CleverAnalytics

Ve středu 27. dubna se ve Slovanském domě v Praze se konalo letošní Retail Banking Forum 2016. V rámci přednášek a panelové diskuse bylo možné nahlédnout do světa tradičních bank, výzkumných agentur a také několika mladých firem s novými finančními produkty. Za CleverAnalytics vystoupil CEO Ondřej Tomas, který aktuální bankovní segment a celé Retailové bankovní fórum 2016 přirovnal k setkání myší a dinosaurů. Myší na straně malých pružných start-upů a firem s obrovským potenciálem měnit zažité zvyklosti jak novým přístupem k jednotlivým službám, tak využitím moderních technologií a dinosaury v podobě velkých, silných a neohrabaných bank na straně druhé. Smyslem přednášky však nebylo černobílé škatulkování na myši a dinosaury, ale ukázka toho, jak silné může být spojení malé pružné a rychlé myšky s velkým silným a stabilním dinosaurem. Koneckonců důkazem byly právě příspěvky „myší“ jako jsou Zonky, CleverAnalytics nebo Twisto.

Tvoříme revoluční cloudovou platformu pro Location Intelligence. Pracujeme s polohovou informací dat a díky ní dovedeme data kombinovat a analyzovat nad mapou. Přinášíme tak úplně nový pohled na podnikání našich zákazníků. Náš produkt slouží zákazníkům z oblasti retailu, bankovnictví, pojišťovnictví a energetiky, kterým přináší tolik potřebný kontext pro rozhodování.

V České republice jsme již realizovali desítky projektů, ale potenciál trhu jsme ani zdaleka nevyčerpali. Mimo to vstupujeme na zahraniční trhy, proto by ses neměl/la bát, že jednou budeš létat i do světa.

S čím máš zkušenosti:

s prodejem v B2B

s obchodováním technologických projektů a consultingem

s IT technologiemi a cloudovými aplikacemi

Co budeš řešit:

systematické nabízení řešení stávajícím i novým zákazníkům

obchodní jednání a prezentace řešení

tvorbu nabídek

uzavírání obchodních případů

Dále se od tebe očekává:

aktivní vyhledávání nových příležitostí

samostatné vedení obchodních případů

udržování dobrých vztahů se zákazníky

Věříme, že pokud jsi dravý/á, umíš přesvědčivě vystupovat a vyjednávání tě baví, jsi na dobré cestě se k nám přidat.

Pokud máš zájem, napiš nám na [email protected].

V posledních pár měsících jsme se v CleverAnalytics pustili do pečlivého zkoumání stávajícího uživatelského rozhraní a návrhu řady větších i menších změn vedoucích ke zjednodušení ovládání aplikace. Sešli jsme se z celou řadou našich aktivních uživatelů a naslouchali jejich požadavkům a problémům, které jim naše stávající rozhraní přináší. Detailně jsme zpracovali jejich podněty a výsledkem je prototyp nového uživatelského rozhraní. Za jejich čas jim chceme i touto cestou ještě jednou poděkovat.

Během února a března se některá vylepšení dostala do fáze implementace a vy máte možnost si je vyzkoušet. Nepřijde žádný velký třesk, po kterém by se v aplikaci každý ztratil, ale naopak se v několika postupných a srozumitelných krůčcích bude zlepšovat každým týdnem. Věříme, že všechny změny budou pro zákazníky přínosné.

Přesun legendy

Koncem února si pozorní uživatelé mohli všimnout přesunu legendy, která se v některých přehledových pohledech vyskytuje.

Legenda přesunuta do levého dolního rohu, po najetí myši lze snadno zjistit hodnoty pro jednotlivé odstíny.

Nově není schovaná vespod pravého informačního panelu, ale je neustále viditelná v levém dolním rohu mapy. Popisky se zobrazují po najetí myši nad jednotlivé segmenty legendy.

Přístupnost hlavních nástrojů

Typickým nedostatkem, na který si uživatelé stěžovali, byla ztráta kontextu v situaci, kdy zkoumají své pobočky v mapě a potřebují zobrazit nebo skrýt konkurenční síť. Koncem minulého týdne jsme uvedli v život novou verzi pravého informačního panelu (infopanel), která tento a řadu podobných problémů řeší.

