{"id":30098,"date":"2025-07-29T11:36:31","date_gmt":"2025-07-29T09:36:31","guid":{"rendered":"https:\/\/clou.estate\/site\/?p=30098"},"modified":"2025-11-06T11:45:00","modified_gmt":"2025-11-06T10:45:00","slug":"od-map-nawigacyjnych-po-prognozy-dla-gigantow-retailu-jak-dane-zmieniaja-polski-rynek-nieruchomosci-komercyjnych","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/clou.estate\/sites\/od-map-nawigacyjnych-po-prognozy-dla-gigantow-retailu-jak-dane-zmieniaja-polski-rynek-nieruchomosci-komercyjnych\/","title":{"rendered":"Od map nawigacyjnych po prognozy dla gigant\u00f3w retailu. Jak dane zmieniaj\u0105 polski rynek nieruchomo\u015bci komercyjnych"},"content":{"rendered":"\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

<\/p>\n

Decyzje o milionowych inwestycjach w nieruchomo\u015bci komercyjne coraz rzadziej opieraj\u0105 si\u0119 na intuicji. Kluczem do sukcesu sta\u0142y si\u0119 precyzyjne dane i zaawansowana analityka geoprzestrzenna. Jak ewoluowa\u0142o podej\u015bcie do danych w polskim retailu na przestrzeni ostatnich 15 lat? Jakie s\u0105 najcz\u0119stsze b\u0142\u0119dy inwestor\u00f3w i jakie wyzwania nios\u0105 ze sob\u0105 nowe technologie, takie jak AI? Na te i inne pytania odpowiada Grzegorz Sagan<\/strong>, za\u0142o\u017cyciel i w\u0142a\u015bciciel firmy Vectoss<\/strong>, jeden z pionier\u00f3w analityki GIS w Polsce. W rozmowie z Wiktorem \u0141ab\u0105 (Clou.estate)<\/strong> dzieli si\u0119 swoim bogatym do\u015bwiadczeniem, zdradzaj\u0105c kulisy pracy dla najwi\u0119kszych sieci handlowych w kraju.<\/p>\n

<\/p>\n

Panie Grzegorzu, Vectoss dzia\u0142a na rynku od 2008 roku, to ponad 17 lat do\u015bwiadczenia. Rozpoczyna\u0142 Pan dzia\u0142alno\u015b\u0107 w samym sercu globalnego kryzysu finansowego. Co by\u0142o impulsem do stworzenia firmy specjalizuj\u0105cej si\u0119 w analityce danych w tak niepewnych czasach?<\/h5>\n

<\/p>\n

Kryzys finansowy, kt\u00f3ry w pe\u0142ni uderzy\u0142 jesieni\u0105 2008 roku, nie mia\u0142 bezpo\u015bredniego wp\u0142ywu na moj\u0105 decyzj\u0119. By\u0142em przekonany, \u017ce jego konsekwencje dla polskiego rynku retailu nie b\u0119d\u0105 a\u017c tak dotkliwe. Impulsem do za\u0142o\u017cenia Vectoss by\u0142o co\u015b innego \u2013 dostrze\u017cenie fundamentalnej luki na rynku. Brakowa\u0142o rzetelnych, dobrze opracowanych danych geoprzestrzennych dla Polski. kt\u00f3re maj\u0105 bezpo\u015brednie zastosowanie dla planowania nowych sklep\u00f3w. Po 12 latach pracy w Tesco, gdzie zajmowa\u0142em si\u0119 analizami rynkowymi, widzia\u0142em na co dzie\u0144, jak du\u017ce s\u0105 braki zar\u00f3wno w danych oficjalnych, jak i komercyjnych bazach. Postanowi\u0142em stworzy\u0107 firm\u0119, kt\u00f3ra wyspecjalizuje si\u0119 w dostarczaniu precyzyjnych danych wej\u015bciowych i na ich podstawie b\u0119dzie budowa\u0107 wiarygodne analizy. To by\u0142 nasz cel od samego pocz\u0105tku i pozostaje nim do dzi\u015b.<\/p>\n

