Аналитики назвали города — лидеры по росту цен на новостройки :: Жилье :: РБК Недвижимость

Аналитики назвали города — лидеры по росту цен на новостройки :: Жилье :: РБК Недвижимость Аналитика
Содержание
  1. Сравнение со среднеотраслевыми показателями
  2. 1. Финансовая устойчивость организации
  3. 2. Платежеспособность ООО “ЧИТАЙ ГОРОД”
  4. 3. Рентабельность деятельности
  5. 4. Показатели деловой активности (оборачиваемости)
  6. Сравнение с общероссийскими показателями
  7. Автоматизируем работу сотрудников отдела подбора помещений
  8. Аналитика | институт экономики города
  9. Аналитики назвали города россии с наиболее подорожавшими квартирами
  10. Аналитики назвали города с самым доступным жильем в россии
  11. Аналитики назвали города-миллионники с самой дорогой арендой офисов
  12. Аналитики назвали российские города-лидеры по доступности жилья – с тагила
  13. Аналитики назвали самые желанные для переезда города рф
  14. Аналитики назвали семь городов для выгодной покупки жилья в 2021 году
  15. Аналитики составили рейтинг городов россии с самыми бестактными жителями
  16. Для чего нужен яндекс.вордстат
  17. Дополнительные проверки
  18. Инфраструктура проекта
  19. Используем минус-слова для фильтрации нецелевых запросов
  20. Как работать с разделом «история запросов»
  21. Как работать с яндекс.вордстатом
  22. Москва вошла в тройку мегаполисов мира по привлекательности для жителей
  23. Названы российские агломерации — лидеры по обеспеченности тц
  24. Плюс (фиксация стоп-слов)
  25. Подключаем машинное обучение
  26. Полезные расширения для работы с вордстат
  27. Примерный план реализации
  28. Проверяем зависимость спроса от сезона
  29. Проверяем спрос в определенных регионах
  30. Проверяем частотности вордстат
  31. Работаем с данными
  32. Расходы и полноценная аналитика по регионам и городам / обратная связь / roistat
  33. Рейтинг городов и регионов по приросту населения 2021
  34. Собираем гео данные
  35. Итоги сравнительного анализа
  36. Подведем итоги
  37. Заключение

Сравнение со среднеотраслевыми показателями

Ниже приведено сравнение ключевых финансовых показателей ООО “ЧИТАЙ ГОРОД” за 2021 год с аналогичными среднеотраслевыми показателями за 2021 год. В качестве среднеотраслевых показателей взяты показатели 49 организаций с выручкой до 10 млн. руб., занимающиеся видом деятельности “Деятельность агентов, специализирующихся на оптовой торговле играми и игрушками, спортивными товарами, велосипедами, книгами, газетами, журналами, писчебумажными и канцелярскими товарами, музыкальными инструментами, часами и ювелирными изделиями, фототовар” (код по ОКВЭД2 46.18.2).

1. Финансовая устойчивость организации

Показатели ООО “ЧИТАЙ ГОРОД”, 2021 г.Отраслевые показатели, 2021 г.
Существенно хуже* среднегоСреднеотраслевое значениеСущественно лучше** среднего
Коэффициент автономии0,77≤0,020,19≥0,74
Значение коэффициента намного лучше среднеотраслевого, как минимум ¾ аналогичных организаций имеют меньшую долю собственных средств в капитале. Высокая доля собственного капитала положительно характеризует устойчивость организации, однако слишком высокая доля может снижать отдачу от вложенных собственником средств, делая эффективным привлечение заемных средств.
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами0,77≤0,010,17≥0,72
Значение показателя намного лучше среднеотраслевого.
Коэффициент обеспеченности запасов
Коэффициент обеспеченности запасов показывает степень покрытия имеющихся у организации материально-производственных запасов собственными средствами.У ООО “ЧИТАЙ ГОРОД” в “Бухгалтерском балансе” отсутствуют запасы, поэтому коэффициент не рассчитан.
Коэффициент покрытия инвестиций0,77≤0,040,19≥0,77
Большая доля собственного и долгосрочного заемного капитала в общем капитале организации обеспечила значение коэффициента покрытия инвестиций, значительно превосходящее среднеотраслевое.

2. Платежеспособность ООО “ЧИТАЙ ГОРОД”

Показатели ООО “ЧИТАЙ ГОРОД”, 2021 г.Отраслевые показатели, 2021 г.
Существенно хуже* среднегоСреднеотраслевое значениеСущественно лучше** среднего
Коэффициент текущей ликвидности4,44≤1,011,2≥2,89
Утрата платежеспособности в долгосрочной или среднесрочной перспективе угрожает ООО “ЧИТАЙ ГОРОД” намного меньше, чем большинству аналогичных организаций.
Коэффициент быстрой ликвидности4,44≤0,470,97≥2,19
Ликвидные активы покрывают краткосрочные обязательства намного полней, чем у подавляющего большинства других предприятий отрасли; риск утраты платежеспособности в среднесрочной перспективе минимален.
Коэффициент абсолютной ликвидности0,53≤0,020,16≥0,86
Доля краткосрочных обязательств, обеспеченных высоколиквидными активами организации, выше, чем у большинства сопоставимых предприятий. Это снижает риск перебоев в текущих расчетах с контрагентами.

3. Рентабельность деятельности

Показатели ООО “ЧИТАЙ ГОРОД”, 2021 г.Отраслевые показатели, 2021 г.
Существенно хуже* среднегоСреднеотраслевое значениеСущественно лучше** среднего
Рентабельность продаж-16,85%≤-0,08%4,7%≥10,3%
В 2021 году ООО “ЧИТАЙ ГОРОД” имело убыток от продаж.
Рентабельность продаж по EBIT-11,03%≤0,55%4,4%≥14,2%
Значительно ниже среднего.
Норма чистой прибыли-14,79%≤0,23%2,8%≥14,1%
Норма чистой прибыли показывает, сколько копеек чистой прибыли получает организация в каждом рубле выручки.У ООО “ЧИТАЙ ГОРОД” этот показатель хуже, чем у основного числа (как минимум 75%) аналогичных организаций.
Коэффициент покрытия процентов к уплате
У организации в 2021 году отсутствовали расходы в виде процентных платежей.
Рентабельность активов-5,22%≤-1,25%8,24%≥21%
Организация получила в 2021 году чистый убыток, поэтому рентабельность активов отрицательная.
Рентабельность собственного капитала-8,08%≤12%46,2%≥102%
Убыточная деятельность привела к отрицательному показателю рентабельности собственного капитала.
Фондоотдача
У организации отсутствуют основные средства.