Nová verze infopanelu. Nahoře je aktivní záložka “Zobrazit” a neaktivní “Filtrovat”.

V infopanelu jsou trvale přístupné záložky Filtrovat a Zobrazit a k tomu přehledové informace o pohledu. V případě vybrání nějakého objektu v mapě tak stačí otevřít příslušnou záložku bez nutnosti rušení výběru objektu. Jeho detailní informace se pouze sbalí dolů a kliknutím myši je snadné je opět zobrazit. Záložky mohou být neaktivní, pokud na příklad filtrování není v daném pohledu k dispozici.

Aktivní panel “Zobrazit” při vybraném jevu Roční obrat (Annual turnover). Zpět na detail jevu se dá dostat kliknutím na jeho hlavičku vpravo dole.

Infopanel nově zabírá celou dostupnou výšku okna prohlížeče. Díky tomu se vyřešilo občasné “přetékání” obsahu infopanelu a sjednotilo chování zoomu v mapě. Mezi nástroje infopanelu v nejbližší době přesuneme i vyhledávání.

Vylepšené heatmapy

Zcela od základů jsme vylepšili způsob, jakým se načítají data do heatmap. Dnes nám nedělá problém zobrazit miliony bodů. V malých měřítkách jsou data agregována na základě blízkosti, v detailním pohledu jsou zobrazena v libovolné granularitě. Navíc jsme dnes schopni nastavit stupnici pro obarvení heatmapy podle zvoleného měřítka, takže dává v každé situaci přesnější obraz zkoumaného jevu. Vše se samozřejmě okamžitě projeví v legendě.

Další postup

Máme řadu dalších úkolů a nápadů, které chceme do aplikace integrovat. Nadále nasloucháme vašim připomínkám a budeme rádi, když se s námi o ně podělíte emailem nebo na Twitteru. V nejbližší době se můžete těšit na přesun vyhledávání do infopanelu, nový nástroj pro měření délek nebo tlačítko ke sbalení celého infopanelu a roztažení mapy na celou plochu. Chceme být nejlepší platforma v oblasti Location Intelligence a uživatelská přívětivost je jeden z klíčových aspektů, kterým chceme této mety dosáhnout. Držte nám palce.

Ve čtvrtek 25.2. jsme měli možnost na konferenci Technologie pro marketing 2016 prezentovat naši analytickou platformu CleverAnalytics. Na velkém množství ukázek z praxe, jsme návštěvníkům ilustrovali, jak jsou lokační analýzy silným nástrojem pro plánování a vyhodnocování obchodních a marketingových aktivit. Například jsme ukázali, proč je lepší v konkrétní čtvrti na Pražských Vinohradech otevřít hospodu než banku, či proč prodejna potravin ve Stodůlkách neumí přitáhnout 10 tisíc místních obyvatel z nedalekého sídliště, ačkoli je vzdálené ani ne 1 km od prodejny. Účastníci viděli i praktické ukázky spádových oblastí. Na jedné pobočce finančního poradenství bylo možné vidět, jak se dynamicky mění spádová oblast, když měníme kritéria výběru. Kompletní prezentaci najdete zde.

Pomocí personalizované mapy můžeme našim zákazníkům přesně ukázat, kudy vede Cesta k nám.

CleverAnalytics se nezabývá pouze lokační analýzou. Nejnovější službou je Cesta k nám, která spočívá v generování personalizovaných map pro hromadnou komunikaci s klienty.

Nová olomoucká pobočka je vzdálena pouhých 14 minut pěšky z bydliště zákazníka.

Služba je určena všem, kteří používají hromadnou korespondenci a provozují nějakou prodejnu či řetězec prodejen.

V čem může personalizovaná mapa pomoci?