<\/p>\n

Ewolucja podej\u015bcia: Od \u201emiliona na st\u00f3\u0142\u201d do strategii opartej na danych<\/strong><\/strong><\/h4>\n

<\/p>\n

To pokazuje, jak wa\u017cna jest specjalistyczna wiedza. Wsp\u00f3\u0142pracowa\u0142 Pan i nadal realizuje projekty z najwi\u0119kszymi graczami na rynku, takimi jak Dino, Netto czy DM. Jak z Pa\u0144skiej perspektywy zmieni\u0142o si\u0119 na przestrzeni tych 15 lat podej\u015bcie inwestor\u00f3w i deweloper\u00f3w do roli analityki danych? Czy odeszli\u015bmy ju\u017c od tej biznesowej partyzantki?<\/strong><\/h5>\n

<\/p>\n

Zmiana jest kolosalna. Kiedy\u015b, zw\u0142aszcza przy wchodzeniu na rynek zagranicznych sieci, ekspansja opiera\u0142a si\u0119 w du\u017cej mierze na intuicji. Panowa\u0142 model \u201emiliona na st\u00f3\u0142 i kupuj dzia\u0142ki na wyczucie\u201d<\/strong>. Dzi\u015b coraz wi\u0119cej firm rozumie, \u017ce systematyzacja i analiza danych to klucz do minimalizacji ryzyka. Du\u017c\u0105 rol\u0119 odegra\u0142y tu firmy zachodnie, kt\u00f3re wchodz\u0105c na polski rynek, przynios\u0142y ze sob\u0105 kultur\u0119 pracy opart\u0105 na twardych danych. One \u0107wiczy\u0142y to podej\u015bcie od lat i naturalnie szuka\u0142y partner\u00f3w, kt\u00f3rzy rozumiej\u0105 ich potrzeby. Jako lokalna firma, zorientowana w specyfice polskich danych, byli\u015bmy dla nich naturalnym wyborem.<\/p>\n

<\/p>\n

Dobrym przyk\u0142adem ewolucji jest sie\u0107 Dino. Gdy zaczyna\u0142em dzia\u0142alno\u015b\u0107, mieli nieco ponad 100 sklep\u00f3w. <\/strong>Dzi\u015b jest ich prawie 3000. To pokazuje, jak precyzyjna strategia, oparta na danych, pozwala skutecznie rosn\u0105\u0107 nawet z pozycji mniejszego gracza i z czasem sta\u0107 si\u0119 liderem. Ich sukces polega\u0142 w\u0142a\u015bnie na nietypowej strategii wchodzenia do mniejszych miejscowo\u015bci, kt\u00f3rych potencja\u0142 by\u0142 cz\u0119sto niedoceniany przez wi\u0119kszych konkurent\u00f3w.<\/p>\n

<\/p>\n

Czy mo\u017ce Pan wskaza\u0107 projekty, kt\u00f3re z perspektywy czasu okaza\u0142y si\u0119 kamieniami milowymi dla rozwoju Vectoss?<\/h5>\n

<\/p>\n

Paradoksalnie, na pocz\u0105tku naszej dzia\u0142alno\u015bci, oko\u0142o 50% przychod\u00f3w generowa\u0142 projekt niezwi\u0105zany bezpo\u015brednio z handlem. Tworzyli\u015bmy szczeg\u00f3\u0142owe mapy dla system\u00f3w nawigacji samochodowej. W tamtych czasach nawigacja potrafi\u0142a doprowadzi\u0107 pod konkretny adres tylko w du\u017cych miastach. Na wsiach cz\u0119sto ko\u0144czy\u0142a si\u0119 na wskazaniu \u015brodka miejscowo\u015bci.<\/p>\n

