La inteligencia de localización y los análisis de movilidad pueden ser una herramienta de gran ayuda para los distribuidores de productos al mayoreo, ya que con ello pueden maximizar sus ingresos, optimizar sus procesos y elegir las mejores rutas de distribución para sus procesos de recolección y entrega de mercancía.
¿Qué beneficios brindan los análisis de movilidad y la inteligencia de localización en las distribuidoras del comercio mayorista?
Estas herramientas han revolucionado la forma en que estas franquicias implementan estrategias de expansión, comerciales y operativas.
Con estos análisis, los negocios obtienen un panorama detallado del rendimiento de sus tiendas y centros de distribución, al mismo tiempo que puede predecir o estimar factores como:
- Posicionamiento de marca
- Comportamiento de sus clientes
- Tendencias del mercado
- Facturación
- Modelos de expansión (site selection)
- Rutas más eficientes de distribución
- optimización en los procesos de última milla
Aplicando técnicas de geomarketing mediante la minería de data geoespacial, se logra recopilar información valiosa como:
- Cantidad y la clasificación de personas que visitan un establecimiento o zona de interés.
- Horarios y momentos del día donde existe más concurrencia.
- Tiempo de permanencia dentro y fuera de sus tiendas y centros de distribución.
- Recuento de visitas dentro y fuera de las tiendas y centros de distribución.
- Potencial de mercado de puntos de venta u otros puntos de interés (POI).
- Otros lugares que más visitan sus clientes.
- Estatus socioeconómico de sus clientes.
Los líderes utilizan estas técnicas para tomar decisiones más eficientes y concisas que generan una mayor rentabilidad al maximizar ingresos y optimizar costos.
La correlación entre la movilidad peatonal, las visitas, las ventas y el éxito de las cadenas de distribución de alimentos al mayoreo, ha sido estudiada y probada, por lo que el desarrollo de este tipo de análisis se ha convertido en una prioridad en el proceso de selección de emplazamientos, optimización de los procesos en las cadenas de suministro y en el modelado de expansión.
Caso de Estudio: Sysco Vs. US foods, Phoenix, Arizona, USA
En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de dos franquicias distribuidores de alimentos líderes en el sector restaurantero en el estado de Arizona, USA: Sysco y US foods, ambas situadas en ciudad de Phoenix.
En este caso de estudio analizamos la movilidad y el tráfico peatonal dentro y fuera de ambos establecimientos y sus centros de distribución, con el fin de entender los patrones de comportamiento de los consumidores y trabajadores que se tuvo un registro de visitas ambas franquicias. Este análisis pretende responder a las siguientes preguntas:
¿Cómo se distribuyen las visitas en los establecimientos?
Mediante la inteligencia de localización se identifican los puntos de interés y se aplica un heatmap basado en los patrones de movilidad de las visitas, con lo que se logra observar la distribución interna, la dispersión de los consumidores, trabajadores, la distribución de visitas en el interior de ambos establecimientos.
Esto brinda información muy útil a la hora de conceptualizar el diseño de la infraestructura y los planos arquitectónicos internos que conforman cada cadena, con el fin de que los líderes puedan implementar estrategias que mejoren tanto las operaciones en sus centros de distribución, así como el customer journey de los clientes, generando modelos de expansión más eficientes, maximizando la experiencia de sus clientes.
Como podemos observar en la distribución interna, la mayor parte de la movilidad se concentra en los extremos de la infraestructura donde se realiza la recolección y carga de mercancías, al igual que en la entrada de la sucursal, con esto este tipo de análisis, las franquicias pueden optimizar los procesos en las cadenas de suministro evitando cuellos de botella y maximizando sus tiempos operativos y eficiencia laboral.
¿En cuál de los establecimientos se concentra la mayor cantidad de visitas?
Distribución porcentual de las visitas registradas entre el 12 de Diciembre 2020 y el 22 de Enero 2021:
Al analizar la movilidad al interior de ambas tiendas utilizando el periodo de tiempo establecido, identificamos que el 51% de visitas se registraron en Sysco, mientras que el 49% restante se concentró en US foods, lo cual tiene una correlación con la ubicación de los establecimientos, la cantidad de trabajadores y la preferencia de los consumidores cuando se trata de elegir productos alimenticios al mayoreo.
Estos análisis permiten observar la evolución de las visitas a lo largo del tiempo, lo que puede ser muy útil para identificar patrones de comportamiento móvil de las visitas y tendencias del mercado en temporadas de alta y baja afluencia.