Cílem každého obchodníka je dostat zákazníka do prodejny, kde je díky přímému kontaktu možné dosahovat vyšších prodejů, cross a up sellingu a v neposlední řadě navázat lepší vztah se zákazníkem. A právě personalizovaná mapa může být vhodným pomocníkem. Mapa zákazníkovi ukáže přesnou trasu na prodejní místo, čímž ho může upozornit například na:

novou pobočku, bankomat či jiné kontaktní místo

speciální akci na pobočce

zavření prodejny s doporučením jiné vhodné prodejny

Trasu je možno zvolit z místa bydliště nebo například z určitého dopravního uzlu či jiného zájmového bodu. Způsob dopravy, vizuální styl mapy i veškerého obsahu lze zvolit individuálně podle potřeb klienta.

Co je k tomu potřeba?

Stačí dodat pouze adresu a ID zákazníka. Vygenerovat mapku lze i podle lokalizace IP adresy uživatele. Mapky si klient může vložit do e-mailů, nahrát do databáze, propojit s e-mailingovými platformami, napojit na online bannery nebo mu systém vygeneruje sadu dopisů k tisku. Možnosti použití jsou opravdu široké.

Mailů s oznámením, že se otevřela nová prodejna na určité adrese, nám všem jistě chodí spousta. Když ale otevřeme mail s vizuálně zajímavou mapou hlásající, že nová prodejna je ode mne pouhých 14 minut pěšky po hlavní nebo třeba 8 minut jízdy autobusem, jistě to naši pozornost zaujme podstatně víc.

Minulý týden jsme oslavili první rok fungování CleverAnalytics a musím říct, že to byl pěkně nabitý rok! Začátkem minulého roku jsme CleverAnalytics vyčlenili z CleverMaps do samostatné firmy a symbolicky vyslali naši loďku do rozbouřených vod byznysu. Tou dobou nás bylo na palubě šest a sudičky nám přáli dobrý vítr.

Hned během jara jsme řešili několik zajímavých projektů, kde měla hlavní slovo lokační analýza. Mně osobně se hodně líbila spolupráce s RWE Energo, pro které jsme na základě pouze volně dostupných dat ohodnotili obchodní potenciál více než 3 500 veřejných čerpacích stanic a projekt společně představili i na konferenci Prime time for Big data. Následně si s Alzou ověřili, že lokační analýza nesouvisí jen s kamennými obchody, ale je velmi důležitá i v oblasti e-commerce, kde se nezadržitelně uplatňuji trendy jako Click&Collect nebo automatizovaná výdejní místa, a prostě potřebujete vědět, jak vám fungují (i když jste marťan). Následoval Rohlík.cz a Dáme Jídlo, které bude díky propojení dat přes Keboola Connection první denně aktualizovaný projekt plně využívající prostorových analýz v rámci CleverAnalytics, takže můžete očekávat, že Dáme Jídlo bude mít ještě lepší pokrytí a nabídku. Velmi zajímavá je pro nás spolupráce s bankovním sektorem, který prochází tak trochu revolucí a díky perfektním datům se tu lokační analýza vyřádí. To, co nás baví, není jen o optimalizaci pobočkové sítě, díky které je vám Česká spořitelna opravdu blíž, ale i o lepším poznání zákazníka třeba ze strany Airbank. Co mně ale přišlo nejlepší, je zjištění, že i ve velkých korporacích je pro některé hračka inovovat a myslet jak ve startupu.

Ekologický podtext má naše snaha o optimalizace roznosu letáků, kterou pro naše klienty řešíme, a díky partnerství s Freshrevolution dovedeme opravdu ověřit, že se letáky nehází do kontejneru, ale skončí v té správné schránce. Je asi jasné, že na základě CleverAnalytics občas někdo z klientů zavře nebo otevře nové prodejní místo. Spustili jsme proto novou službu s názvem Cestaknam.cz, díky které můžete každého klienta navést, kam potřebujete, a to hezky ve vlastním designu a osobním sdělením.

Občas se člověk spálí a i nám se v prvním roce povedla celá řada přešlapů, naštěstí se tak nestalo, když jsme na jednom z pravidelných výjezdů chodili po žhavém uhlí. Pro mě to byl super zážitek: nejen to, že zkrátka přejdete po opravdu žhavém uhlí, ale hlavně to, že se díky firemní kultuře rodiny CleverMaps daří držet skvělou bandu lidí, kteří svým nadšením strhávají nové posily do týmu.

