Сегодня мне бы хотелось вернуться к теме пространственной аналитики и порассуждать на тему, каким образом ее применение может помочь в оптимизации затрат компаний.

Одной из основных статей затрат – являются затраты на содержание персонала. Как нам может помочь анализ географической информации. Если наша компания сильно распределена географически и при этом средний ФОТ в зависимости от региона варьируется, то этот инструмент поможет нам принимать решения, которые позволят добиться сокращение затрат на фонд оплаты труда. Конечно, нужно понимать, что перераспределение функционала дело нелегкое и делать это нужно аккуратно. Если персонал не привязан к месту, как например дистанционный канал продаж, то размещение, например, кол-центра в месте где зарплаты ниже, позволят добиться экономии без потери качества. Конечно нужно предусмотреть и другие расходы при этом, но наверняка их доля окажется много ниже. Если же персонал, привязан к месту, то к сожалению в таких случаях инструментарий полезен лишь для справочного отражения информации. Если  компания только зарождается и разделяется на несколько видов для большей управляемости, то с помощью инструмента можно оптимальным образом подобрать штаб-квартиру компании.

Расходы на изготовление маркетинговой продукции – если проанализировать себестоимость изготовления в зависимости от географии и решить проблему с логистикой, то наверняка можно добиться существенной экономии по затратам. То же самое справедливо для любой закупаемой продукции.

Если в зависимости от географии налогообложение отличается, то также можно оптимизировать затраты.

Страхование машин – я думаю можно автомобили регистрировать в одном регионе, ездить в другом, в зависимости от региональных коэффициентов можно добиться экономии.

На самом деле способов много больше, достаточно лишь определить привязан ли ресурс к конкретному региону или его можно перенести и проанализировать расходы на единицу ресурса. Я лишь привел несколько примеров. И если у Вас распределенная компания, то присмотритесь к пространственной аналитике.

Удачи Вам!