Big Data para estimar la facturación de la competencia

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Un análisis competitivo comienza por definir el objetivo y su alcance, explotando diferentes conjuntos de datos estructurados y no estructurados de los que se dispone gracias a herramientas innovadoras que ayudan a identificar y dimensionar las marcas competidoras y a estimar sus ventas.

Con herramientas tecnológicas que ayudan a analizar grandes volúmenes de información modelos predictivosgeomarketing y data de movilidad, es posible generar un análisis de competencia, que consiste en identificar a las principales empresas competidoras y estimar su facturación, cuantificar sus ventas potenciales, identificar brechas en el mercado, predecir el costo del desarrollo de nuevos productos, descubrir tendencias, entre otros.

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Este análisis permite crear estrategias comerciales que ayudan a entender cómo operan los competidores, lo cual permite luego identificar debilidades que puedan ser aprovechadas para ganar mercado frente a ellos.

Cómo estimar la facturación y el potencial de venta de mis competidores

A través de modelos predictivos y herramientas de machine learning, es posible predecir la facturación de un punto de venta determinado. Con estos modelos, se puede llegar a conocer cuál es el potencial de facturación de un punto de venta específico un competidor en una semana, mes u otro periodo de tiempo específico. Igualmente, estos modelos sirven para predecir el potencial de un punto de venta por abrirse. Esto es ideal para complementar los estudios de viabilidad de nuevas tiendas en planes de expansión (site selection).

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También es posible estimar el potencial de venta en tiendas de la competencia en zonas específicas, generando mapeos alrededor de una ubicación o punto de interés (POI) en específico y así estimar la cantidad de autos/personas que pasan en ciertos momentos del día.

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El análisis se enriquece agregando fuentes de información pública, para segmentar las distintas zonas por nivel de ingresos de los establecimientos comerciales de la zona, datos socioeconómicos y poder de compra de la población residente y que transita por la zona, entre otros.

«Imagen que representa un análisis realizado por nuestro científico de datos Rodrigo Morales acerca de los potenciales puntos de venta en la CDMX distribuidos por zonas económicas»

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