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零售影响记分板

将当前的客流量与covid -19之前进行比较,可以深入了解病毒对不同行业和地区的商业和经济影响. 更好的是, 特定行业或品牌的流量趋势可以帮助识别美国不同地区潜在复苏的早期信号.

  • 可视化50个州各种行业的人流趋势

  • 将2020年的访问次数与2019年的访问次数进行比较-连接COVID

  • 将与covid -19相关的新闻报道出版物与行为变化联系起来

零售影响计分板截图

受信任和推荐的

《福布斯》的标志《华尔街日报》的标志芝加哥商业标志时尚的标志路透标志纽约商业杂志的标志

Track 哪些行业的游客数量正在发生变化 a这是COVID-19的结果

你想做什么?

通过观察哪些地区的人口在增加,特别是当前繁荣地区的组成部分, 正规买球app排行的合作伙伴正在确定那些最有可能实现增长的领域,并做出早期投资决策.

根据地域需求的变化,对品牌供应链进行调整.

展示由于covid - 19的影响,各地点缺乏可解决的市场,以支持谈判策略.

即使所有行业重新开放,消费者又会选择如何打发时间呢? 按行业分类的游客数量会与新冠疫情前类似吗? 哪些行业将从消费者的钱包中获得更大的份额?

  • 有多少人来我的店 & 这在未来会是什么样子?
  • 优化标识或促销
  • 对一个或多个地点获取和了解潜在市场的能力进行基准测试
  • 发现高峰访问的模式,重复或失效的访客,或访客混合
  • 找出当地市场中哪些地区存在缺口
  • 对竞争对手的高峰访问量、客流量进行基准分析,并发现之前不知名的竞争对手

更多信息请访问正规买球app排行的博客

对正规买球app排行的方法有问题吗? 看看下面的文章和数据模式.

博客缩略图标识
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Unacast宣布与ShopperTrak全球合作

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耐克(Nike)和阿迪达斯(Adidas):哪家鞋店的恢复能力更强?

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餐饮行业复苏观察- 2020年6月

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2020年黑色星期五:预计客流量减少

由数据科学驱动,最大限度地提高可操作性

Unacast强大的数据科学家和博士团队专注于数据的准确性,以确保正规买球app排行的合作伙伴和客户获得反映真实世界事件的高质量洞察力.

  • 正规买球app排行的评分系统基于2019年同日起的增减百分比:
    热点: >20% increase
    温暖: 0 - 20%的增长
    酷: 减少0 - 20%
    冷: >20% decrease

  • 正规买球app排行根据趋势斜率对行业复苏的速度进行速度类比标签:
    停止:
    慢: 0和0之间的斜率.01
    快速: 0之间的斜率.1和0.03
    非常快: 坡 > 0.03

  • 对更细粒度的流量趋势感兴趣,如社区、品牌或场所? 正规买球app排行的团队 了解正规买球app排行的数据反馈和洞察报告如何提供帮助.

正规买球app排行的数据还能做什么?

上面的计分板工具是一个高层次的演示,展示了正规买球app排行的数据如何帮助公司理解当前的情况并做出相应的反应. 请 正规买球app排行 如果你想深入了解:

更好的解决

放大国家和州一级的地图,了解县的情况, 城市, 社区, 人口普查块组, 或场地尺度.

行业的细节

正规买球app排行的Real World Graph®包含比上面所演示的更多的行业, 包括子类别(如qsr), 品牌, 或个人的位置.

游客分层

看看不同类型的游客造成的流量波动, 例如本地游客, 游客, 或者工人.

正规买球app排行了解更多

原始的完整模式(新的模式即将到来!)

好奇到底什么数据包含在零售影响集? 查看下面的模式. 请下载数据样本 点击这里.

模式: 零售影响记分牌在美国州一级的数据

字段名
类型
描述
描述
公益性服务集
延长组
日期
日期
日期的观察
2/2/2020
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state_name
字符串
州的全文名称
俄克拉何马州
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类别
字符串
“POI类别:[医院 & 药店, 杂货店, 加油站, 健身和运动, 吃的地方, 递送服务, 娱乐]‘Total All 行业’有总和”
旅行 & 热情好客
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person_count_per_venue_2020
整数
Average number of daily visits to a venue in given <类别>, on <日期>. 分母是基于跑道的总数量.
111
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person_count_per_venue_2019
整数
Baseline expressing average number of daily visits in given <类别>, on closest <日期> in 2019 aligned on day of week.
101
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diff_perc
浮动
与去年相比,访问率的变化百分比.
0.09
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diff_bucket
字符串
Verbal classification of difference in visitation compared to last year ().
0 - 20%的增长
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longterm_diff_perc
浮动
自长期趋势期开始以来(自2月1日起)探访人数的百分比变化. 比较该时期前7天和后7天的平均值.
0.00
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midterm_diff_perc
浮动
自中期趋势期开始以来(过去四周)的访港人数变动百分比. 比较该时期前7天和后7天的平均值.
-2.50
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shortterm_diff_perc
浮动
自短期趋势期开始以来(过去两周)的访港人数变动百分比. 比较第一个和最后3天的平均值.
27.72
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longterm_diff_perc_trend
浮动
自长期趋势期开始以来(自2月1日起)估计到访人次的百分比变化. 数值基于趋势回归线的第一个和最后一个值.
-37.85
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midterm_diff_perc_trend
浮动
中期趋势期开始以来(过去四周)估计访港人数的变动百分比. 数值基于趋势回归线的第一个和最后一个值.
3.16
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shortterm_diff_perc_trend
浮动
自短期趋势期开始以来(过去两周)估计到访人次的变动百分比. 数值基于趋势回归线的第一个和最后一个值.
14.49
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longterm_trend_坡
浮动
回归线(趋势线)斜率与长期数据拟合.
-0.37
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midterm_trend_坡
浮动
回归线(趋势线)斜率与中期数据拟合.
0.00
选择目录
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shortterm_trend_坡
浮动
回归线斜率(趋势线)与短期数据拟合.
0.01
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longterm_recovery_speed
字符串
将趋势斜率转换为口头恢复速度分类的指标.
停止
选择目录
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midterm_recovery_speed
字符串
将趋势斜率转换为口头恢复速度分类的指标.
选择目录
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shortterm_recovery_speed
字符串
将趋势斜率转换为口头恢复速度分类的指标.
选择目录
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longterm_recovery_days
整数
估计长期趋势线与2019年交通相交的天数(使用7天滚动平均值进行平滑).
-1
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midterm_recovery_days
整数
估计到中期趋势线与2019年交通交叉的天数(使用7天滚动平均值进行平滑).
78
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shortterm_recovery_days
整数
估计短期趋势线与2019年交通相交的天数(使用7天滚动平均值进行平滑).
3
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动力
浮动
Momentum that expresses strength of the trend on <日期> computed by means of stochastic oscillator method over period of last 21 days.
0.13
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预测
布尔
表示值是基于观察还是基于预测的二进制标志.
选择目录
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insured_unemployment_rate
浮动
Last recorded rate of insured unemployment in .
3.32
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扩展表

额外的COVID-19定位数据工具

社会距离记分板

一种基于浏览器的交互式工具,用于测量美国任何县COVID-19导致的人口流动变化(每日更新)

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迁移模式 & 新兴的领域

测量更大范围内人类流动模式的变化, 比如社区内或州与州之间的流动.

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