4. Показатели деловой активности (оборачиваемости)

Показатели ООО “ЧИТАЙ ГОРОД”, 2021 г.Отраслевые показатели, 2021 г.
Существенно хуже* среднегоСреднеотраслевое значениеСущественно лучше** среднего
Оборачиваемость оборотных активов, в днях1034≥336150≤67,5
Организации требуется значительно больше времени для получения выручки равной величине оборотных активов, чем аналогичным предприятиям.
Оборачиваемость дебиторской задолженности, в днях958≥22252,3≤20,6
Управление дебиторской задолженностью поставлено значительно хуже, чем в аналогичных организациях.
Оборачиваемость активов, в днях1034≥305148≤65,8
Организация распоряжается всеми имеющимися активами намного менее эффективно, чем три четверти других аналогичных предприятий.

Сравнение с общероссийскими показателями

В дополнение к сравнительному анализу в рамках отрасли ниже приведено сравнение финансовых показателей ООО “ЧИТАЙ ГОРОД” со всеми российскими предприятиями аналогичного масштаба деятельности. В сравнении использованы 624 тыс. российских организаций с выручкой до 10 млн. руб.

Показатели ООО “ЧИТАЙ ГОРОД”, 2021 г.Общероссийские показатели, 2021 г.
Существенно хуже* среднегоСреднее значение (медиана)Существенно лучше** среднего
Коэффициент автономии0,77≤0,020,32≥0,78
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами0,77≤-0,040,24≥0,74
Коэффициент обеспеченности запасов
Коэффициент покрытия инвестиций0,77≤0,070,47≥0,85
Коэффициент текущей ликвидности4,44≤1,021,59≥5,18
Коэффициент быстрой ликвидности4,44≤0,571,16≥3,68
Коэффициент абсолютной ликвидности0,53≤0,020,15≥0,92
Рентабельность продаж-16,85%≤0,61%5,8%≥18,4%
Рентабельность продаж по EBIT-11,03%≤0,22%4,29%≥15,8%
Норма чистой прибыли-14,79%≤-0,24%2,66%≥12,1%
Коэффициент покрытия процентов к уплате
Рентабельность активов-5,22%≤-0,15%4,37%≥26,6%
Рентабельность собственного капитала-8,08%≤1,98%24,7%≥103%
Фондоотдача
Оборачиваемость оборотных активов, в днях1034≥492172≤68
Оборачиваемость дебиторской задолженности, в днях958≥25572,2≤17,9
Оборачиваемость активов, в днях1034≥676213≤82

Автоматизируем работу сотрудников отдела подбора помещений

Для начала создадим аналитические отчеты.

Например нам необходимо оценить возможность открытия нескольких розничных точек в городе N. Нас интересует следующие данные:

  • Все торговые центры в городе (количество магазинов в каждом, количество конкурентов, наши салоны);
  • Все торговые центры в городе где есть конкуренты, но нет нас;
  • Все конкуренты в городе (в каких торговых центрах представлены, сколько всего розничных точек);

Вот пример одного из отчетов сделанных в MS Power BI. Источниками данных выступает наше хранилище данных на MS Azure.

Далее сделаем инструмент для вывода собранных данных о торговых центрах на карту. В этом нам поможет уже нам знакомый API 2ГИС. В веб приложении создаем виджет карт и нанесем на него маркеры с оценками торговых центров. Пример (реальные данные изменены):

Аналитика | институт экономики города

Аналитики назвали города — лидеры по росту цен на новостройки :: Жилье :: РБК Недвижимость

Аналитики назвали города россии с наиболее подорожавшими квартирами

Балашиха, Санкт-Петербург и Сочи возглавили список топ-50 городов России по росту стоимости вторичного жилья за год

Город Балашиха Московской области возглавил рейтинг городов России по росту цен на вторичном рынке недвижимости с января 2020 года по январь 2021-го. За год вторичное жилье в Балашихе выросло в цене на 21,32% — с 92,5 тыс. руб. за 1 кв. м до 112, 2 тыс. руб. за 1 кв. м. Рейтинг (см. таблицу) был составлен в ГК SRG.

На втором месте в рейтинге оказался Санкт-Петербург. В январе 2020-го квартира в Северной столице в среднем стоила 116,7 тыс. за 1 кв. м, а в январе 2021-го — уже 141,1 тыс. руб. Годовой прирост цен на жилье составил 20,93%.

Третье место занял Сочи ( 18,41%). Квартиры здесь подорожали со 106,1 тыс. руб. за квадратный метр в 2020-м до 125.78 тыс. руб. в 2021-м.

В пятерку также вошли Калининград ( 18,37%) и Москва ( 16,93%). В российской столице год назад вторичное жилье стоило в среднем 204,6 тыс. за «квадрат», а в январе 2021-го — 239,2 тыс. руб. При этом в конце прошлого года в Москве был зафиксирован рекордный спрос на вторичное жилье: в четвертом квартале 2020-го было заключено 55,6 тыс. сделок. Эта цифра — максимум за всю историю подобной статистики и на треть больше, чем в предыдущем отчетном периоде.

Среди городов с минимальным приростом цен на жилье в 2020 году — Ростов-на-Дону ( 4,34%), Тольятти ( 4,18%), Астрахань ( 4,04%), Магнитогорск ( 3,87%) и Самара ( 3,74%)

Аналитики назвали города с самым доступным жильем в россии

Наиболее доступное жилье на вторичном рынке в России среди населенных пунктов от 100 до 300 тысяч человек можно приобрести в Златоусте (Челябинской области) и Новошахтинске (Ростовской области), а также в Рубцовске (Алтайском крае). Об этом «Известиям» сообщили аналитики «Авито Недвижимости».

В городах от 300 тыс. до 1 млн человек самые бюджетные варианты находятся в Тольятти и Кирове, а в мегаполисах (от 1 млн человек) — в Челябинске и Волгограде, говорится в исследовании.

Как объяснили эксперты, ажиотажный спрос на рынке недвижимости в 2020-м спровоцировал ощутимый рост цен на жилье, сказали в компании. Так, к февралю текущего года стоимость квадратного метра жилья на вторичном рынке поднялась на 16% в сравнении с предыдущим годом и достигла значения в 63,5 тыс. рублей в среднем по России, то есть около 3,048 млн рублей за объект, сообщили аналитики.

Основными драйверами покупательского бума стали льготные ипотечные программы, колебания курсов валют, снижение ключевой ставки по вкладам, а также поддержка молодых семей в виде дополнительных возможностей использования материнского капитала и упрощения процедур по его получению, напомнили в компании.