<\/p>\n

Jak w praktyce wygl\u0105da\u0142o tworzenie takich map?<\/h5>\n

<\/p>\n

To by\u0142a praca u podstaw. Nasz zesp\u00f3\u0142, je\u017cd\u017c\u0105c po kraju z palmtopami, zmapowa\u0142 r\u0119cznie setki gmin. Pracownik na miejscu fizycznie weryfikowa\u0142 i wbija\u0142 do systemu ka\u017cdy punkt adresowy \u2013 nazw\u0119 ulicy i numer. Ta dzia\u0142alno\u015b\u0107 zako\u0144czy\u0142a si\u0119 w 2014 roku, gdy pa\u0144stwo uwolni\u0142o zasoby geodezyjne w zakresie punkt\u00f3w adresowych. To do\u015bwiadczenie da\u0142o nam jednak unikalne kompetencje i fundament pod dalszy rozw\u00f3j. R\u00f3wnolegle prowadzili\u015bmy analizy dla du\u017cych centr\u00f3w handlowych i czo\u0142owych firm doradczych, jak CBRE czy Colliers czy Cushman&Wakefield<\/strong>, co ugruntowa\u0142o nasz\u0105 pozycj\u0119 ekspert\u00f3w w dziedzinie geomarketingu.<\/p>\n

<\/p>\n

Sekret precyzyjnych modeli: Jak Vectoss ocenia potencja\u0142 rynku?<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h4>\n

<\/p>\n

Czyli tak powstawa\u0142y pierwsze mapy online w Polsce. Tworzenie czego\u015b zupe\u0142nie od zera musia\u0142o by\u0107 bardzo interesuj\u0105ce. Przejd\u017amy do analizy danych, co sprawia, \u017ce modele Vectoss s\u0105 tak unikalne i cenione przez klient\u00f3w?<\/strong><\/h5>\n

<\/p>\n

Nasze podej\u015bcie opiera si\u0119 na dw\u00f3ch filarach: precyzyjnej ocenie wielko\u015bci rynku i analizie konkurencji. Fundamentem jest najbardziej szczeg\u00f3\u0142owy na rynku plik demograficzny, w postaci mapy punkt\u00f3w adresowych z przypisanymi warto\u015bciami populacji oraz dochodu rozporz\u0105dzalnego, kt\u00f3ry aktualizujemy co roku. Estymujemy w nim liczb\u0119 mieszka\u0144c\u00f3w dla ka\u017cdego punktu adresowego w Polsce. Na to nak\u0142adamy kolejne warstwy danych: doch\u00f3d rozporz\u0105dzalny, kt\u00f3ry modelujemy w oparciu o dane GUS, ale te\u017c o takie czynniki jak rodzaj zabudowy, wiek budynk\u00f3w, \u015brednie wynagrodzenie w gminie czy ceny nieruchomo\u015bci.<\/p>\n

<\/p>\n

W du\u017cych miastach, gdzie dane GUS s\u0105 niewystarczaj\u0105ce, idziemy o krok dalej. Podzielili\u015bmy blisko 100 miast na osiedla i dla ka\u017cdego z nich szacujemy potencja\u0142<\/strong>, bazuj\u0105c na naszych wewn\u0119trznych badaniach, analizie cen nieruchomo\u015bci i relacjach mi\u0119dzy poszczeg\u00f3lnymi cz\u0119\u015bciami miasta. To pozwala nam tworzy\u0107 niezwykle precyzyjne prognozy.<\/p>\n

<\/p>\n

M\u00f3wi Pan o szacowaniu, co nasuwa mi pytanie o inn\u0105 grup\u0119 zawodow\u0105. Czy zdarza si\u0119 Panu wsp\u00f3\u0142pracowa\u0107 z rzeczoznawcami maj\u0105tkowymi, kt\u00f3rzy przecie\u017c r\u00f3wnie\u017c potrzebuj\u0105 danych do wyceny nieruchomo\u015bci komercyjnych?<\/h5>\n