V první půlce roku jsme měli možnost využívat mentoringu na Jihomoravském inovačním centru v rámci JIC MASTER a dost nás to posunulo. Snažíme se taky přispět svou trochou do mlýna, takže mentoruju studenty z Karlovy univerzity, Jirka našel do týmu dva slibné talenty na vývoj a zapojili jsme se do Datagirls od Czechitas. Hodně používáme open source technologie a díky Martinovi jsme přispěli zpět do komunity první knihovnou pro Leaflet. Máme rozpracovaný kompletní redesign, který přinese řadu nových funkcí a směřujeme k naší vizi být světovou jedničkou v designu mapových aplikací a k tomu zkoušíme nové technologie a knihovny.

Buďte v klidu, díky lokační analýze budete mít náskok

V CleverAnalytics vidíme do budoucnosti. Jenže nepoužíváme křišťálovou kouli ale tvrdá fakta a konkrétní modelace potenciálních situací. Tomuto postupu říkáme “co když” nebo “what if” analýza.

Když otevíráte nový obchod nebo pobočku, hlavou se vám honí mraky otázek. Nejčastější jsou bezesporu tyto:

Co když otevřu obchod o ulici dál?

Co když do obchodu nebudou chodit zákazníci?

Co když konkurence otevře poblíž vlastní pobočku?

Co když nebude nový obchod prosperovat?

Odpovědi na “co když” otázky jsou naštěstí snadno dostupné. Našim klientům často modelujeme různé hypotetické stavy, na jejichž základě mohou lépe posoudit svá rozhodnutí.

Nová pobočka konkurence vás nepřekvapí

Pokud někde poblíž otevře prodejnu konkurence, zákonitě dojde k odlivu zákazníků. Otázka zní, jak moc vás tento odliv ohrozí. Díky lokační analýze dokážeme situaci namodelovat a zjistíme míru překryvu s konkurencí v celé spádové oblasti.

Pokud totiž patříte mezi větší hráče na trhu a máte v okolí více prodejen, nová pobočka konkurence neovlivní jen tu nejbližší. Díky modelaci ale budete znát případná rizika předem a můžete se na ně připravit.

“Co když analýza” ve službách business plánu

Analýza neslouží jen jako ochrana před konkurencí. Stejně dobře se hodí k potvrzení nebo vyvrácení vlastního business záměru. Pokud se totiž rozhodnete otevřít novou pobočku, situaci vám namodelujeme a budete přesně vědět, kolik zákazníků by si k vám našlo cestu.

Problémy nové pobočky tak můžete vyřešit ještě před jejím otevřením, nebo rovnou celý projekt přesunout jinam.

Modelujeme data lokalizovaná v prostoru

Nejprve společně určíme místo a očekávaný roční obrat nové prodejny. Pokud se jedná o vámi plánovanou novou pobočku, řídíme se vaším business plánem. V případě hypotetické prodejny konkurence vstupuje do hry expertní odhad.

Na základě těchto dvou proměnných pomocí prostorové analýzy hodnotíme dopad pobočky na okolí. Určíme spádovou oblast a obrat pravděpodobnostním modelem rozdělíme do jednotlivých buněk. Z těch pak sestavujeme varianty řešení daného problému.

Řešení zakládáme na obratech, počtech zákazníků a na konkrétních lokacích. Získáte tak přesná data, odkud by zákazníci do nové prodejny chodili, jak by to ohrozilo váš obrat a celou spádovou oblast.

Moderní pobočková síť a přímá komunikace s klientem  

“Co když analýzu” jsme v reálu už mnohokrát použili a zatím nás (a naše klienty) nikdy nezklamala. Naposledy jsme ji použili v případě velkého klienta v bankovnictví. Lidé v době elektronického bankovnictví chodí na pobočky stále méně, klient proto chtěl svou síť poboček optimalizovat.