«Дискуссии на тему продления льготной ипотечной программы будут еще какое-то время подогревать интерес к жилью. По этой причине, а также вследствие подорожания строительных материалов и распространения проектов с эскроу-счетами, повышающими себестоимость недвижимости, ожидать снижения стоимости в ближайшей перспективе, определенно, не стоит», — руководитель направлений вторичной недвижимости и долгосрочной аренды «Авито Недвижимости» Руслан Закирьянов.

На фоне растущих цен на недвижимость поиск доступного жилья приобретает особую актуальность, добавил он.

В среднем по России самые бюджетные варианты вторичных квартир стоимостью около 1 млн рублей выставлены на продажу в регионах с наименьшим уровнем зарплат (20–22 тыс. руб./ мес.) и численностью до 300 тыс. человек — в Златоусте Челябинской области и Новошахтинске Ростовской области, сообщили аналитики.

По данным «Авито Недвижимости», располагая суммой в 2,2–2,3 млн рублей есть возможность приобрести квартиру на вторичном рынке в Тольятти, Кирове, Саратове, Ульяновске, Брянске и Рязани (по данным на февраль 2021 года).

Наиболее доступное жилье во вторичном сегменте в городах с численностью населения от 100 до 300 тысяч человек находится в Златоусте Челябинской области и Новошахтинске Ростовской области, стоимость которого составляла порядка 1 млн рублей в прошлом месяце.

Более дорогое жилье традиционно расположено в двух столицах: в Москве оно обходится почти в 12 млн рублей при среднем доходе в 50 тыс. рублей в месяц, а в Петербурге — в 7 млн рублей при медианной зарплате 42,5 тыс. рублей в месяц. При этом из некрупных городов в этом отношении лидируют подмосковные Химки, где средняя стоимость вторичной недвижимости достигает 7,3 млн рублей, а медианный уровень дохода — 49 362 рублей в месяц.

Дополнительный анализ:  Спрос на загородное жилье в Подмосковье сместился с дач на коттеджи :: Жилье :: РБК Недвижимость

30 марта исследование показало, какое вид жилья самый популярный среди ипотечников. Так, покупатели жилья в Москве, финансирующие сделки с привлечением ипотеки, все чаще выбирают квартиры с отделкой. За последние 10 месяцев доля таких квартир и апартаментов составила 25% от общего числа приобретаемых в кредит.

Аналитики назвали города-миллионники с самой дорогой арендой офисов

По данным CBRE, среди региональных городов-миллионников дороже всего аренда офисов самого высокого класса обойдется в Казани, Красноярске и Воронеже. Помещения можно арендовать по наиболее доступной цене в Уфе, Самаре и Омске

В первом полугодии 2021 года в половине российских городов-миллионников средняя ставка аренды офисов выросла по сравнению с уровнем 2021-го, говорится в отчете аналитиков международной консалтинговой компании CBRE (есть у РБК). В своем исследовании эксперты не учитывали Москву и Петербург.

В число городов с самым высоким уровнем ставок аренды современных офисов класса А входят Казань (средняя ставка — 1672 руб. за 1 кв. м в месяц), Красноярск (1530 руб.) и Воронеж (1270 руб.). До этого в первой тройке были Красноярск, Казань и Екатеринбург, следует из отчета CBRE за 2021 год.

Дешевле всего в 2021 году аренда офиса этого класса обойдется в Уфе (880 руб.), Самаре (850 руб.) и Омске (825 руб.), подсчитали аналитики.

Самый высокий уровень аренды офисов класса В (к этим зданиям предъявляют менее строгие требования к качеству отделки помещений, уровню инженерных, вентиляционных систем) зафиксирован в Воронеже, где средняя ставка составила 1066 руб. Самый низкий — в Омске (619 руб.).

По сравнению с концом 2021-го наибольший рост средней ставки аренды был зафиксирован в Казани (на 21%), Воронеже (на 20%), в Волгограде и Самаре (на 13%).

По данным аналитиков, средняя ставка аренды снизилась в пяти городах-миллионниках, сильнее всего — в Перми и Челябинске.

Среди региональных городов по совокупному объему качественного офисного предложения лидирует Екатеринбург (755 тыс. кв. м), на втором месте — Новосибирск с 372 тыс. кв. м качественной офисной недвижимости классов А и В, замыкает тройку лидеров Краснодар (343 тыс. кв. м). Меньше всего качественного офисного предложения, по данным CBRE, оказалось в Волгограде (107 тыс. кв. м).

По словам замдиректора подразделения региональных проектов отдела услуг корпоративным клиентам CBRE Ивана Козиса, Воронеж — один из самых востребованных городов для размещения бэк-офисов. Это объясняется более низкими, чем в Москве, ставками аренды, а также близостью расположения к столице.

Аналитики назвали российские города-лидеры по доступности жилья – с тагила

Магнитогорск, Нижний Тагил и Курган вошли в тройку городов лидеров по доступности жилья. Там медианную зарплату можно купить почти квадратный метр. Об этом свидетельствует исследование экспертов консалтинговой группы SRG, которые сравнили средний доход россиян со стоимостью жилплощади в 75 крупнейших городах.

«В тройку городов-лидеров вошли Магнитогорск, Нижний Тагил и Курган, где на медианную зарплату можно купить 0,96 кв. м., 0,88 кв. м. и 0,82 кв. м соответственно. Для покупки одного квадратного метра здесь понадобится чуть больше, чем среднестатистический месячный заработок», — передает «Российская газета».

В Астрахани и Челябинске одной зарплаты хватит на 0,76 «квадрата». Жители Перми, Улан-Уде, Самары и Четы могут купить на месячный заработок чуть больше чем за 0,5 кв. м. В Москве на медианную зарплату можно купить только 0,13 кв. м., в Санкт-Петербурге и Сочи по 0,21 кв. м. Медианная среднемесячная зарплата в России за 2020 год составила 32 422 руб.

Ранее аналитики выяснили, что наиболее высокие средние зарплаты получают жители Краснодара, Сургута, Тюмени, Санкт-Петербурга и Москвы, передает RT. Вице-премьер Татьяна Голикова заявила, российские власти планируют в 2022 году увеличить МРОТ на 4,7%, а в 2023 году — на 5,8%, сообщает телеканал 360.

Аналитики назвали самые желанные для переезда города рф

Традиционно россияне из других регионов переезжают в Москву и Санкт-Петербург, а также в южные города. За последний год эти тренды усилились: спрос на жилье в столице за год вырос на 36%.

