Trendspaning: Data om rörelsemönster relevant och realistiskt i dina beslutsunderlag

  • Stadstrafik nattetid

Data

Trendspaning: Data om rörelsemönster relevant och realistiskt i dina beslutsunderlag

Kommer du ihåg att Folkhälsomyndigheten rapporterade om ett kraftigt minskat resande i påskas? Det var möjligt eftersom de kunde följa och få en överblick över svenskarnas rörelsemönster med hjälp av anonymiserade och aggregerade mobildata från Telia. Just olika former av data om rörelsemönster har potentialen att ge viktiga insikter även om utvecklingen av din verksamhet och affär.

Idag är den här typen av data dessutom tillgängliga på sätt som gör att de är en fullt relevant och realistisk resurs när du ska skapa riktigt vassa beslutsunderlag.

All data om rörelsemönster kan kopplas till en plats. Det gäller alltså även när den är anonymiserad. Därför är ett GIS (geografiska informationssystem) en värdefull resurs som gör det möjligt att att visualisera de stora datamängder det handlar om. De smarta kartor som genereras tydliggör mönster och samband som annars skulle vara omöjliga att urskilja.

Affärsnytta med stöd av rörelsedata och GIS

Det finns olika typer av rörelsedata som hjälper dig att förstå exempelvis:

  • varifrån dina kunder reser
  • hur många som passerar ett potentiellt butiksläge – och när de gör det
  • påverkan från kampanjer, evenemang och händelser

Genom att sammanlänka och visualisera till exempel sensordata från IoT, eller data från en tjänst som Telia Crowd Insight, i ArcGIS tillsammans med andra relevanta data blir det möjligt att omvandla rörelsedata till beslutsunderlag om till exempel:

  • nästa investering
  • optimal etablering
  • optimering av transporter
  • minimerad bränsleförbrukning
  • minskad miljöpåverkan

Beslut som bäddar för både ökad effektivitet, lönsamhet och hållbarhet.

Länktips:

Om skribenten: Johan Hansson - Key Account Manager

I sin roll som Key Account Manager på Esri Sverige hjälper Johan Hansson företag att utveckla sitt verksamhets- och beslutsstöd med GIS. Johan har sedan tidigare en lång erfarenhet av IT-branschen, bland annat med inriktning på beslutsstöd.

Relaterade inlägg

Datadrivna insikter

Prenumerera på vårt nyhetsbrev