Предложениепо использованию решения kpmg mall analytics ·...

Предложение по использованию решения KPMG Mall Analytics

Консультационные услуги—Июнь 2017 г.

для максимизации выручки торгового центра

КПМГ и Quant Solutions 2

Цель проекта

Определение оптимального набора параметров для максимизации товарооборота торгового объекта клиента и подбор наиболее выгодного портфеля арендаторов.

— Анализ данных для выявления ключевых параметров, влияющих на товарооборот арендаторов и, следовательно, выручку торгового объекта клиента.

— Построение статистической модели, отражающей взаимосвязь между набором параметров и товарооборотом торгового объекта.

— Подготовка рекомендаций по возможностям максимизации товарооборота для торгового объекта клиента.

Задачи проекта

― Количество потенциальных посетителей, проживающих в зоне влияния ТЦ.

― Конверсия посетителей в активных покупателей, которая напрямую зависит от выбранной бизнес-модели и специализации ТЦ.

― Средний чек, определяемый как минимум тремя составляющими: покупательской способностью клиентов, наличием товарных групп и количеством покупок за определенный период времени.

― Лояльность покупателей, которая определяется количеством покупок посетителем в год (или месяц).

Параметры, определяющие товарооборот ТЦ:

Наше понимание проекта


Предлагаемый состав работ

Сбор входных данных для модели

Расчет максимального потенциала товарооборота

Оптимизация портфеля арендаторов

Сбор данных из различных источников: Проведение опроса, сбор данных по

потреблению в разрезе товарных групп и микрорайонов в зоне влияния объекта

ГИС (демография, зона влияния, конкуренция) Транспортная аналитика от Яндекса Официальная статистика Данные клиента, данные касс Другие возможные источники данных

Интеграция и автоматизированная обработка данных для получения анализа большого массива данных, структурированных в разрезе товарных групп, зон влияния, лояльности потребителей, частоты посещения ТЦ

Моделирование потенциала выручки исходя из собранных данных и выявление ключевых областей для роста товарооборота: Увеличение доли лояльной аудитории

Рост конверсии до среднего уровня по товарным группам

Изменение среднего чека до общерыночного уровня

Построение гравитационной модели Хаффа: Оценка объема рынка в зоне влияния

объекта

Определение равновесной доли ТЦ на основании гравитационной модели

Определение потенциала роста товарооборота по товарным группам и микрорайонам в зоне влияния объекта

Построение оптимизирующих моделей с помощью методов машинного обучения, позволяющих сформировать наиболее вероятный состав арендаторов, максимизирующих выручку.

Наложение дополнительных факторов, таких как: Популярность брендов по анкетным данным

Связи между брендами из анкетных данных

Географическое распределение брендов в ТЦ и собственных магазинах

Формирование результата:

Расчет оптимальных площадей под каждую категорию товаров и услуг

Выделение наилучших потенциальных арендаторов в каждой категории

Моделирование выручки ТЦ при оптимизации портфеля брендов

Работы проводятся в три этапа:

1 2 3


Возможные входные данные для модели

Анализ существующей и потенциальной аудитории ТЦ

Оптимизация портфеля арендаторов

► Данные опроса по потреблению в разрезе товарных групп и микрорайонов в зоне притяжения объекта

► ГИС (демография, зона влияния)

► Транспортная аналитика от Яндекса

► Официальная статистика

► Данные клиента, данные касс

► Возможности ИТ-инноваций (RFID, Beacon, камеры, чекины, геофенсинг, приложение ТЦ, чатботы, специализированные карты лояльности)

→ Данные опроса по предпочтениям в брендах

→ Данные по типичному товарообороту арендаторов

→ Функционально-планировочные решения ТЦ

→ Анализ существующего предложения (в т.ч. с помощью ГИС)

→ Рыночная экспертиза и накопленные данные КПМГ


Подход к моделированию

Моделирование потенциала выручки исходя из собранных данных

Гравитационная модель Хаффа

Выявление ключевых областей для роста товарооборота:

► Увеличение доли лояльной аудитории

► Рост конверсии до среднего уровня по товарным группам

► Изменение среднего чека до общерыночного уровня

• Оценка объема рынка торговли в Москве

• Определение равновесной доли ТЦ на основании гравитационной модели

• Определение потенциала роста товарооборота по товарным группам и микрорайонам в зоне притяжения объекта

Подход Bottom-up Подход Top-down

543210

АксессуарыБелье

Сервис и услугиБытовая техника

Развлечения и отдыхДетские товары

Украшения, часыКрасота и здоровье

ОбувьОбщественное питание

Продукты питанияОдежда

ПрочееСпортивные товары

ПотенциалТоварооборот


Возможный результатПродукт отвечает на следующие вопросы:

Преимущества KPMG Mall Analytics перед «классическим» консалтингом:

Кто, что и сколько покупает в нашем ТЦ?