Также в топе Санкт-Петербург ( 31%) и Тюмень ( 20%). Кроме того, россияне стали чаще выбирать для переезда Краснодар (рост спроса за год в 2,3 раза), Сочи (в 2,1 раза), Анапу (в 2 раза), Екатеринбург (в 1,8 раза) и Калининград (в 1,4 раза), рассказал «Известиям» директор федеральной компании «Этажи» Ильдар Хусаинов.

По данным «Авито Недвижимости», в Сочи покупательская активность на первичное и вторичное жилье за первые три месяца 2021-го, по сравнению с тем же периодом прошлого года, увеличилась практически двукратно — в 1,8 раза. В Москве спрос на квартиры в новостройках за тот же период вырос в 1,8 раза, а интерес к вторичной недвижимости в годовом выражении увеличился на 9%.

Также наблюдается заметный рост спроса на жилье в Екатеринбурге — в I квартале 2021-го в годовом выражении он увеличился в 2,4 раза в категории первичного жилья и в 1,4 раза на вторичном рынке, рассказал руководитель направлений первичной и загородной недвижимости «Авито Недвижимости» Дмитрий Алексеев.

Москва и Санкт-Петербург традиционно находятся в числе наиболее привлекательных локаций из-за высоких зарплат, а также лучшего уровня социальной инфраструктуры, сказал руководитель аналитического центра «Циан» Алексей Попов.

За последний год тенденция усилилась в том числе потому, что из-за кризиса в регионах выросла безработица, указал управляющий партнер «ВекторСтройФинанс» Андрей Колочинский.

Южные города, а также Калининград, пользуются спросом в связи с мягким климатом. Такая картина сохраняется уже много лет, но из-за пандемии там появились дополнительные факторы привлекательности, сказал акционер, управляющий партнер ГК «Основа» Олег Колченко.

Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий»:

Жить бы в Сочи: названы самые желанные для переезда города РФ

Аналитики назвали семь городов для выгодной покупки жилья в 2021 году

Уфа и Новосибирск — это достаточно развитые центры, где стоимость 1 кв. м в новостройке за год возросла не так серьезно, всего на 6-9%, сказал РБК глава Рейтингового агентства строительного комплекса Николай Алексеенко. Если в Казани сейчас строится около 1,2 кв. м на человека, то в Новосибирске — 1,5 кв. м, а в Уфе — 2,8 кв. м. «Более 1 кв. м свидетельствует о хорошем уровне активности жилищного строительства. Эти значит, что в городах есть платежеспособный спрос, у них хорошо развита инфраструктура и экономика, а рост стоимости квадратного метра пока находится на относительно стандартных уровнях», — пояснил эксперт.

Аналитики составили рейтинг городов россии с самыми бестактными жителями

В исследовании приняли участие жители 21 города России в возрасте от 18 лет. Они ответили на три вопроса: вмешиваются ли они в чужие разговоры, любят ли давать советы даже незнакомым людям и всегда ли дослушивают собеседника до конца, не перебивая. Так, 86% респондентов любят давать советы даже незнакомцам, 23% могут вмешаться в чужой разговор, а 67% россиян стараются дослушать собеседника до конца. В итоге самым бестактным городом был признан Ростов-на-Дону. Воронеж и Сочи заняли второе и третье места соответственно. Четвертую и пятую строчки разделили Иваново и Белгород. Москва расположилась на 20-й строчке рейтинга. Жители Санкт-Петербурга оказались на 13-м месте. «Конечно, мы имеем дело с устоявшимися стереотипами, по ним, к сожалению, зачастую и делают выводы, — рассказал «МК» социолог Петр Дементьев. — Вот что приходит на ум, когда мы говорим про Ростов-на-Дону? Бандитская эстетика, песни Шуфутинского, «Одесса — мама, Ростов — папа» и всё такое прочее. Что приходит на ум, когда говорим про Москву? Люди, которых испортил квартирный вопрос, обижающие несчастных провинциалов, вспомним фильмы «Карнавал» или «Москва слезам не верит». Жадность, постоянная спешка и так далее… Я подчеркиваю — я сейчас не свои мысли озвучиваю, а самые популярные стереотипы перечисляю. И многие люди им верят. Кстати, я почти уверен, что самый тактичный город в понимании большинства — Санкт-Петербург».

Для чего нужен яндекс.вордстат

Яндекс.Вордстат — бесплатный сервис для получения статистики поисковых запросов в Яндексе. С помощью сервиса можно посмотреть, сколько раз пользователи искали определенный поисковой запрос на протяжении месяца. Но это далеко не всё.

Какие данные выдает Вордстат

1. Статистика по частотности:

  • указанного запроса;
  • запросов, которые содержат указанную фразу или слово.

2. Похожие запросы для расширения семантики.

3. Данные по частотности с разбивкой по регионам и городам.

4. Данные по показам с разбивкой по типу устройств (десктопы, смартфоны, планшеты).

5. Сезонные колебания спроса по выбранной фразе (динамика популярности фразы за прошедшие два года в разрезе месяца или недели с разбивкой по типу устройств).

Дополнительные проверки

Помимо бухгалтерской отчетности, имеются дополнительные данные об организации и подробный финансовый анализ ее деятельности:

Проверить контрагентаЗагрузить данные для финансового анализаФинансовый тест

* Звездочкой отмечены показатели, которые скорректированы по сравнению с данными ФНС и Росстата. Корректировка необходима, чтобы устранить явные формальные несоответствия показателей отчетности (расхождение суммы строк с итоговым значением, опечатки) и проводится по специально разработанному нами алгоритму.

Справка: Бухгалтерская отчетности представлена по данным ФНС и Росстата, раскрываемым в соответствии с законодательством РФ. Точность приведенных данных зависит от точности представления данных в ФНС и Росстат и обработки этих данных статистическим ведомством.

При использовании этой отчетности настоятельно рекомендуем сверять цифры с данными бумажной (электронной) копии отчетности, размещенной на официальном сайте организации или полученной у самой организации. Финансовый анализ представленных данных не являются частью информации ФНС и Росстата и выполнен с использованием специализированного сервиса финансового анализа.

Инфраструктура проекта

Для реализации мы выбрали облако

MS Azure

. Там есть все что нам понадобится, а именно:

Все данные, полученные из 2ГИС мы будем загружать в таблицы базы данных SQL Azure.

Все скрипты для загрузки мы поместить в пакеты Фабрики данных Azure. Это позволит нам загружать данные массово (например по всем торговым центрам конкретного города) по расписанию для поддержания актуальности данных, а так же по запросу для конкретного необходимого ТЦ.

