2019-07-02 05:46:01
基于位置的数据可以为业务决策提供见解

俄勒冈州立大学的一项研究显示,来自社交商务网站的数据可以在企业所有者做出决策之前为企业主提供重要信息,这些决策可以决定新企业是成功还是失败。

社交商务网站(如评论和推荐网站Yelp)收集来自各种用户的大量数据,包括客户意见,特定区域内企业的地理分布以及提供人流量感的客户“签到” 。

该研究的主要作者,俄勒冈州立大学商学院助理教授肖晓辉说,这些信息可以为企业主提供关于他们经营或正在考虑经营的竞争环境的宝贵信息。

Chang和合着者西华盛顿大学的Jiexun Li开发了一个工具,该工具使用通过社交商务网站收集的数据,包括社区中的企业类型,他们的工作时间,停车可用性和其他消费者特征等细节,以帮助确定是否位置比另一个更有可能取得成功。

“特别是小企业主在开办新业务时有很多选择,包括在哪里找到,”Chang说。 “通过这个模型,我们使用现有的社交商务数据来帮助您确定哪个位置将发挥最佳性能。”

该研究结果发表在7月份的“应用专家系统”杂志上。

Chang说,这项研究被认为是解决为什么有些企业成功而其他企业没有成功这一古老问题的一种方式。这项工作特别适用于小型企业。虽然大公司可以投入资源来收集和分析财务数据,但小型企业在研究开放地点或维持运营时间时可能无法获得所有这些工具。

研究人员把重点放在餐馆上,因为大多数新的小企业都是餐馆,很多都在开业的第一年就失败了。

在研究中,研究人员研究了四种不同业务绩效预测模型的准确性。属性关联模型是一种基本模型,它在不考虑位置或竞争的情况下查看企业的内在属性。

该地理模型已被其他研究人员使用和测试,表明彼此接近且具有相似属性的企业可能同样表现良好。上下文模型是一种新模型,它着眼于可能有助于业务成功的业务和环境的属性;相距数百英里的两个具有类似属性和周围社区的企业可以实现类似的性能。混合模型使用上下文和地理模型,每个模型还包括亲和模型的各个方面。

研究人员使用来自Yelp的凤凰城地区餐厅数据,Yelp是一个社交商务网站,帮助消费者找到使用基于位置的服务的企业,来测试每个模型。 Yelp已将一些数据提供给研究人员,本研究使用了2013年的数据。

他们发现混合模型在预测餐厅是否成功方面做得最好。 Chang说,业务属性和周围环境都发挥着重要作用。

Chang说,需要进一步的研究来全面测试该模型如何用于帮助新企业做出决策,并确定它是否也适用于其他类型的企业。此外,收集大量基于位置的数据的社交商务公司,如Yelp,Trip Advisor或Foursquare,可以使用该模型来帮助公司改善业务。

“您可以定期获得新的性能预测,这些数据可用于帮助企业解决问题或保持自己的活力,”Chang说。 “如果类似的业务更成功,您可以使用基于位置的数据来确定成功部分是由于停车可用性,小时数或价格点,您可以根据这些信息做出决策。”

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