Какая потенциальная максимальная выручка возможна для ТЦ?

Какой оптимальный набор арендаторов позволяет ее достичь?

Машинная обработка данных, увеличивающая скорость и надежность реализации проекта

Возможность внедрения ИT-решений для увеличения объема доступных данных, качества аналитики, точности прогнозирования и скорости реагирования на изменения спроса

Детализированная аналитика текущей аудитории и выручки ТЦ

Наиболее широкий набор разнородных данных, учитывающий максимальное количество возможных факторов


Почему КПМГ и Quant Solutions

Обширный опыт работы в секторе недвижимости

Отраслевой опыт КПМГ

Собственная методология Quant Solutions

Возможности по анализу большого массива данных

Команда КПМГ выполнила множество проектов для компаний в сфере недвижимости и девелопмента, в том числе в части разработки концепций и рекомендаций по привлечению арендаторов, формирования маркетинговой стратегии объекта, проведения исследований рынка коммерческой недвижимости, разработки операционных моделей проекта и т.д.

В команде проекта присутствуют сотрудники с значительным опытом разработки маркетинговой стратегии для объектов коммерческой недвижимости, а также формирования концепций и пула арендаторов торговых объектов. КПМГ тесно сотрудничает с множеством девелоперских компаний, предоставляя комплексные услуги и решения, включая аудит, консультирование и проведение рыночных исследований.

Технологический партнер КПМГ —компания Quant Solutions —разработала и успешно апробировала собственную методологию для моделирования максимальной потенциальной выручки торговых объектов и формирования оптимального портфеля арендаторов на основе методов машинного обучения.

Благодаря партнерству КПМГ с Quant Solutions, суммарные возможности обеих компаний по сбору входных данных для модели существенно превышают стандартный набор данных, используемый при разработке маркетинговой стратегии торгового объекта (официальная статистика, данные опроса). В числе прочих источников компании также используют собственные базы данных, сформированные на основе предыдущих проектов в этой сфере.

Уникальный продукт KPMG Mall Analytics комбинирует лучшие практики КПМГ и технологическую экспертизу Quant Solutions


► Подготовить концептуальное описание целевых бизнес-моделей ТЦ

► Оценить инвестиционные показатели различных бизнес-моделей объекта (включая базовый пул арендаторов, с фокусом на премиум-сегмент и аутлет)

Наш опыт внедрения продукта

Задача Задача

► Проанализировать информацию из открытых источников и клиентских данных для выявления факторов, влияющих на товарооборот

► Сформировать оптимальный портфель арендаторов с учетом конкурентной среды

Подготовлено концептуальное описание целевых бизнес-моделей с детальной структурой спроса

Разработана финансовая модель. Проведен сравнительный анализ и анализ чувствительности бизнес-моделей на предмет инвестиционной привлекательности

Подготовлены рекомендации по выбору целевой концепции ТЦ

Функционирующий объект с 50 тыс. кв. м GLA в пределах МКАД

Планируемый объект с 100 тыс. кв. м GLA в пределах МКАД

Результат Результат

Проведен статистический анализ аудитории, выявлены кластеры, смоделирован спрос по сегментам

Разработаны рекомендации по увеличению товарооборота

Составлен оптимизированный портфель арендаторов, который приведет к увеличению выручки на 40–50%


Команда КПМГНиколай ЛегкодимовПартнерКонсультирование по управлению рискамиПерспективные технологии

Профессиональный опыт

Проекты в информационных технологиях

Внедрение ERP и бизнес-приложений в российских и зарубежных нефтяных компаниях.

Внедрение систем управления новациями на производственных предприятиях.

Внедрение технологий по аналитике данных, в том числе по автоматическому анализу закупок и контрагентов и автоматизированному предотвращению мошенничества на нефтебазах, НПЗ и АЗС.

Проекты по повышению эффективности бизнес-процессов

► Построение проектных офисов (международные проекты, ИТ).

► Оптимизация бизнес-процессов в дивизионах «даунстрим» ведущих российских нефтяных компаний.

Образование

МГУ им. М.В. Ломоносова (физика полимеров)

Повышение квалификации РГУ НиГ им. И.М. Губкина и INSEAD

Профессиональная сертификация CFE, CISSP, PMP

Николай имеет более 5 лет профессионального опыта в нефтяной отрасли и более 10 лет в консультировании в области информационных технологий.


Команда КПМГСветлана ИвановаМенеджер Консультирование по управлению строительными проектами в России и СНГ


Светлана участвовала и руководила реализацией различных проектов в области недвижимости, включая: best-use анализ, концепции развития, маркетинговые исследования, разработку и анализ технических заданий на проектирование, анализ финансовой эффективности, рекомендации по планировочным решениям, рекомендации по набору потенциальных арендаторов, проведение и анализ опросов, рекомендации по организации процесса управления объектами, рекомендации по аренде/продаже площадей, рекомендации по организации отделов по работе с арендаторами и т.д.