První krokem byla analýza transakcí, pohybu zákazníků a jejich návštěv na pobočkách. Následovala “co když analýza”. Díky té jsme zjistili, o kolik klientů by pobočka narostla nebo přišla, pokud by v její síti nebo spádové oblasti došlo ke změně.

Na základě těchto dat jsme klientovi pomohli najít odpovědi na následující otázky:

Kolik je na jednotlivých pobočkách potřeba personálu?

Jaké služby by měla pobočka nabízet?

Jaká je ideální otevírací doba?

Na tuhle akci jsem se dost těšil, i když nejsem úplně klasický účastník hackathonu. Datafesťák ale nebyl jen o hackování, nabídl i dva dny různých přednášek jak z byznysu, tak ohledně nových technologií a jejich použití a k tomu navíc akci Czechitas s názvem DataGirls nejen pro holky, co chtějí vidět do dat.

Prezentace vize kombinace dat spořky v CleverAnalytics.

A jaké to tedy vlastně bylo? Celá akce se nesla v neformálním duchu a tak nějak příjemně a nenásilně. V pátek se začalo chvíli po deváté hodině sérií přednášek z byznysu. Z kvalitního výběru témat mě zaujalo hned několik přednášek. Tak třeba hned Padákův úvod a uvědomění, jaký skok udělaly technologie za posledních pár let. Výborná byla přednáška od Milana Petra z McPen o tom, jak udělali datové analytiky ve firmě i z prodavaček a také to, že neváhal ukázat reálná čísla v GoodData „jak jim to chodí“ a co vlastně sledují. Zdeněk Svoboda z GoodData mluvil o zkušenostech s budováním globálních firem a jelikož s CleverAnalytics máme stejné ambice, hltal jsem každé slovo. Nezklamali ani Vojta Roček a Filip Doušek nebo Michal Buzek ze Seznam.cz a Pavel Vaněček ze Spořky. V závěru nastoupili digitální punkáči ze spořky a Ondra Gálik ukázal jaké vidí spořitelna možnosti s využitím jejich nového WebAPI. Nejvíc mě potěšilo, že to ukázal mimo jiné i přímo s využitím CleverAnalytics. Celý program byl vhodně prokládán coffee breaky s domácími meruňkovými buchatami a skvělými řízky! (díky Kubo)

Hackujem naplno, počasí tomu přeje.

Hackathon začal někdy později večer představením dat a technologií. Nejvíce byl zájem o data Spořky a data z fakultní nemocnice v HK, dost dobrá datová sada byl také stenozáznam z poslanecké sněmovny. Celkem vzniklo asi deset týmů a postupně představily co mají v plánu. S CleverAnalytics jsme si vybrali data Spořky a sestavení toho, jak by mohla podnikatelům, kteří mají u Spořky účet pomoci s poznáním a optimalizací jejich podnikání. Dost jsme s klukama dumali nad tím, kde vlastně budeme spát, ale řešení mě naprosto dostalo. Jirka Tobolka domluvil, že nás hradecká univerzita prostě nechala v celé budově! Za mě obrovský respekt pro vedení fakulty! Měli jsme super zázemí včetně několika sprch. Spali jsme sice ve spacácích na zemi, ale kdo ví o čem jsou hackatony tak toho spánku moc nečeká. Sám neprogramuju a musím říct, že mě hackathon vlastně dost překvapil. Všude bylo dost nabušených týpků (a holek), kteří neváhají v šílených nočních hodinách vymýšlet nová řešení a ohýbat nejruznější technologie, aby je poslouchaly.

Závěrečná prezentace výsledků našeho týmu.

V sobotu byl program opět dost nabitý. Kromě toho že běžel hackaton byl v hlavním sále track technologických přednášek a bokem pak probíhal seminář DataGirls, kde jsme během 45 minut ukázali, jak může datová analýza probíhat nad mapou a k čemu je to vlastně dobré.

Ukázka naší analýzy: měsíční změna obratu ve spádové oblasti retailové prodejny.

