В Мoсквe нeт нaциoнaльныx гeттo, зaтo eсть буржуaзнo-рeстoрaнныe Пaтриaршиe и пьющий Китaй-гoрoд. Мы публикуем аналитику компании DCA, которая рассчитала, в каких столичных районах больше хипстеров, гиков и фанатов внутрироссийского туризма.

Среди специалистов, которые занимаются большими данными, в   ходу известная   история   о   том, как маркетологи сети Target догадались о   том, что девушка-подросток беременна, раньше, чем ее   отец. Анализируя поведение покупателей, они рассчитали, скажем, что в   начале второго триместра беременные переключаются на   кремы и   масла без запахов, а   ближе к   концу срока налегают на   санитайзеры и   мешки с   ватными тампонами, и   стали посылать покупательнице купоны на   товары для новорожденных. Их   увидел отец.

Сегодня в   руках у   продавцов масса инструментов для изучения покупателей. Отдельная тема   — реклама в   интернете: системы знают, что за   пользователь зашел на   сайт, и   с   учетом его интересов и   намерений, а   также местоположения и   предполагаемого дохода, подбирают ему правильные баннеры. Не   замечали, что после того как вы   посмотрели на   коллекцию Рианны на   Farfetch.com, вам еще неделю предлагают купить ее   кроссовки в   фейсбуке, «Гугле», везде? Рекламные сети следят за   вашими запросами   — в   том числе фиксируют геопозиционирование, которое собирают и   приложения на   мобильных устройствах, и   современные ноутбуки. Да, продавцы и   рекламщики не   знают вашего имени и   прописки, но   могут присвоить GPS-адресу конкретный номер рекламной платформы, чтобы сделать на   его основе какие-то выводы.

Компания   DCA   — она   же Data-Centric Alliance   — занимается этими «большими данными», обрабатывая анонимные объемы информации о   пользователях российского интернета. Среди них встречается много информации о   геопозиции, и   у   разработчиков возникла идея синхронизировать запросы различных пользователей аудитории с   картой, чтобы понять, где, например, живут люди, которые не   мыслят своей жизни без кофе, а   где заядлые коллекционеры New Balance. Таким образом DCA попробовала составить потребительские портреты разных районов Москвы и   выбрала самые интересные его сегменты.

Как это было сделано

У   DCA есть разработка, которая позволяет делить аудиторию интернета на   определенные потребительские группы. Например, какая у   них покупательская способность, интересуются   ли они модой и   путешествиями, сходят   ли с   ума по   новым технологиям. Дальше эти группы сопоставили с   конкретными районами на   основе истории перемещения пользователей по   городу.

Как определить район проживания конкретного пользователя? За   него считалась область Москвы, откуда в   будние дни поступает наибольшее количество запросов на   показ рекламы до   и   после рабочего дня, а   по   выходным и   праздникам   — в   течение всего   дня. В   выборку попали только те   пользователи, с   устройств которых системам приходил запрос на   показ рекламы не   менее 25 раз в   течение двух недель. А   для чистоты выводов из   результатов убрали тех, кто попал в   менее чем 5 потребительских групп. Вся выборка составила более 1   000   000 человек, и   в   каждый район из   них попало от   нескольких до   десятков тысяч пользователей. Те   районы, которые не   набрали 2000, тоже исключили из   работы. Дальше рассчитывался ключевой для интернет-маркетинга показатель аффинитивности, который демонстрирует, насколько попадающей под определенный портрет аудитории больше или меньше в   том или ином районе. То   есть насколько типично для владельцев собак жить, например, в   Ясенево.

Что это значит

Интересным результатом стало то, что представители креативных профессий, условные хипстеры   — из   парка Горького, офисов на   «Арме» и   «Флаконе»   — отправляются ночевать домой на   «Академическую», в   районы Нагатино-Садовники, Крылатское и   даже в   Гольяново. Аудитория с   самым высоким уровнем дохода концентрируется в   Крылатском, на   проспекте Вернадского и   Аэропорте. Наибольшее число мигрантов   — тех, кто изучает сайты стран СНГ и   ищет информацию о   банковских переводах,   — живет в   Савеловском и   Рязанском районах, меньше всего   — в   Ясенево и   Братеево. Однако надо оговориться, что результаты нельзя считать абсолютными   — скорее, это выводы-гипотезы.

Никита Учителев — Директор по анализу данных DCA

«Я   живу в   Северном Тушино, и   результаты, на   мой взгляд, в   целом получились справедливыми. Конечно, есть отдельные нестыковки: те, кто живет в   Гольяново, ходят не   только в   парк Горького, а   те, кто пришел в   ЦПКиО,   — не   только из   Гольяново. Эти данные не   верно использовать для исчерпывающей характеристики конкретного района, но   они позволяют сделать приблизительную карту потребительских предпочтений. Наверное, всем интересно, где в   Москве живет больше всего незамужних девушек. А   мы   хотели эту информацию проанализировать и   с   технической стороны, потому что эта группа представляет собой пересечение нескольких рекламных сегментов   — «девушек», «неженатых людей» и   «людей молодого возраста».

Этим исследованием мне хотелось показать не   только то, как интересно работать с   большими данными. Важно помнить, что эти данные безопасны: такой объем информации не   позволяет проследить за   конкретным человеком, данных слишком много, и   даже выделить отдельные районы в   этом массиве невероятно сложно. Трудно сказать, есть   ли мои собственные данные в   этой выборке,   — наверное,  

Источник