<\/p>\n

Nie, bezpo\u015brednio z rzeczoznawcami nie wsp\u00f3\u0142pracujemy. Ich metodologia jest inna. Wycena nieruchomo\u015bci mieszkalnej jest stosunkowo prosta \u2013 opiera si\u0119 na por\u00f3wnaniu cen transakcyjnych w okolicy. W przypadku obiekt\u00f3w komercyjnych kluczowe jest przewidzenie, ile potencjalny najemca jest w stanie zap\u0142aci\u0107 czynszu, aby jego biznes si\u0119 spina\u0142. To wymaga znajomo\u015bci \u015brednich mar\u017c w danej bran\u017cy \u2013 a te s\u0105 bardzo r\u00f3\u017cne. W handlu detalicznym najwy\u017csze mar\u017ce ma bran\u017ca fashion i drobne produkty, a najni\u017csze bran\u017ca spo\u017cywcza, kt\u00f3ra nadrabia wolumenem. Bez tej wiedzy trudno oszacowa\u0107 realn\u0105 warto\u015b\u0107 komercyjn\u0105 nieruchomo\u015bci.<\/p>\n

<\/p>\n

Zak\u0142adam, \u017ce mo\u017ce si\u0119 to zmieni\u0107 w ci\u0105gu 2-3 lat i dla rzeczoznawc\u00f3w takie dane bardzo przyspiesz\u0105 prac\u0119 i poprawi\u0105 jako\u015b\u0107 wycen. Jakie z Pana punktu widzenia analizy, s\u0105 najwa\u017cniejsze parametry podejmuj\u0105c decyzje biznesowe? Rozmawiali\u015bmy o ruchu pojazd\u00f3w, demografii, sile nabywczej czy konkurencji, jak Pana rozumiem, to trzeba wzi\u0105\u0107 wszystkie pod uwag\u0119?<\/h5>\n

<\/p>\n

Niestety trzeba wzi\u0105\u0107 wszystkie i to jeszcze jest uzale\u017cnione od bran\u017cy. Poniewa\u017c s\u0105 bran\u017ce takie, kt\u00f3re lubi\u0105 by\u0107 w t\u0142umie, na przyk\u0142ad ca\u0142a bran\u017ca fashion. Na to si\u0119 nak\u0142ada jeszcze rozw\u00f3j park\u00f3w handlowych i centr\u00f3w handlowych<\/strong>. Wszyscy tam chc\u0105 by\u0107 oczywi\u015bcie, no bo jest to inwestycja, kt\u00f3ra \u015bci\u0105gnie ludzi na pewno. Co na przyk\u0142ad nie jest wychwytywane w og\u00f3le przez modne obecnie badanie ruchu z danych kom\u00f3rkowych. No bo je\u017celi mamy greenfield, no to w tej chwili tam ruchu \u017cadnego nie ma. My nie wiemy, czy to, co stworzymy, nam \u015bci\u0105gnie ludzi, czy nie. Tu jest pewien element ryzyka<\/strong> i to ju\u017c trzeba przeliczy\u0107 modelami w\u0142a\u015bnie takimi bardziej stacjonarnymi, no bo co tu du\u017co m\u00f3wi\u0107, ruch obecny niewiele si\u0119 b\u0119dzie mia\u0142 do tego, jaki b\u0119dzie ruch, obraz ruchu w danym mie\u015bcie po wybudowaniu du\u017cego parku handlowego.<\/p>\n

<\/p>\n

No chyba, \u017ce mamy dane historyczne i mo\u017cna oceni\u0107 czy wyst\u0119puje na przyk\u0142ad sezonowo\u015b\u0107 w danej lokalizacji.<\/h5>\n

<\/p>\n

Mo\u017cna, ale nie s\u0105dz\u0119, \u017ceby a\u017c takie por\u00f3wnanie by\u0142o. Ka\u017cda lokalizacja jest jednak inna. Jest inna sie\u0107 drogowa, inny rozk\u0142ad populacji, inne jakie\u015b bariery, kt\u00f3re hamuj\u0105 dost\u0119p do konkretnej lokalizacji, gdzie ta populacja si\u0119 mo\u017ce przemieszcza\u0107. Tak\u017ce to jest takie indywidualne. Tutaj klasyczna metoda w\u0142a\u015bnie, moim zdaniem, zdaje egzamin w tego typu przypadkach.<\/p>\n