Festival byl plný drobných i větších zvratů, improvizace a pohody. Nikoho nepřekvapilo, když se závěrečné prezentace přesunuly z jedné hodiny odpoledne už na 11. Každý tým si s tím hravě poradil, nešlo totiž o výsledek ani o pořadí, ale o učení a sdílení zážitků s daty. Přesto se proti všem předpokladům vyhlášení vítězů nakonec konalo. Zcela přesně kalibrované hlukoměry (uši Pavla a Jirky) změřily, že největší potlesk a jásot sklidil tým GoodData, který vytvořil seznamku nad daty spořky.

Seznam týmů, vítězní FinDer a Řezníci, Map Bandits skoro na třetím místě.

Závěrem nezbývá než poděkovat organizátorskému týmu. Přede všemi stojí za to jmenovat alespoň Pavla Doležala, Petra Šimečka a vlastně celou Keboolu, Jirku Tobolku, Vojtu Ročka, Kubu Dubrovského a Tomáše Žďáru. K tomu Fakultu informatiky a managementu Univerzity Hradec Králové za velkorysé poskytnutí vskutku domáckého prostředí a taky díky všem zúčastněným za přátelskou atmosféru, kterou se podařilo navodit. Bez nich by to vlastně nemělo cenu. Ty tři dny byly opravdu hutné, ale stálo to za to. Dospíme to jindy.

Už zítra to vypukne. Lídři české business intelligence se sjedou do Hradce Králové na letošní největší data-driven akci v české kotlině. CleverAnalytics u toho nemůžou chybět.

Kluci z Kebooly a České Spořitelny nachystali super program pro všechny, kteří si rádi hrají s daty a ví, jak jsou pro business užitečné. V pátek proběhne blok přednášek a workshopů, na který naváže hackathon. Ten potrvá až do nedělního odpoledne. Na ten se fakt těšíme, reálná data od Seznamu, České Spořitelny, FlexiBee, či CleverMaps se nepoštěstí kombinovat každý den.

Nesmíme zapomenout ani na poslední kolo podzimních DataGirls, na kterých opět ukážeme naši platformu na analýzu prostorových dat.

Takhle jsme prezentovali na DataGirls v Ostravě.

Ve čtvrtek 19. listopadu se uskutečnilo jubilejní desáté vyhlášení ankety Křišťálová lupa a CleverAnalytics si v tvrdé konkurenci v kategorii Data Driven projektů odnesl skvělé 4. místo!

Tomáš Formánek, CEO společnosti Logio právě v rámci vlastní konference Úl2015 představil novou aplikaci Supply Chain Love. Jedná se o komplexní rozhodovací platformu pro celý Supply chain management, která sedí nad jedněmi daty a běží v cloudu.

Co je na tom zajímavé? SCL je poskládán z různých cloudových komponent a dohromady tvoří jeden funkční celek. Srdcem je klasický Logio planning wizzard, k tomu systém používá grafy, dashboardy a KPIs od Good Data, datově to celé dýchá přes Keboola Connect a mapový dashboard  s vizualizací skladů a distribuce jede přes nás - CLEVER ANALYTICS. Hezká ukázka, jaké možnosti dnes poskytuje cloud. 

Část týmu CleverAnalytics se v sobotu 7. listopadu 2015 zúčastnila konference DataConf. Konference se konala na Filozofické fakultě Masarykovy univerzity a přivedla dohromady akademickou obec a lidi z praxe nad jedním společným tématem - nad daty. Letošní konference své téma upřesnila na prediktivní analytiku. V průběhu dne jsme byli svědky 10 přednášek od 10 odborníků z různých odvětví datové analýzy. Jedním z nich byl i Lukáš Puchrik, team leader CleverAnalytics. Lukášova přednáška se týkala predikce nákupního chování po otevření nové pobočky obchodního řetězce. Konkrétně tedy otevření nové hospody. A jak už je v CleverAnalytics zvykem, na všechno se nahlíželo skrze mapu. Jak můžeme díky demografickým údajům zobrazeným v prostoru odhadnout tržby? Můžeme správně vybrat místo pro náš podnik? Je v dané oblasti cílová skupina, která holduje utopencům a levnému pivu?