Пример заданий интеграции:

Используем минус-слова для фильтрации нецелевых запросов

При проверке фразы в Вордстате сервис покажет поисковые запросы, которые могут содержать нерелевантные слова. Такие слова желательно исключить, чтобы оценить чистый спрос на вашу услугу или товар.

Допустим, у вас интернет-магазин цифровой техники, и вы хотите запустить кампанию контекстной рекламы на группу товаров «Ноутбуки». Для оценки спроса смотрим в Вордстате статистику по фразе «купить ноутбук».

Эту фразу пользователи ищут примерно 690 тысяч раз в месяц. При этом запросы с этой фразой иногда содержат слово «недорогой».

Если такой запрос для нас является нецелевым (например, вы продаете только геймерские ноутбуки с топовой начинкой), его лучше исключить из статистики.

Для этого используем минус-слова. Вводим в поисковую строку Вордстата запрос «купить ноутбук» и добавляем минус-слово «-недорогой». Жмем «Подобрать» и видим: количество запросов стало меньше, а в блоке «Что искали со словом» — нет результатов, содержащих слово «недорогой».

Также к основной фразе можно добавить несколько минус-слов, чтобы исключить другие нерелевантные запросы. Посмотрите запросы из левой и правой колонок, найдите слова или фразы, которые вам не подходят, и укажите их в качестве минус-слов.

На выходе вы получите чистые данные по релевантным запросам, что поможет качественно оценить спрос.

Какие группы слов часто используют в качестве минус-слов в контекстной рекламе:

  • DIY-слова — «сделать», «своими руками», «самостоятельно» и т. д.;
  • маркеры информационных запросов («почему», «как», «чем», «какой» и т. п.);
  • слова «мусорного» спроса — «бесплатно», «giveaway», «в дар» и т. п.
  • маркеры вторичного рынка — «бу», «подержанный»;
  • характеристики или свойства продукта, которые не подходят для вашей кампании. Например, если вы продаете только мужские кроссовки, исключите из статистики слова «женские» и «детские».
Дополнительный анализ:  Кабинет аналитика: рекомендации для руководителя службы

Подробно о работе с минус-словами в Яндекс.Директе и Google Ads мы рассказывали в этом посте.

Как работать с разделом «история запросов»

Рассмотрим функционал вкладки «История запросов» подробнее.

Над графиком есть вкладки, с помощью которых можно группировать данные:

  • по временному диапазону (месяц или неделя);
  • по типу устройств.

Если выбрать группировку по месяцам, сервис покажет данные за прошедшие два года. При группировке по неделям — только за 1 год.

Также вы можете более детально посмотреть данные за временной отрезок.

Динамику популярности поисковой фразы можно посмотреть для разных типов устройств. Здесь доступны такие варианты:

  • только десктопы;
  • мобильные (смартфоны и планшеты);
  • только телефоны;
  • только планшеты.

В примере видим, что доля запросов с планшетов совсем небольшая по сравнению со смартфонами:

Только смартфоны

Только планшеты

График истории показов

На графике есть две линии:

  • Синяя — показывает абсолютное значение количества показов по выбранной фразе в конкретный период времени.
  • Красная — относительное значение. Рассчитывается как отношение количества показов по выбранной фразе к общему количеству показов всех результатов поиска в Яндексе за соответствующий месяц. Другими словами, относительное значение показывает, насколько данный запрос популярен по сравнению с другими поисковыми запросами.

Под графиком — таблица с абсолютными и относительными значениями по каждому месяцу или по каждой неделе за выбранный период.

Как работать с яндекс.вордстатом

Для работы с сервисом авторизуйтесь в учетной записи Яндекса и перейдите на страницу Вордстата. Здесь вы увидите поисковую строку для ввода ключевых слов, по которым нужно проверить частотность.

Рассмотрим подробнее, как выглядит интерфейс сервиса и какие данные в нем доступны после подбора по ключевой фразе.

Для примера укажем в поисковой строке фразу «облицовочный кирпич» и нажмем «Подобрать». Сервис покажет две колонки с результатами.

Москва вошла в тройку мегаполисов мира по привлекательности для жителей

Москва вошла в тройку самых привлекательных городов мира по версии Boston Consulting Group. Российская столица ведет по показателям комфортности среды, но отстает по показателям доверия жителей к властям

Москва вошла в тройку мегаполисов мира, наиболее привлекательных для жителей, следует из исследования Cities of Choice, подготовленного Boston Consulting Group (BCG). Всего BCG проанализировала 16 городов мира.

Как считали

Аналитики BCG рассмотрели 16 мировых мегаполисов. Исследование подготовлено на базе статистических показателей по 155 индикаторам и опроса жителей городов (компания проанализировала более 3 млн ответов, полученных в ходе опроса 25 тыс. жителей). Данные анализировались за 2020 год и часть 2021 года.

Оценка мегаполисов проводилась по пяти блокам: качество жизни (учитывались доступность и качество инфраструктуры и услуг), экономические возможности (уровень жизни и возможностей для профессионального развития), скорость позитивных изменений, отношения в обществе (условия для социальных взаимодействий, атмосфера взаимного уважения, равенство возможностей), отношения с властью (доверительный диалог с властью, где горожанин знает, что будет услышан и сможет повлиять на развитие города).

Москва наравне с Лондоном получила больше всего баллов в категории «качество жизни». При этом по отдельному из этого блока показателю «общественные зоны», российская столица заняла первое место. Российская столица также заняла четвертое место по критерию скорости изменений в городе, в тройке лидеров по этому признаку азиатские города — Шанхай, Пекин и Сингапур. Также Москва получила высокие баллы по показателям образования, экологии и защиты от чрезвычайных ситуаций.

Авторы исследования также отмечают, что выявили несколько трендов, единых для всех городов, появление которых обусловила пандемия COVID-19. Получило развитие и большее проникновение онлайн-торговли и безналичные платежи, улучшилось состояние окружающей среды, и снизился уровень преступности. В то же время в большинстве городов снизились возможности посещения общественных пространств, развлечений, возможность взаимодействия между жителями и возможность влиять на происходящее.

В категории «отношение с властью» Москва оказалась среди аутсайдеров, хуже этот параметр оценен только в Шанхае, Берлине, Пекине, Токио, Мехико и Сан-Паулу (в порядке снижения балов). При этом в BCG отмечают, что Москва, Шанхай и Пекин постепенно улучшают по этому критерию свои позиции.

«Москва сейчас является самым быстроразвивающимся мегаполисом северного и западного мира. Быстрее, может быть, развиваются только отдельные китайские города, но их вообще тяжело сравнивать», — говорит управляющий партнер Colliers Николай Казанский. По его словам, у Москвы «был достаточно низкий старт», но за последние десять лет она «преобразилась колоссально» по общественным зонам, по общественному транспорту и т.п., поэтому Казанский называет рейтинг справедливым.

