Чем Jusan Oracle полезен бизнесу

Тепловая карта бизнеса показывает проходимость района и средний чек конкурентов

Ирина Дубчак

Ирина Дубчак

редактор

Акбота Хасенова

Акбота Хасенова

автор

Бауыржан Аубакир

Бауыржан Аубакир

эксперт по Data Science

Чем Jusan Oracle полезен бизнесу

Jusan Oracle — это инструмент, который помогает предпринимателю принимать решения об открытии, развитии и закрытии бизнеса. Рассказываем о том, как малый и средний бизнес может использовать тепловую карту, какие методы Data Science можно применить в бизнесе и нужен ли для этого отдельный специалист.

Для чего создан Jusan Oracle

Jusan Oracle — это портал, с помощью которого действующие и будущие владельцы бизнеса могут анализировать свои перспективы, сравнить себя с конкурентами, посмотреть средние чеки и количество клиентов в определенных районах.

Это выглядит как карта, разделенная на шестиугольники — гексагоны. Каждый гексагон охватывает площадь, которую можно пройти пешком за 15 минут. Малый бизнес старается выбрать локацию в непосредственной близости от клиентов, на карте это выделено цветом: зеленый цвет говорит о том, что в этом районе очень оживленный трафик, а красный — о том, что это спальный район с меньшей проходимостью.

Оранжевые точки на карте — это места расположения бизнеса с банковским POS-терминалом, а большие скопления точек — это крупные торговые центры и моллы.

Сейчас карта доступна для Астаны, Алматы и Караганды. В ближайшие два месяца планируется добавить карту еще трех городов и две-три отрасли бизнеса.

Как использовать карту

Тепловая карта Jusan Oracle сейчас анализирует 160 тыс. организаций. Вот что можно сделать с ее помощью:

  1. посмотреть средний чек по району, сравнить себя с конкурентами и проследить, как меняются цены в зависимости от местоположения;
  2. узнать количество объектов бизнеса в конкретной локации и решить, стоит ли открываться именно там;
  3. проверить индекс трафика — узнать, как много людей ходит по району пешком и делает транзакции. Он рассчитывается в процентах: 70 и выше — это хороший трафик, 40–60 — умеренный, а ниже 40 — это спальные районы. На индекс влияет количество объектов бизнеса в шестиугольнике, и чем больше точек, тем больше людей туда идут.

Откуда берутся данные

Информация собирается из разных источников:

  • государственные базы данных;
  • картографические сервисы;
  • денежные транзакции, полностью анонимизированные и очищенные от клиентских данных;
  • данные из открытых источников — портал электронного правительства, сайт Комитета государственных доходов и др.

Дата сайентисты Jusan анализируют агрегированные данные и предоставляют их пользователям на сайте в удобном для чтения формате. Карта обновляется раз в квартал. Но несмотря на то, что весь процесс автоматизирован, перед публикацией все проходит через проверку человека.

Как можно применить Data Science в бизнесе

1. Машинное обучение

Рассмотрим пример столичной стоматологии, которая использовала машинное обучение для выявления раннего кариеса на рентгеновских снимках. Изучение большого количества рентген-снимков отнимало много времени и ресурсов врача, и чтобы ускорить этот процесс, было решено обучить модель поиску снимков с кариесом. В результате обучения алгоритм автоматически находил нужные снимки с точностью до 70%.

Для этого сначала стоматолог-интерн изучил порядка 500 снимков и отметил на них кариозные зубы. На основе этих снимков дата сайентист разработал алгоритмы: один сегментировал отдельные зубы, а другой определял наличие кариеса. Так обработали около 10 тыс. рентгеновских снимков, а на 300 из них обнаружили поражения зубов на очень ранних стадиях, когда боль еще не беспокоит пациента. Отобранные снимки вновь отправили врачу, который перепроверил работу алгоритма и выявил ошибки. В результате получили 150 снимков с подтвержденным кариесом.

В среднем кариес развивается в течение двух-трех месяцев. После работы алгоритма снимок с кариесом автоматически попадал в CRM-систему, а та, в свою очередь, назначала звонок клиенту на два месяца вперед. В 60% случаях у пациентов к тому моменту уже наблюдались первые боли. Таким образом клиенты начали возвращаться на повторный прием, а стоматология провела акцию на бесплатный рентгеновский снимок, чтобы привлечь новых клиентов. Это помогло бизнесу вырасти. Постепенно открылось несколько новых клиник, причем их расположение тоже было выбрано на основе данных: на помощь пришли картографические сервисы с информацией о плотности населения и наличии конкурентов в желаемых районах.

2. Big Data

Данные можно использовать и при работе с рекламными кабинетами Meta или Google. Так, например, один магазин одежды сэкономил бюджет на таргетированную рекламу, сократив количество показов незаинтересованным клиентам.

При настройке рекламы важно понимать портрет клиента, чтобы не предлагать товар или услугу тем, кому это не нужно. Убрать таких пользователей из настроек через рекламный кабинет тяжело, но способ все-таки есть. Этот магазин запустил акцию для привлечения новых клиентов и, чтобы не тратить деньги на показ рекламы старым покупателям, использовал данные из своей системы лояльности — сохраненные контакты покупателей. Телефонные номера были отправлены в черный список рекламного кабинета, и акция им больше не показывалась. Это помогло затаргетировать новых клиентов и избежать лишних трат.

3. Chat GPT

Популярный чат-бот Chat GPT умеет не только общаться с пользователем и писать тексты, но также неплохо анализировать информацию. Для этого нужно отправить ему данные в формате Excel и попросить объяснить их — тогда чат начнет рисовать графики и вытаскивать инсайты. Однако любой результат, выданный Chat GPT, стоит перепроверить или доработать человеку. А чтобы чат работал корректно, нужно давать конкретные инструкции: абстрактные запросы в духе «придумай что-то» он не сможет качественно обработать и выдаст то, что уже было придумано человеком.


С данными можно работать в организациях любых размеров. Если крупные компании нуждаются в профессиональных специалистах, то небольшие могут самостоятельно анализировать данные в таблице Excel. У дата сайентистов первичный обзор данных всегда происходит в этой программе — там есть библиотеки, которые помогают находить корреляции и закономерности. И для этого не обязательно нанимать специалистов на полную ставку — можно воспользоваться данными из открытых источников, а если этого недостаточно, то обратиться к фрилансерам с почасовой оплатой или студентам, которые могут согласиться поработать ради опыта и небольшой оплаты.