Umístění dat do mapy a jejich neobvyklá interpretace jasně odlišila Lukášovu přednášku od ostatních. Ty však nebyly o nic méně zajímavé. Jan Boček z Českého rozhlasu nám ukázal, že data pro nás nemají vlastně vůbec žádnou hodnotu, pokud je nedokážeme správně interpretovat. Radim Kubacki a Aleš Najmann z firmy Jumpshot nám zase pomohli nahlédnout do způsobu analýzy vyhledávání uživatelů internetových obchodů zaměřených převážně na jedno, či druhé pohlaví. Na zaměstnance trávící moc času na Facebooku a tisknoucí osobní věci na firemní tiskárně (neboli tzv. anomálie), si posvítil Jan Janča z Gauss Algorithmic. Jestli kartářky dokáží předvídat budoucnost z tarotových karet nevíme, ale Filip Doušek z Mibconu nám ukázal, že to dokáže z karet věrnostních programů.

Mnoho zajímavých lidí, pestrost diskutovaných témat a neformálnost celé akce udělaly z DataConfu konferenci, které se musíte zúčastnit, pokud máte co dočinění s analýzou či zpracováním dat. I když šlo o teprve druhý ročník, organizátoři akci zvládli na výbornou a my už se teď těšíme na ročník příští.

Chytré telefony asi nepůjdete nabízet do domova důchodců a majitele vinohradů nejspíš nezaujme nový přípravek proti plísni chmele. Aby měl váš produkt na trhu úspěch, musíte vědět, komu ho vlastně prodávat.

Přestože jsou příklady z úvodu trochu prvoplánové, dobře ilustrují důležitost volby správných cílových skupin. Cílové skupiny tvoří ti, na které byste měli soustředit své marketingové aktivity. Právě oni mají o váš produkt zájem, i když o tom často ještě ani neví.

Základní pravidlo zní, že nikdy nemá smysl cílit na celý trh. Ostatně při střelbě na terč se také snažíte mířit co nejvíc na střed. Je třeba jen vědět, jak takové cílové skupiny najít.

Cílové skupiny se nejčastěji určují podle společných identifikačních znaků, jako jsou:

spotřební chování,

zájmy,

životní styl

a především sociodemografické údaje.

Poznejte své zákazníky a zjistěte, kde čekají další

Právě se zjišťováním sociodemografických dat  vám pomůže CleverAnalytics. Svou cílovou skupinu můžete například přesně zaměřit na základě jejího bydliště nebo předpokládaného pohybu.

Jdeme ale hlouběji. Pokud znáte bydliště své cílové skupiny, CleverAnalytics vám odhalí místně zastoupené věkové skupiny, ekonomické aktivní obyvatele, typy domácností a mnoho dalšího. Jednoduše tak získáte přehled, kolik zástupců cílové skupiny kde bydlí a jak se v daném místě pohybují.

Cílová skupina + potenciál = expanze

Nedávno jsme psali o tom, jak je důležité znát potenciál trhu a s ním související “vylovenost”. Dnes do rovnice dosadíme ještě cílové skupiny. A výsledek? Můžete expandovat. Expanzí v tomto případě nemyslíme jen otevření nové pobočky, ale třeba rozšíření působnosti obchodníka nebo novou marketingovou kampaň.

Vhodně umístěným billboardem nebo reklamou na správné autobusové zastávce totiž můžete zástupce své cílové skupiny přivést až k vám.

Jak to může vypadat

Představte si, že provozujete posilovnu v Brně a většinu vašich klientů tvoří mladí muži, kteří pracují v kancelářích. Díky datům z CleverAnalytics zjistíte, že svobodní muži ve věku 28-40 let sice bydlí po celém Brně, hodně jich ale pracuje v okolí Technologického parku.

Pokud tedy chcete tuto cílovou skupinu zasáhnout, máte velmi dobrou šanci právě zde. Vaše posilovna navíc leží na trase tramvaje č. 12, která tudy projíždí. Pak už je jen krůček k pronájmu reklamní plochy na zastávkách a dalším marketingovým aktivitám, které povedou k vyšší návštěvnosti vaší posilovny.