Основными направлениями деятельности Светланы являются:

Комплексный консалтинг: анализ ограничений и возможностей по развитию территорий, разработка концепций в соответствии с требованиями потенциальных инвесторов, покупателей и арендаторов, маркетинговый и финансовый анализ проектов, анализ планировочных решений, работа с архитектурными компаниями, выбор оптимальных мест размещения объектов.

Анализ организации процесса управления недвижимостью.

Управление строительством и организация тендерных процедур.

Анализ технического состояния объектов недвижимости

Опыт Светланы включает также разработку концепций развития различных крупных многофункциональных территорий в Москве, Московской области, Новосибирске, Иркутске, Чебоксарах, Воронеже, Краснодаре и Краснодарском крае, Ростове-на-Дону, Ростовской области, Омске, Уфе.

Среди клиентов Светланы можно отметить такие компании, как «Интеко», «Москапстрой», Millhouse, Promotion Realty, «Пионер» и многие другие.


Государственный университет по землеустройству, факультет городского кадастра, специальность «инженер»

Светлана работает в секторе недвижимости и управления проектами более 15 лет. Ее опыт включает работу в крупных компаниях-собственниках и девелоперах, а также в международных консалтинговых компаниях по недвижимости.


Команда КПМГСонаПахчанянКонсультант Рыночные исследования


В рамках консультирования в секторе недвижимости Сона участвовала в таких проектах, как исследования рынков коммерческой и жилой недвижимости, составление рыночных отчетов с прогнозированием спроса и предложения, разработка концепции объекта, анализ наиболее эффективного использования участка, составление рекомендаций по набору арендаторов и т.д.

Основными направлениями деятельности Соны являются:

Анализ рынков коммерческой и жилой недвижимости, включая анализ существующего пула объектов, анализ проникновения федеральных сетей, определение уровня деловой активности, определение демографических тенденций, социально-экономических факторов, влияющих на рынки недвижимости, анализ спроса на недвижимость и т.д.

Составление прогнозных моделей.

Консультирование при создании объектов коммерческой недвижимости, включая разработку концепции, анализ наиболее эффективного использования участка, исследование конкурентного окружения, инфраструктурных требований к объекту и т.д.

Среди крупных клиентов Соны были такие компании, как Wanda Group, IKEA, Росавтодор, Внешэкономбанк.


Высшая школа экономики (НИУ-ВШЭ), Международный институт экономики и финансов (экономика)

Лондонский университет, международная программа (банковское дело и финансы)

Сона имеет опыт работы в крупнейших международных консалтинговых компаниях по недвижимости (JLL и Colliers International), а также более трех лет опыта в сфере консультирования и аналитики.


Команда Quant SolutionsАнтон ФедоровПартнерКонсультирование по анализу больших данных


Антон участвовал и руководил выполнением различных проектов в области ритейла, финансов и телекома, включая использование методов машинного обучения и обработку больших данных, анализ эффективности геомаркетинговых исследований, анализ финансовой эффективности объектов недвижимости, оптимизация портфеля арендаторов.

Основными направлениями деятельности Антона являются:

Построение систем сбора и анализа сырых данных, консолидация и очистка данных, анализ клиентской базы, лояльность клиентов.

Количественные методы прогнозирования: анализ временных рядов, экономико-математическое моделирование, имитационное моделирование, кластерный анализ, дисперсионный анализ и анализ ранговых корреляций, нейросетевое моделирование, анализ рисков.

Разработка методологии и внедрение ИТ-системы для повышения прозрачности инвестиционной деятельности для инвестиционных фондов и управляющих компаний.

В 2010–2011 гг. Антон занимался финансовым анализом и оценкой компаний и объектов недвижимости в КПМГ.

С 2011 по 2014 гг. Антон разрабатывал информационные системы, торговые алгоритмы и количественные исследования для торговли на фондовом рынке в УК «КапиталЪ»

С 2014 гг. Антон руководит компанией Quant Solutions, специализирующейся на решениях в области обработки больших данных и разработке ИТ-решений с математическим моделированием.

Среди клиентов Антон можно отметить такие компании, как «Нордстар Девелопмент», Сбербанк, Национальный Центр Информатизации, Buran VC и многие другие.


Московский физико-технический институт (специальность «прикладные математика и физика»)

Антон имеет более 7 лет работы в корпоративных финансах: от инвестиционной деятельности в венчурных фондах до портфельного управления в УК, а так же более 4-х лет опыта управления проектами в области информационных технологий и анализа данных.


Команда Quant SolutionsНиколай ХвилонРуководитель департамента разработок


Николай проектировал и руководил разработкой программного обеспечения в сфере работы с пространственными данными, телеметрией, а также во многих других областях, включая системы, обрабатывающие большие объемы данных.