<\/p>\n

Studium przypadku: Jak analiza danych przewidzia\u0142a sukces parku handlowego<\/strong><\/strong><\/h4>\n

<\/p>\n

To doskonale ilustruje z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 tego rynku. Czy mo\u017ce Pan poda\u0107 przyk\u0142ad inwestycji, kt\u00f3rej sukces by\u0142 bezpo\u015brednio zwi\u0105zany z precyzyjn\u0105 analiz\u0105 danych?<\/h5>\n

<\/p>\n

Znakomitym przyk\u0142adem jest park handlowy N-Park w Tarnobrzegu<\/strong>. Inwestor mia\u0142 mo\u017cliwo\u015b\u0107 budowy du\u017cego obiektu, ale w lokalizacji nieco na uboczu, typu „out-of-town”. W tym samym czasie od lat m\u00f3wi\u0142o si\u0119 o powstaniu wielkiej Galerii Tarnobrzeg w \u015bcis\u0142ym centrum miasta. Nasze analizy wykaza\u0142y, \u017ce lokalizacja na skraju, wsparta now\u0105 obwodnic\u0105, ma ogromny potencja\u0142, by \u015bci\u0105gn\u0105\u0107 ruch z ca\u0142ego regionu. Z drugiej strony, galeria w centrum mia\u0142a ograniczone mo\u017cliwo\u015bci przestrzenne i nie by\u0142aby w stanie zagrozi\u0107 dobrze skomunikowanemu parkowi.<\/p>\n

<\/p>\n

Czas pokaza\u0142, \u017ce mieli\u015bmy racj\u0119.<\/strong> N-Park powsta\u0142, dzia\u0142a doskonale, a obok niego wyr\u00f3s\u0142 pot\u0119\u017cny market budowlany, tworz\u0105c silne centrum przyci\u0105gania. Tymczasem Galeria Tarnobrzeg, planowana w centrum, do dzi\u015b nie powsta\u0142a. To idealny przyk\u0142ad, jak dane pozwalaj\u0105 oceni\u0107 nie tylko potencja\u0142 jednej dzia\u0142ki, ale ca\u0142\u0105 dynamik\u0119 rynkow\u0105 w regionie.<\/p>\n

<\/p>\n

Najcz\u0119stsze b\u0142\u0119dy inwestor\u00f3w i rola doradztwa<\/strong><\/strong><\/strong><\/h4>\n

<\/p>\n

Jakie s\u0105 najcz\u0119stsze b\u0142\u0119dy pope\u0142niane przez inwestor\u00f3w, kt\u00f3rzy opieraj\u0105 swoje decyzje na niepe\u0142nych analizach?<\/h5>\n

<\/p>\n

G\u0142\u00f3wnym b\u0142\u0119dem jest korzystanie z danych niesprawdzonych i o zbyt niskiej granulacji. Wiele firm wrzuca do swoich system\u00f3w dane og\u00f3lne, przeliczaj\u0105c potencja\u0142 w spos\u00f3b czysto matematyczny, bez zrozumienia kontekstu. Je\u015bli mamy du\u017cy poligon i obliczymy populacj\u0119 proporcjonalnie do jego powierzchni, mo\u017cemy ca\u0142kowicie min\u0105\u0107 si\u0119 z prawd\u0105, bo po\u0142owa tego terenu mo\u017ce by\u0107 lasem, a ca\u0142a zabudowa mieszkalna skupiona w jednym rogu.<\/p>\n

<\/p>\n

Drugim b\u0142\u0119dem jest niedocenianie dynamiki rynku. Prywatny inwestor, kupuj\u0105c dzia\u0142k\u0119, cz\u0119sto nie zna minimalnych wymaga\u0144, jakie dana sie\u0107 handlowa stawia swoim lokalizacjom<\/strong>. Mo\u017ce si\u0119 okaza\u0107, \u017ce cho\u0107 dzia\u0142ka wydaje si\u0119 idealna, to dla Lidla ma za ma\u0142y rynek, podczas gdy dla Dino czy Biedronki by\u0142aby w sam raz. Ka\u017cda sie\u0107 jest na innym etapie rozwoju i ma inne kryteria. A i same sieci z czasem zmieniaj\u0105 swoje kryteria.<\/p>\n