Еще в 2021 году власти Москвы озаботились положением российской столицы в мировых рейтингах. Тогда ГБУ «Аналитический центр», подконтрольное департаменту экономической политики и развития Москвы, заказало работу, по результатам которой город должен был повысить позиции не менее чем в четырех мировых рейтингах городов. Не во всех рейтингах это удалось, например в рейтинге Cities in Motion в 2020 году Москва заняла 86-е место, хотя годом ранее была на строчку выше.

Среди российских городов Москва, как правило, занимает первые места в рейтингах по критериям развитости городов. В индексе качества городской среды, составленном Минстроем по итогом 2020 года, Москва заняла первое место. Однако в рейтинге качества жизни City Wellbeing Index, который составляет компания Knight Frank, Москва, напротив, опустилась с 37-го на 55-е место. Рейтинги городов, по словам Казанского, нужны, чтобы «сверять часы» и, сравнивая мегаполисы, понимать, по каким критериям города отстают, а по каким ушли вперед.

Названы российские агломерации — лидеры по обеспеченности тц

По торговым площадям на 1 тысячу жителей Россия немного отстает от Франции и Польши, но опережает Великобританию

Обеспеченность торговыми площадями в России по итогам второго квартала 2021 года составляет 266 кв. м на 1 тыс. жителей, что сопоставимо с показателями европейских стран, говорится в аналитическом отчете #MARKETBEAT Lite, предоставленном «РБК-Недвижимости» аналитиками Cushman & Wakefield. В Великобритании этот показатель составляет 254 кв. м, в Польше — 285 кв. м, во Франции — 307 кв. м, отмечают аналитики.

Первое место в России среди крупных агломераций по обеспеченности торговыми площадями занимает Москва. На 1 тыс. москвичей приходится 366 кв. м торговых площадей, совокупный объем этого типа недвижимости составляет 7,15 млн кв. м. На втором месте Санкт-Петербург, где на 1 тыс. человек приходится 324 кв. м, а ТЦ занимают 3,14 млн кв. м. Замыкает первую тройку Воронеж, где на 1 тыс. человек — 283 кв. м торговых площадей, общая площадь торговых центров составляет 1,7 млн кв. м.

Плюс (фиксация стоп-слов)

Используется для проверки частотности по запросам, содержащим стоп-слова (служебные части речи, местоимения и др.). По умолчанию в Яндекс.Вордстате они не учитываются. Например, если мы введем в Вордстате фразу «двери для», сервис покажет статистику без учета предлога «для».

Сравните сами. По запросу «двери» сервис показывает 9 631 111 показов в месяц:

А вот статистика по запросу «двери для» (результат аналогичный):

А теперь фиксируем стоп-слово «для» и получаем уже 831 973 показов в месяц, а не 9 631 111.

Подключаем машинное обучение

Рассчитаем данную оценку для всех торговых центров где уже работает компания. Полученный набор данных (факторы оценка) будем использовать для создания модели машинного обучения. В конечном итоге модель должна определять оценку привлекательности торгового центра для открытия нового салона.

Пример создания эксперимента в Azure ML Studio:

На рисунке показан простейший пример создание эксперимента машинного обучения на основе модели линейной регрессии.

После того как мы развернем созданную модель в виде веб-службы мы сможем получать оценки привлекательности торговых центров, где еще нет салонов нашей компании.

Итак у нас есть данные, у нас есть понимание как с ними работать и у нас есть способ ранжирования торговых центров. Теперь передадим это все пользователям в эксплуатацию.

Полезные расширения для работы с вордстат

Основная сложность при работе с Вордстатом — нужно проверить десятки (а то и сотни запросов) и обработать весь объем полученной информации. Это рутинная задача. Вот два браузерных расширения, которые помогут вам в работе с сервисом:

Больше полезных расширений (75 ) для интернет-маркетинга вы найдете в нашем обзоре.

Примерный план реализации

  1. Получим данные о торговых центрах, которые могут нам помочь в оценке привлекательности мест;
  2. Попробуем найти связь между полученными данными и результатами работы салонов в тех ТЦ, где компания уже работает;
  3. Создадим методику оценки нового ТЦ на привлекательность;
  4. Создадим модель машинного обучения для вычисления этой оценки по тем торговым центрам, где еще нет нашей компании;
  5. Создадим инструменты автоматизации работы специалистов по подбору мест для открытий розничных точек;

Проверяем зависимость спроса от сезона

Еще одна полезная функция Вордстата — в нем можно проверить, меняется ли спрос на продукт/услугу в зависимости от сезона. Для этого вбейте в поиск нужную фразу и кликните по переключателю «История запросов».

Откроется график, на котором будет динамика количества запросов для выбранной фразы на протяжении двух лет.

В нашем примере видно, что спрос на футболки с принтами более-менее ровный на протяжении года, но в декабре каждого года есть сезонные всплески.

С помощью проверки фразы в разделе «История запросов» можно обнаружить зарождающиеся тренды. Если вы видите, что по какому-то запросу спрос был низким, но от месяца к месяца начал расти — возможно, это признак нового тренда. В таком случае стоит подумать об оптимизации страниц под этот запрос.

Проверяем спрос в определенных регионах

В Вордстате доступен просмотр статистики в определенных регионах. Например, если вы планируете рекламироваться только в Московской области, нет смысла смотреть данные частотности по всей России.

Кликните по названию региона, выбранного по умолчанию (справа под поисковой строкой), проставьте галочки возле нужных регионов и нажмите «Выбрать».

Сервис отобразит данные по частотности и запросах в выбранных регионах.

Также детализированная статистика по показам и региональной популярности доступна на вкладке «По регионам».

Здесь отобразится список регионов, отсортированный по столбцу с количеством показов в порядке убывания (столбец «Показов в месяц»): первый в списке — регион с самым большим количеством показов, последний — с нулевой или околонулевой частотностью.

Еще один столбец — «Региональная популярность». Здесь указана доля, которую занимает регион в показах по данному слову, по отношению к доле всех показов, которую занимает регион. Значения в этом столбце следует трактовать так:

По умолчанию в таблице отображаются сводные данные по всем доступным регионам и городам. С помощью соответствующих вкладок можно переключить отображение и посмотреть данные только по регионам или только по городам.