Основными направлениями деятельности Николая являются:

Формализация задач на разработку ПО, проектирование систем, включая математическую модель и архитектуру.

Разработка состава проектной команды, плана разработки и учет трудозатрат.

Проектное управление.

Проектный опыт:

► Проектирование и руководство разработкой различных подсистем системы взимания платы «Платон».

► Проектирование и руководство разработкой различных подсистем обработки пространственных данных ЕГРН (Единый государственный реестр недвижимости).

В 2005–2007 гг. Николай занимался разработкой автоматизации документооборота.С 2008 по 2013 гг. Николай разрабатывал информационные системы спутникового мониторинга транспортных средств, а также системы автоматизированного сбора данных для ЕИРЦ.С 2014 г. Николай проектирует и руководит разработкой программного обеспечения для различных проектов, включающих обработку больших объемов данных в QuantSolutions.


МЭСИ (Московский государственный университет экономики, статистики и информатики), специальность «математическое обеспечение и администрирование информационных систем»

Николай имеет стаж работы в сфере разработки ИT-продуктов более 10 лет, начиная с деятельности разработчика программного обеспечения и заканчивая управлением департаментом.


Команда Quant SolutionsАнна ТрофимоваСтарший консультант практики анализа данных


Анна участвовала в проектах по внедрению информационных систем (ИС) управления, разработке стратегии развития ИС поддержки бизнеса, анализу текущего уровня зрелости ИТ-организации с дальнейшим предоставлением рекомендаций по развитию в компаниях из финансового сектора, телекоммуникации, FMCG, ритейла.

Основными направлениями деятельности Анны являются:

Формализация и разработка моделей данных, оптимизация бизнес-процессов.

Разработка бизнес-, функциональных и технических требований к автоматизации процессов обработки данных, разработка алгоритмов оптимизации.

Проектное управление.

Проектный опыт:

► Проект по разработке целевой архитектуры информационных систем и целевой модели данных.

► Проект по гармонизации ИТ: анализ текущего уровня зрелости процессов, разработка рекомендаций по дальнейшему развитию.

► Участие в проектах по внедрению ИСУ, АБС в качестве аналитика, тестировщика.

С 2015 гг. Анна работает в компании Quant Solutions и специализируется на разработке бизнес-процессов, построения хранилищ данных, а также на сборе и структурировании информации.


Высшая школа экономики (НИУ-ВШЭ), факультет бизнес-информатики

Анна более 6 лет работает в консалтинговой отрасли, включая опыт в реализации проектов технологического, стратегического и маркетингового направлений.

15

© 2017 ООО «КПМГ Налоги и Консультирование», компания, зарегистрированная в соответствии с законодательством Российской Федерации, член сети независимых фирм КПМГ, входящих в ассоциацию KPMG International Cooperative (“KPMG International”), зарегистрированную по законодательству Швейцарии. Все права защищены. KPMG и логотип KPMG являются зарегистрированными товарными знаками или товарными знаками ассоциации KPMG International.

Настоящее предложение подготовлено ООО «КПМГ Налоги и Консультирование», компанией, зарегистрированной в соответствии с законодательством Российской Федерации, членом сети независимых фирм КПМГ, входящих в ассоциацию KPMG International Cooperative (“KPMG International”), зарегистрированной по законодательству Швейцарии, и ООО «Квант Солюшенс» (Quant Solutions), зарегистрированной в соответствии законодательством Российской Федерации. Предложение вступает в силу во всех отношениях только после обсуждения, согласования и подписания соответствующего договора. KPMG International не оказывает профессиональных услуг клиентам.

Ни одна из фирм — членов сети КПМГ не имеет полномочий связывать обязательствами перед третьими лицами KPMG International или любую из фирм — членов сети КПМГ, равно как и KPMG International не вправе связывать такими обязательствами ни одну из фирм — членов сети КПМГ.

КПМГ и Quant Solutions оставляют за собой право (1) изменять условия настоящего предложения по завершении стандартных процедур по управлению рисками, включающих в себя акцептование клиента и предлагаемых услуг и отсутствие конфликта интересов; (2) согласовывать и заключать договоры на оказание услуг, включающие общие условия ведения бизнеса компании КПМГ и Quant Solutions.

Персональные данные, содержащиеся в настоящем Предложении, подлежат обработке в соответствии Федеральным законом от 27.07.2006 N 152-ФЗ «О персональных данных».

www.kpmg.ru www.quantsolutions.ru

© 2017 ООО «Квант Солюшенс», компания, зарегистрированная в соответствии с законодательством Российской Федерации.

http://www.kpmg.ru/

http://www.quantsolutions.ru/

Предложениепо использованию решения kpmg mall analytics ·...

Documents