<\/p>\n

Przysz\u0142o\u015b\u0107 analityki: AI, dane mobilne i najwi\u0119ksze wyzwania<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h3>\n

<\/p>\n

Rozumiem, \u017ce przysz\u0142o\u015b\u0107 to jeszcze g\u0142\u0119bsza analityka. Jak\u0105 rol\u0119 w tym procesie odegraj\u0105 nowe technologie, takie jak AI czy dane mobilne?<\/h5>\n

<\/p>\n

Kluczowym wyzwaniem pozostaje jako\u015b\u0107 i interpretacja danych. Nowe technologie, jak AI, s\u0105 pot\u0119\u017cne, ale ich skuteczno\u015b\u0107 zale\u017cy od jako\u015bci danych wej\u015bciowych. Obecne modele cz\u0119sto z du\u017c\u0105 pewno\u015bci\u0105 siebie udzielaj\u0105 odpowiedzi, kt\u00f3re s\u0105 po prostu b\u0142\u0119dne, bo bazuj\u0105 na niekompletnych lub \u017ale zwalidowanych informacjach. Podobnie jest z danymi mobilnymi \u2013 s\u0105 fantastyczne do analizy ruchu i hotspot\u00f3w w istniej\u0105cych, g\u0119stych lokalizacjach miejskich<\/strong>, np. dla sieci impulsowych jak Starbucks czy \u017babka. Pozwalaj\u0105 precyzyjnie okre\u015bli\u0107, gdzie i o jakiej porze dnia jest najwi\u0119kszy ruch. Jednak zawodz\u0105 przy ocenie potencja\u0142u projekt\u00f3w typu greenfield, gdzie ruch dopiero ma powsta\u0107.<\/p>\n

<\/p>\n

Przysz\u0142o\u015b\u0107 analityki to nie \u015blepa wiara w technologi\u0119, ale umiej\u0119tne \u0142\u0105czenie r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142 danych, rozumienie ich ogranicze\u0144 i budowanie na ich podstawie modeli, kt\u00f3re potrafi\u0105 prognozowa\u0107 przysz\u0142o\u015b\u0107, a nie tylko opisywa\u0107 tera\u017aniejszo\u015b\u0107. Najwi\u0119kszym b\u0142\u0119dem jest zak\u0142adanie, \u017ce posiadanie danych jest to\u017csame z ich zrozumieniem. Prawdziw\u0105 warto\u015b\u0107 tworzy dopiero ich trafna interpretacja i umiej\u0119tno\u015b\u0107 prze\u0142o\u017cenia jej na wiarygodn\u0105 prognoz\u0119 biznesow\u0105.<\/strong><\/p>\n

<\/p>\n

\n
\n

Do\u015bwiadczenie Grzegorza Sagana i historia firmy Vectoss<\/strong> dobitnie pokazuj\u0105, \u017ce przysz\u0142o\u015b\u0107 rynku nieruchomo\u015bci komercyjnych nale\u017cy do tych, kt\u00f3rzy potrafi\u0105 m\u0105drze korzysta\u0107 z danych. Od precyzyjnego planowania ekspansji sieci handlowych, przez ocen\u0119 potencja\u0142u pojedynczych dzia\u0142ek, a\u017c po zrozumienie dynamiki ca\u0142ych region\u00f3w \u2013 analityka geoprzestrzenna staje si\u0119 niezb\u0119dnym narz\u0119dziem minimalizuj\u0105cym ryzyko i maksymalizuj\u0105cym zyski.<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n

<\/p>\n

Podsumowanie kluczowych aspekt\u00f3w analizy danych dla nieruchomo\u015bci komercyjnych<\/strong><\/strong><\/strong><\/h4>\n

<\/p>\n