В этой статье я хочу привести пример, как современные технологии, позволяют любому здравомыслящему предпринимателю получить осязаемое преимущество перед обывателями.
Предположим, я хочу открыть ночной бар по франшизе. 60% успеха в этом бизнесе заключается в подборе правильного места для открытия бара. Эту цифру — 60% — называет сам франчайзер и он же говорит следующее: «75% ваших клиентов живут в радиусе 21 минуты пешком».
Отлично, значит наша задача заключается в том, что бы взять в аренду помещение под бар, в радиусе 21 минуты пешком от которого проживает максимальное число людей.
Как эту задачу решал я. Шаг 1.
Что такое 21 минута пешком? Это ~ 1 киллометр.
Скриншот сделан в десктопной версии 2gis (в ней можно построить радиус).
Шаг 2.
Нужно получить список всех адресов в заданном радиусе. Яндекс и Google карты на сколько я понял этого не умеют, да и API у них платный и замороченный.
В итоге задачу решил элементарный php скрипт на 50 строчек, который запрашивает через Overpass API по заложенной мной логике все объекты в радиусе 1000 метров от заданной мной координаты и выписывает их в файл.
Ещё раз уточню, что базовые знания php и 2 часа поиска примеров в Google позволили решить мне эту задачу с 0. То есть ещё пару дней назад я понятия не имел о существование OSM, Overpass API и т.д.
Теперь я смотрю координаты интересующего меня объекта (помещение в аренду) в тех же Яндекс картах, вбиваю их в свой скрипт и через 5 секунд получаю файл, например такого содержимого:
Шаг 3.
Мне нужно получить число людей проживающих в здание по конкретному адресу. Предполагаю что это не возможно. Зато я точно могу получить количество жилых помещений/квартир и/или жилую площадь в здании.
Эту информацию мне позволили получить:
Изначально я писал скрипт парсинга под Реформа ЖКХ, у них есть глупая защита от спама, ~100 запросов в ~30 минут, потом сайт выдаёт заглушку. Обошёл, подключив публичные бесплатные прокси. Но их база оказалась менее полная чем у GiperNN, в частности нет новостроек. Кроме того у GiperNN нет ограничений на количество запросов с одного IP адреса.
Парсил GiperNN я программой Zennoposter, скрипт написал примерно за 1 час.
Логика следующая: берём данные из файла полученного на шаге 2. Если это многоэтажное здание, то ищем в GiperNN и выписываем количество жилых помещений. Если административное здание, то записываю 0 жилых помещений. Если частный дом, то 1 жилое помещение.
Результат выглядит так:
Последний столбик с адресом — проверочный. Что бы я мог сравнить адрес который искал с адресом который автоматически нашёл скрипт на GiperNN. Пробив очень высокий, ошибок почти нет.
Теперь мне остаётся только просуммировать результат.
Альтернативы
Я уже как то писал свои теоретические рассуждение о выгоде и необходимости оценки пешеходного трафика. В тот раз я не нагуглил готовых решений, но в этот раз нашёл сервис
Тем не менее, если бы у меня не было необходимых знаний, что бы реализовать своё вышеописанное решение, я бы воспользовался сервисом Геоителлект. Подстроился бы под него, постаравшись выжать всю нужную информацию за сутки.
Нюансы
Геоителлект пишет, что использует для оценки числа людей, например данные избирательных участков и т.п. По мне так это маркетинговые байки, кто вообще ходит на выборы. Уверен на 90%, что у них заложена та же логика, что и в моём примитивном скрипте. Берут количество жилых помещений и умножают на среднестатистическое число жильцов. Или тоже самое по жилой площади. Возможно в формуле участвует год постройки здания. Других данных просто не существует, значит отталкиваться нужно от этих.
Лично я не стал перемножать. Меня устраивает просто количество жилых помещений.
Из серьезных недостатков, я бы отметил, что результаты моих скриптов приходится перепроверять руками. В среднем это занимает 5 минут на один проект с радиусом 1 км. Происходит этот потому, что я использую лишь один источник — GiperNN и ~10% адресов найти по каким либо причинам не удаётся.
Конкретное преимущество
Возвращаясь к началу статьи, так в чём теперь моё преимущество? А в том, что теперь я могу взять все объявления об аренде удовлетворяющие моим условиям и прогнать их через свои скрипты. Получив за вечер отсортированный список по перспективности (количеству потенциальных клиентов в радиусе).
Я уже делал тестовые проверки. Разница в разы. Например у одной точки 5000 жилых помещений, у другой 20000 жилых помещений в радиусе. В 4 раза! То есть у второй точки в 4 раза больше потенциальных клиентов!
При чём визуально по карте отличить районы с плотностью 10000 и 20000 не возможно.
Разумеется это не единственный фактор принятия решения. Нужно смотреть близость к горячим пешим маршрутам (у меня уже есть простое решение), количество конкурентов и прочее. Но плотность населения очень важный фактор, от которого можно отталкиваться. То есть отфильтровать 300 актуальных объявлений до 10 максимально перспективных и уже их детально изучать по прочим факторам.
Послесловие
Как мне кажется это простой и элегантный пример, того как предприимчивый человек включив мозг может получить реальное преимущество при запуске оффлайн бизнеса. Вся работа над этой задачей заняла у меня около 5 часов. Ещё 1-2 часа я потрачу на реализацию многопоточности, что бы за час проверять сотню потенциальных объектов аренды.
Делайте реальный бизнес!
На связи, Mr. Burns
Эх) интересно читать)
жаль меня не возьмешь.
я бы поучаствовал)