X图标,thicc

3个总体位置数据用例

位置数据用例:位置数据可以用来通知投资决策, 发现变化, 和测量的影响.

正规买球app排行的工作范围很广,独一无二 客户和合作伙伴的一系列位置数据用例. 然而,无论纵向如何,都有三个主要的位置数据用例. 每个用例都涵盖了相当多的变体和应用程序方面的内容. 我使用下面的便利贴图表作为视觉参考.

location data use cases 3-10 1-2 data 10+ 10+ location data 10+ 10+ big data 0 1-2 location intelligence 0 10+ location based marketing 0 1-2 spatial data 0 1-2 geospatial data 0 1-2 location 10+ 10+ analytics 0 3-10 marketers 0 3-10 data lake 0 1-2 customer data 0 1-2 predictive analytics 0 1-2 mobile location data 0 1-2 app 0 3-10 location analytics 0 1-2 social media 0 1-2 location technology 0 1-2 actionable insight 0 1-2 geocoding 0 1-2 machine learning 0 1-2 location information 0 1-2 data science 0 1-2 marketing 1-2 10+ streaming data 0 1-2 spatial analysis 0 1-2 satellite imagery 0 1-2 mobile device 0 1-2 geospatial intelligence 0 1-2 fraud detection 0 1-2 sentiment analysis 0 1-2 location based service 0 1-2 telco 0 1-2 telematics 0 1-2 location tracking 0 1-2 proximity marketing 0 1-2 artificial intelligence 0 1-2 marketing strategy 0 1-2 entire enterprise 0 1-2 customer journey 0 1-2 mobile advertising 0 1-2 valuable insight 0 1-2 advanced analytics 0 1-2 location based technology 0 1-2 location based audiences 0 1-2 telecommunication 0 1-2 customer 0 3-10 data scientist 0 1-2 traffic patterns 1-2 1-2

#1)告知(投资)决定 

The most common location data use case is to inform a decision; very often an investment decision. 投资越大,人们想看的信息就越多.

这个位置数据用例有两种变体:

确定感兴趣的领域 

例如,一个 杂货商 打算在美国开展营销活动.S. 想知道如何瞄准它,或者 一个零售品牌 正在为新店寻找最佳地点.

在这些情况下, 位置数据用例是将位置数据应用于定位营销活动, 或者使用来自不同场所的移动数据来评估潜在的商店位置. 无论哪种方式,其目的都是在投资决策做出之前告知投资者.

比较区域集合 

例如, 市政当局将修建一条新的公共汽车线路, 或社区诊所, 需要评估不同区域的适用性. 在另一种情况下,商业房地产投资者希望进行不同的评估 多户住宅 发展机遇. 市政当局可能会非常注意景点周围的行人交通模式,然而 的CRE 可能在迁移模式和 新兴的领域 指标.

在两个位置数据使用案例中,最终的驱动因素都是使用位置数据来做出更明智的投资决策.

以下五人如何利用位置数据发现新兴领域

#2)衡量改变的效果

一旦你做了决定, 你想要监控事情,这样你就可以看到你的决定是如何发挥作用的, 这就引出了第二个位置数据用例——测量变化的效果.

变化越大就越重要、越复杂. 通常,人们通过以下两种方式来寻找位置数据,以帮助他们衡量变化:

比较时间点

例如,一个新的电动自行车供应商,或优步在小镇a推出. 这将如何改变流动模式?

如果同样的事情发生在小镇B,相比之下会是什么样子?

作为一个 CRE投资者, 定位数据能告诉我在我所拥有的房产周围区域的人流量情况吗, 这和租金增长有什么关系呢, 或租违约, 可能看起来像在路上?

在每种情况下, 其目的是使用位置数据来帮助测量给定时间点上的变化的影响.

识别间接的影响

例如, 被期望能够很好地衡量变化的影响. 那家新诊所达到预期目的了吗, 或者,在市中心修建一座新的竞技场会不会扰乱关键通勤路线的交通?

这些问题的目的是衡量变化,而不仅仅是在一个直接的领域或时间框架, 但与周围地区和一段较长的时间有关. 因此,识别附带效应实际上是衡量投资涟漪效应的艺术.

纽约增长了两倍

#3)尽早发现变化

这似乎很奇怪,但在需要测量变化之后,人们往往会希望检测变化. 也许这是因为与测量相比,检测是更具有预测性和规范性的位置数据用例, 这只是简单地解释了已经发生的事情.

在任何情况下, 你越早知道改变, 你越早能够管理下行风险或改善上行机会. 对于位置数据的变更用例的早期检测有两个主要的变体:

检测感兴趣区域的偏差

例如, 一个房地产开发商想要找到人口结构变化的地区,表明对高端住宅开发的需求. 通过研究地理位置和人口普查数据 观察迁移模式在美国,就有可能衡量一个特定地区的人口和收入基础是如何增长或收缩的.

正如正规买球app排行在许多地区看到的那样,人口增长加上平均收入的增加 佛罗里达,是投资机会的强烈迹象.

检测群体行为的变化

城市社区由于人们的出走和随后的重新进入城市而被重新塑造, 正如正规买球app排行最近看到的 纽约. 随后, 人口统计资料 民众的变化.

许多城市中心现在比covid - 19之前更年轻. 一些社区变得越来越富裕,另一些则成了鬼城. 生活在这些不同地区的人们的行为也在发生变化.

正规买球app排行所到之处的所有东西, 给正规买球app排行遇到的人, 正规买球app排行购买的品牌是受正规买球app排行流动性的影响. 所有这些都可以通过位置数据得到更好的信息.

你是否还有另一个正规买球app排行没有想到的位置数据用例? talktous@vutekpart.com

安排一个会议

来见正规买球app排行,测试Unacast的数据.
友情链接: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10