бизнес терпеть неудачу в течение шести месяцев. Результаты будут представлены на конференции ACM (Ubicomp), которая состоится на этой неделе в Сингапуре.

В то время как розничный сектор всегда был рискованным, последние несколько лет показывают, что все больше и больше розничных торговцев терпят неудачу. Модель, построенная исследователями, может быть полезна как для предпринимателей, так и для архитекторов, когда они определяют, где разместить свой бизнес или в какие области инвестировать для данного места.

«Одним из наиболее важных вопросов для любого нового бизнеса является объем спроса, который он получит. Это напрямую связано с тем, насколько вероятно преуспеет бизнес », — сказал ведущий автор Критика Д’Сильва, научный сотрудник Гейтса и аспирант кафедры компьютерных наук и технологий Кембриджа. «Какие показатели мы можем использовать для составления этих прогнозов?»

Методика подсчета

Д’Силва и ее коллеги использовали более 74 миллионов регистраций из социальной сети Foursquare из Чикаго, Хельсинки, Джакарты, Лондона, Лос-Анджелеса, Нью-Йорка, Парижа, Сан-Франциско, Сингапура и Токио; и данные из 181 миллиона поездок такси из Нью-Йорка и Сингапура.

Используя эти данные, исследователи классифицировали объекты в зависимости от свойств окрестностей, в которых они находились, шаблоны посещения в разное время суток и привлекали ли окрестности посетителей из других районов.

«Мы хотели лучше понять прогностическую силу, которую имеют метрики о месте в определенный момент времени», — отметила Д’Сильва.

Независимо от того, успешно ли работает бизнес или нет, обычно он основан на ряде контролируемых и неконтролируемых факторов. Контролируемые факторы могут включать в себя качество или цену продукта магазина, часы работы и удовлетворенность клиентов. Неконтролируемые факторы могут включать уровень безработицы в городе, общие экономические условия и городскую политику.

Что было найдено?

«Мы обнаружили, что даже без информации о каких-либо из этих неконтролируемых факторов мы все равно могли бы использовать специфические для конкретного места, связанные с местоположением и связанные с мобильностью функции в прогнозировании вероятной неудачи бизнеса», — отметила Д’Сильва.

Данные показали, что во всех десяти городах более популярны места, которые популярны круглосуточно, а не только в определенные моменты дня. Кроме того, те места, которые пользуются спросом за пределами типичных популярных часов, как правило, выживают дольше. Данные также предполагают, что места в разных кварталах, с несколькими типами предприятий, имеют тенденцию жить дольше.

В то время как у десяти городов было определенное сходство, исследователи также должны были учитывать их различия.

«Показатели, которые были полезными предикторами, варьируются от города к городу, что предполагает, что факторы влияют на города по-разному», — сообщила Д’Сильва. «В качестве одного из примеров, что скорость поездки в место проведения является значительной метрикой только в Нью-Йорке и Токио. Это может относиться к скорости транзита в этих городах или, возможно, к темпам трафика ».

Чтобы проверить прогностическую способность своей модели, исследователи сначала должны были определить, закрылось ли какое-либо конкретное место в временном окне их набора данных. Затем они «обучили» модель на подмножестве мест, сообщив модели, каковы особенности этих мест в первом окне времени и было ли место открыто или закрыто во втором временном окне. Затем они проверили подготовленную модель на другом подмножестве данных, чтобы узнать, насколько она точна.

По мнению исследователей, их модель показывает, что при принятии решения о том, когда и где нужно открыть бизнес, важно смотреть за пределы статических особенностей данного района и рассматривать способы перемещения людей в этот район и через него в разное время суток , теперь они хотят рассмотреть, как эти функции различаются в разных районах, чтобы повысить точность их модели.

Krittika D’Silva et al. ‘The Role of Urban Mobility in Retail Business Survival.’ Paper presented to the Ubicomp 2018, Singapore, 8-12 October 2018.

Spread the love

Оставьте первый комментарий

Оставить комментарий