V sobotu 22. 10. se v pražském Impact Hubu uskutečnila další ze skvělých akcí Czechitas, které pomáhají přiblížit IT holkám. V podzimním bloku 4 sobot nazvaných DataGirls lze nahlédnout do novodobých způsobů zpracování, analýzy a vizualizace dat v oblasti Business Intelligence (zkráceně BI) od společností Keboola a GoodData nebo se seznámit s webovými měřeními Google Analytics.

K této hromadě nových poznatků o datech jsme přidali svůj díl, a to z našeho geopohledu. V ranním bloku vystoupil ženský element našeho týmu analytička Katka Tarabusová, jejíž posláním bylo holkám ukázat sílu prostorových souvislostí. Provedla je využitím geodat v různých produktech CleverMaps a zaměřila se na Location Intelligence platformu CleverAnalytics. Pro zvídavé odkryla metodiku výpočtu obchodního potenciálu území, díky níž lze s velkou podrobností najít vhodná místa např. pro pobočky obchodní sítě (bez interních dat zákazníka). Tyto prostorové analýzy Katka demonstrovala v demu naší mapové aplikace. S jeho využitím poté holky krátce řešily praktické úkoly jako Které bankomaty byste zrušily, přemístily, navrhly jako nové?

Katka odkrývá kouzla s geodaty. Zdroj: Twitter @datagirls.

Kromě tohoto výstupu akci podpořili i další kolegové z CleverMaps v roli účastníka i lektora workshopu v BI.

Ondřej Tomas se na konferenci CIO agenda aktivně účastnil panelové diskuze na téma CIO jako zdroj nových inovací.

V minulém týdnu jsme zveřejnili první Open-Source projekt CleverAnalytics s názvem Tiny Leaflet Directive. Jde se o jednoduchou JavaScriptovou knihovnu, která umožňuje vkládat mapu vytvořenou pomocí LeafletJS do aplikace napsané v AngularJS. Tyto dva frameworky jsou jakýmsi jádrem naší frontendové aplikace a Tiny Leaflet Directive je propojuje dohromady.

Před více než rokem jsme začali vytvářet náš produkt pomocí Angular Leaflet Directive, skvělé knihovny určené ke stejnému účelu. Umožňuje každému, kdo zná Angular a minimální znalost LeafletJS vytvářet poměrně složité mapové vizualizace. Ulehčuje vkládání nejrůznějších mapových vrstev, zpracování událostí a mnoho dalšího. Časem se ukázalo, že tahle složitost je zároveň hlavní nevýhoda, jelikož pro běžné mapové operace (přidávání/odebírání vrstev, poslouchání událostí...) registruje příliš mnoho “watcherů“ a tím dramaticky zatěžuje $digest cyklus Angularu zejména mapovými událostmi. Vše bylo potřeba zjednodušit.

Úlohy, které jsou vlastní Leafletu by měly být zpracované v Leafletu, úlohy Angularu v Angularu - žádná věda. Stačí to volně propojit, aby frameworky mohly snadno komunikovat. Odstranili jsme z Angular Leaflet Directive části, které jsme nepoužívali, nebo používat nemuseli a výsledek je Tiny Leaflet Directive. Odlehčená mapová direktiva s pouhými dvěma argumenty:

id - běžný HTML atribut

tld-options - mapové vlastnosti

Podíváme-li se pozorně, rozhraní je totožné při tvorbě bězného objektu mapy v Leafletu L.map(id, object). Takhle se direktiva vloží do šablony Angularu:

<tld-map    id="map"    tld-options="::mapOptions"    style="width:100%; height:480px;"> </tld-map>

To je vše, takhle jednoduše se zobrazí základní mapa. K dispozici je ještě služba tldMapService s funkcí getMap(id). Slouží k získání reálného mapového objektu Leafletu v rámci Angularových služeb a kontrolerů.

Mluvení stačilo, zkuste knihovnu použít nebo dokonce vylepšit - je k dispozici na GitHubu včetně příkladů. Zkuste i naše Demo, v němž se knihovna používá. A neváhejte se mi ozvat na Twitteru, když se vám bude knihovna líbit.