Ajustes algorítmicos: creación de mejores áreas comerciales para los clientes
por kwatsonesri
La herramienta Generar
áreas comerciales derivadas del cliente es un mecanismo importante y
popular para comprender el área de cobertura de una base de clientes.
Estos son algunos ejemplos de cómo las organizaciones
lo usan:
- Para nuestras 500 tiendas, ¿qué áreas cubren el 65% de mis clientes más cercanos?... ¿qué tal el 65% de los clientes que compran mi producto recién lanzado? ¿Existe alguna diferencia geográfica?
- Nuestras instalaciones de atención urgente más exitosas en Helsinki tienen 40,000 personas que viven dentro del 70% de la base total de pacientes. ¿Apoya esto nuestra ubicación en Espoo, Finlandia?
- ¿Dónde estamos superponiendo nuestras franquicias propiedad de empresas basadas en el 55% de las mejores residencias de nuestros clientes? ¿Tenemos algunas ineficiencias?
Con el lanzamiento del parche
ArcGIS Pro 2.2.2 (¡¿2 cubos?!), el equipo de Business Analyst incluyó mejoras en la forma en que la
herramienta calcula estos porcentajes: el resultado será una representación
geográfica más precisa de las bases de clientes. ¡Marque en el foco!
Aquí hay algunos ejemplos de lo que puede esperar:
¿Estos polis invertidos a continuación? Mejoramos la
forma en que las áreas comerciales se construyen para bases de clientes de
formas extrañas; esto sucede a menudo cuando una tienda se encuentra al otro
lado de un puente, a lo largo de una costa o cuando simplemente no hay muchos
clientes en un área.
Aquí hay otro problema que se ha mejorado mucho: ahora
calculamos una mayor densidad de puntos alrededor de los clientes. Esto permite
que las curvas estén más cerca de los puntos del cliente, lo que resulta en un
mejor arqueado y suavizado.
A continuación se muestra un ejemplo ANTES de 2.2.2 y
DESPUÉS de 2.2.2 de este escenario utilizando las mismas entradas.
Entonces hay una diferencia visual en el área general,
pero también considera estas estadísticas. Agrego variables demográficas a los
límites usando la herramienta Enrich
Layer.
Esto muestra claramente el impacto no tan sutil que el
algoritmo mejorado puede tener en la comprensión de su base de clientes.
Aquí otra vez es la descarga
del parche 2.2.2.
¡Háganos saber si tiene alguna pregunta!
Kyle + el equipo de analistas de negocios
ACERCA DE KWATSONESRI
Kyle es un ingeniero de productos líder con Esri,
centrado en las formas geniales en que las organizaciones pueden saber más
mediante el uso de mapas e información geográfica.
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