Identificar la conducta de los visitantes: ¿Qué días de la semana son los más visitados?
Una de las aplicaciones más interesantes del geomarketing es que permite conocer a detalle de día, hora, meses o años los patrones de comportamiento de las visitas registradas dentro de un punto de venta o interés, ofreciendo valiosos conocimientos para diseñar campañas de marketing y estrategias comerciales y operativas basados en las power hours de ambas marcas.
Este análisis es muy útil para conocer cuál es el rendimiento de los establecimeintos en las horas con mayor y menor actividad del día.
¿Cuál es el patrón de movilidad del tráfico peatonal a los alrededores de ambos establecimientos?
Aunque las visitas están relacionadas con el rendimiento de cualquier local comercial, no son el único factor clave para el éxito. Otro aspecto fundamental que debe analizarse es el entorno de los puntos de venta o centros de distribución, ya que permite realizar comparativos y estimar el número de visitas, ingresos, movimientos estratégicos y operativos de la competencia.
Al recopilar información sobre los clientes potenciales de la competencia, es posible realizar un benchmarking más detallado y generar estrategias que logren acaparar a los clientes de la competencia.
Este análisis del entorno nos proporciona una imagen detallada de las zonas aledañas y de los patrones de movilidad de las personas que se distribuyen en la zona. Estos datos, combinados con otros factores, otorgan una visión profunda a la hora de predecir los ingresos y estrategias operativas de cualquier establecimiento comercial o logístico.
¿Qué otras percepciones pueden obtenerse analizando la afluencia de visitas en un establecimiento?
Entender qué clientes visitan ambas marcas
Al analizar los datos durante un periodo de tiempo determinado en un lugar específico, como un comercio mayorista, es posible estimar la distribución porcentual de visitas que estuvieron ambos establecimientos.
Estas soluciones benefician a cualquier tipo de negocio, un ejemplo de esto es otro caso de estudio que se realizó para comparar dos de los supermercados tipo club enfocados al comercio mayorista y minorista en la ciudad de México, los resultados fueron más que interesantes. Lee más sobre este caso: Análisis de movilidad: Costco Vs. Sam’s Club
Perfilamiento de clientes
Otro análisis posible es el perfilamiento de los clientes, ya que es posible saber en qué otros lugares (tiendas, restaurantes, centros comerciales, áreas residenciales, entre otros) estuvieron las personas que visitaron un establecimiento. Así, ambas marcas pueden saber cómo es el comportamiento de sus clientes, y saber dónde y cuánto tiempo estuvieron dentro y después de visitar un establecimeinto.
Todos estos insights son generados al aplicar la inteligencia de localización y los análisis de movilidad, sí le interesa conocerlos más a fondo, realizamos un estudio donde se hace una caracterización de Zona Rosa, en Ciudad de México.
Identificar zonas idóneas para establecer nuevos puntos de venta
Con data del Wealth Index Global, recopilada por Facebook, se pueden estimar los niveles socioeconómicos de los habitantes, su edad y su perfil. En paralelo, aplicando técnicas de análisis de datos geoespaciales, se localizan edificios corporativos, zonas residenciales, escuelas, etc.; lo cual, hace posible entender con claridad cómo es el comportamiento de las personas que transitan por un área determinada, entender cómo son, sus gustos, preferencias, nivel socioeconómico y potencial de compra.
¿Cuál es el potencial de facturación de mi competidor o de un punto de venta?
A través de modelos de machine learning, es posible predecir la facturación de un punto de venta determinado. Con estos modelos, Sysco podría llegar a conocer cuál es el potencial de facturación o visitas de su competidor Us foods en una semana, mes, o año específico. También estos modelos sirven para predecir el potencial de un nuevo punto por abrirse. Esto es ideal para complementar los estudios de viabilidad de nuevos puntos de venta en planes de expansión.
[button button_text=»Solicite una DEMO sin costo» button_style=»style-1″ button_arrow=»true» button_rounded=»true» font=»Default» button_size=»medium» font_size=»» button_icon=»» button_align=»center» padding_v=»» padding_h=»» button_link=»/request_demo/» link_open=»_self» href_title=»» id=»» class=»» bg_color=»» text_color=»» border_size=»» border_color=»» border_radius=»» h_bg_color=»» h_text_color=»» h_border_size=»» h_border_color=»» h_border_radius=»» margin_top=»» margin_bottom=»» margin_left=»» margin_right=»»]