Статистика популярности запросов по регионам

Данные по частотности запроса с разбивкой по городам

Также здесь доступно представление в виде карты:

Кликните по стране, чтобы посмотреть детализацию популярности запроса по регионам:

Обратите внимание! Статистика по регионам особенно важна, если у вас локальный бизнес, привязанный к определенному городу или области.

Но и для бизнесов, которые работают по всей стране, такая статистика также пригодится. Так вы сможете увидеть, в каких регионах спрос ниже. Это поможет задавать корректировки ставок по регионам.

Проверяем частотности вордстат

С помощью парсера Вордстат можно проверить частотность для списка запросов.

Откройте страницу парсера. Укажите список запросов в поле «Список фраз для проверки». Также фразы можно загрузить с помощью XLSX-файла (обратите внимание, все запросы должны находиться на первом листе файла, 1 ячейка — 1 запрос).

Дополнительный анализ:  Azure IoT Edge и SQL Edge: перенос облачных нагрузок на «наземные» устройства / Блог компании Кварта Технологии / Хабр

Далее задайте настройки парсера:

  • Регионы, в которых хотите рекламироваться. Если нужно посмотреть частотность по каждому региону в отдельности, проставьте галочку на опции «Разделить по регионам в отчете».
  • Параметры сбора частотностей. Здесь можно указать, с помощью каких операторов следует проверить частотность по каждой фразе. Есть четыре варианта:
  • широкое соответствие;
  • оператор «» (фиксирует количество слов в фразе);
  • оператор «кавычки» с восклицательным знаком. Фиксирует количество слов в фразе и словоформу каждого слова;
  • оператор [] (квадратные скобки). Используется для фиксации порядка слов в фразе.

Работаем с данными

Можем приступить к поиску зависимости между данными из 2ГИС и реальными результатами работы салонов. Для этого загрузим в хранилище данные о торговых центрах, где компания уже присутствует. Туда же загрузим данные о работе салонов из ERP — выручка, количество чеков, маржу, количество посетителей.

На этом этапе подключаем к проекту Data Science специалистов. Для них мы разворачиваем OLAP куб на основании собранных данных и среду Azure Machine Learning.

Проведенные датасайнтистами исследования показали что на результаты работы салонов (выручку и маржинальность) наиболее сильно влияют следующие факторы:

  • Город где находится торговый центр;
  • Количество магазинов в ТЦ;
  • Число конкурентов в ТЦ;
  • Наличие определенных брендов;
  • Количество других ТЦ в радиусе 2 км;

Для оценки привлекательности ТЦ введем шкалу от 1 до 10. Для прозрачности оценки привлекательности нам необходимо показать пользователю какие именно факторы и как повлияли на итоговую оценку. Вот пример оценки одного из торговых центров:

Расходы и полноценная аналитика по регионам и городам / обратная связь / roistat

Вы пишите: Касаемо отстувия данных в аналитике – это нюанс построение отчета по доп. полю CRM. Так как нет возможность привязать корректное число визитов и их расходы (и соотвественно все зависящие от визитов метрики) к доп. полю.

Как же нет. Возьмем например яндекс директ, конкретную кампанию в поиске. Есть расход, есть кол-во заявок. Если открываем заявки, то видим там значения “офис канала продаж” (это наше доп поле).

Соответственно, если расход в этой кампании 100 р, мы имеем 2 заявки (одна на Питер, другая на Москву) мы понимаем, что эти города мы потратили по 250 р в этой кампании.

И так далее по всем каналам. В них же внутри есть расход, количество заявок и распределение этих заявок по городам. А там где расхода нет (например для офлайн рекламы), я готов вводить его вручную. Раскрываем город и напротив источника (ТВ например) через плюсик я бы вводил расход. Или через Ввод расхода, но кроме периода и источника я бы выбирал еще и доп поле “Офис канала продаж”. Так даже удобнее, потому что эта сумма будет отражаться и в других отчетах, где не требуется делить расход по городам, а только по источникам.

Рейтинг городов и регионов по приросту населения 2021

Демография – один из ключевых факторов экономического развития регионов. Последние три года население страны не растет, но региональные различия весьма значительны. 

Аналитики назвали города — лидеры по росту цен на новостройки :: Жилье :: РБК НедвижимостьГрафик динамики населения страны наглядно отражает экономические катаклизмы последних 30 лет. В позднесоветские времена население РСФСР увеличивалось в среднем на 800 тыс. человек в год. Пик пришелся на 1987-88 годы по 1.2 млн. – сказались плоды антиалкогольной кампании: смертность упала, рождаемость выросла. Но уже в 1990-91 году прирост сократился до 600-700 тысяч. В первые пять лет новой России население почти не изменилось (естественная убыль покрывалась миграцией из сопредельных стран), затем 15 лет происходило сокращение. Впрочем, списывать все на наследие лихих 90-х нельзя. На демографию оказывают влияние длинные демографические волны, идущие с интервалом примерно 25 лет. Падение рождаемости времен войны сказалось на конец 60-х, затем на середину 90-х и сейчас, хоть и в сглаженном виде опять влияет на рост населения. 

Росстат опубликовал предварительные данные о численности населения на 1 января 2020 года. За прошлый год население страны почти не изменилось (сокращение на 60 тыс. или 0,02% после уточнения может быть скорректировано).

Динамика роста по регионам выглядит достаточно пестро (см. карту). Прирост свыше 1% в ряде кавказских республик, Московской, Ленинградской, Калининградской и Тюменской областях. Оправдывая поговорку «Москва не резиновая» столица находится лишь на 15-м месте по приросту населения, впрочем, сколько людей реально живет в Москве Росстат, скорее всего, не знает.

Все карты: Источник АЦ «Эксперт» по данным Росстата, увеличение по клику (можно скачать в высоком разрешении).

Аналитики назвали города — лидеры по росту цен на новостройки :: Жилье :: РБК Недвижимость

Длительные процессы надо наблюдать на большом интервале. Мы проанализировали изменение численности населения регионов и отдельных городов с 2002 по 2021 год (данные в нужном объеме и по городам и по субъектам федерации имеются только c 2002 года).

Всего за этот период население России сократилось на пол процента (для сопоставимости Крым «присоединен» задним числом). Из 85 субъектов федерации (в 2002 их было больше, прирост рассчитан с учетом слияний) лишь в 27 население увеличилось. В лидерах – упомянутые выше регионы. В 28 регионах падение превысило 10%. На Урале это два региона Оренбургская (-10%) и Курганская (-18%) области. Обе области отличаются небольшим размером столицы и низкой долей городского населения (чуть более 60%) притом, что в целом по стране этот показатель 75%, а на Урале еще выше, 80%. Но и более благополучные регионы уменьшились в числе жителей. В плюсе лишь Тюменская область с округами.

Аналитики назвали города — лидеры по росту цен на новостройки :: Жилье :: РБК Недвижимость

Перейдем к городам. В России свыше 1100 городов. Мы их разделили на три группы – 83 столицы регионов (независимо от размера, в их числе 15 городов миллионников), 245 городов с населением свыше 50 тысяч жителей (медианная величина города – 82 тысячи жителей) и 770 прочих городов (медианна величина – 17 тысяч жителей).

Из столиц 61 город (73%) с 2002 увеличился в размерах, в том числе в большинстве регионов с отрицательной динамикой населения. То есть регион в целом уменьшается, а столица растет. Правда в 21 случае сокращается население и региона и его столицы. На Урале – это Курганская область.

Аналитики назвали города — лидеры по росту цен на новостройки :: Жилье :: РБК Недвижимость

Эта же карта – более крупно дана европейская часть. 

Аналитики назвали города — лидеры по росту цен на новостройки :: Жилье :: РБК Недвижимость

Столицы регионов с наибольшим приростом населения 2002-19 год

Красным выделены города к которым были присоединены другие населенные пункты. 

Столицы регионов с наименьшим приростом населения 2002-19 год

Среди растущих городов свыше 50 тысяч жителей немало таких, чей рост произошел благодаря присоединению других населенных пунктов, среди них Копейск в Челябинской области, поэтому рейтинга средних городов по приросту мы делать не стали – все верхние строчки занимают именно такие случаи. 

Собираем гео данные

Итак, какие данные о торговых центрах смогут помочь.

Размышляем:

  • Например в каком районе и городе он находится — Москва или Самара, Барвиха или Выхино;
  • Размер ТЦ — сколько там магазинов, ресторанов, салонов всего?
  • А какие это магазины — строительных материалов или модные бутики?
  • А есть ли там конкуренты? А сколько их там? А какие именно из них?
  • Может быть есть сведения о количестве посетителей в ТЦ?
  • А рядом есть другие ТЦ? В радиусе 5 км ни одного или два лучше этого через дорогу;
  • А что вообще еще есть рядом? Может большой бизнес центр с множеством офисных сотрудников или спальный район?

Так примерно думает «опытный» человек, которому нужно определится с местом для бизнеса. Продвинутый человек имеет в своем распоряжении еще и аналитика, который в Excel или SQL сможет сделать грамотное обоснование на основе всех этих факторов.

На сбор и обработку этих данных нужно время. Попробуем оптимизировать это.

Где взять данные? Посмотрим на гео сервисы, которые есть на рынке. Основные это: Яндекс Карты, 2ГИС, Google Maps. После сравнения возможностей мы остановились на 2ГИС. Основные преимущества сервиса по нашему мнению: точность, актуальность и полнота данных, удобный API. Но можно использовать и решения других производителей.

Доступ к API 2ГИС можно получить через форму на сайте сервиса. Доступ платный и зависит от количества запросов, отдельно необходимо будет оговорить в договоре с 2ГИС способы использования данных, то есть для чего мы их запрашиваем, что будем с ними делать и так далее.

Расскажу немного как работать с API 2ГИС.

Сервис позволяет выбрать места размещения организаций на определенной территории (город, район, улица и так далее). В качестве фильтра можно указать Рубрику организации (вид деятельности). Сделаем запрос на поиск всех организаций с рубрикой Торговые центры.

В результате получим список ТЦ на территории. В ответе для каждого ТЦ так же придут так называемые идентификаторы домов — building_id. Сделаем запрос всех организаций находящихся в здании с одним из полученных building_id. Получим список всех организаций в данном ТЦ включая их названия и рубрики.

Таким образом мы получили список всех магазинов, салонов, ресторанов и прочих организаций в конкретном торговом центре. Такой запрос мы сможем сделать по каждому интересующему нас ТЦ.

Итоги сравнительного анализа

Формируя выводы по результатам сравнительного анализа, мы рассмотрели девять наиболее важных показателей:

  • три показателя финансовой устойчивости (коэффициенты автономии, обеспеченности собственными оборотными средствами и покрытия инвестиций);
  • три показатели платежеспособности (коэффициенты текущей, быстрой и абсолютной ликвидности);
  • три показателя эффективности деятельности (рентабельность продаж, норма чистой прибыли, рентабельность активов).

В зависимости от попадания каждого значения в квартиль, показателям присвоен балл от -2 до 2 (-2 – 1-й квартиль, -1 – 2-й квартиль, 1 – 3-й квартиль; 2 – 4-й квартиль; 0 – значение отклоняется от медианы не более чем на 5% разницы между медианой и квартилем, в который попало значение показателя).

  • от 1 до 2 включительно – финансовое состояние значительно лучше среднего;
  • от 0.11 до 1 включительно – финансовое состояние лучше среднего;
  • от -0.11 вкл до 0.11вкл – примерно соответствует среднему;
  • от -1 вкл до -0.11) – хуже среднего;
  • от -2 включительно до -1 – значительно хуже среднего.

Результат расчета итогового балла для ООО “ЧИТАЙ ГОРОД” представлен в следующей таблице:

* Существенно хуже среднего – 1-я квартиль значений, то есть наихудшие значения 25% предприятий отрасли.

** Существенно лучше среднего – 4-я квартиль значений, то есть наилучшие значения 25% предприятий отрасли.

Подведем итоги

Итак, мы сделали следующее:

  • Построили процесс получения данных о торговых центрах из сервиса 2ГИС.
  • Нашли связь между полученными данными и результатами работы салонов в тех ТЦ, где компания уже работает.
  • Создали методику оценки торговых центров на привлекательность.
  • Разработали отчетность и инструменты для автоматизации работы специалистов по подбору мест для открытий розничных точек.


Посмотрим на архитектуру решения которая у нас получилась.

В следующей части статьи я планирую рассказать как сделать бота-геоаналитика для помощи сотрудникам отвечающим за подбор помещений.

Спасибо за внимание!

Если кого-то заинтересуют технические детали реализации отдельных компонентов решения, то я с радостью отвечу на вопросы в комментариях или в личном сообщении.

Заключение

Вордстат — это must have инструмент для подготовки рекламных кампаний в Яндекс.Директе. Использовать его напрямую есть смысл в таких случаях:

  • вам надо быстро проверить частотность и вложенные запросы по одной или паре фраз;
  • вам нужно проанализировать сезонность спроса.

Если же мы говорим о массовом подборе ключевых слов и проверке частотности по уже собранным фразам, то здесь нужны инструменты автоматизации. Это значительно ускорит работу.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector