Las organizaciones se basan en el empleo eficiente de Big data y técnicas geomarketing como eje de todos sus procesos y toma de decisiones, disminuyendo los riesgos de nuevas inversiones asociadas a planes de expansión y apertura de nuevas tiendas.
En PREDIK Data-Driven apoyamos a corporaciones globales a optimizar sus estrategias de expansión con metodologías 100% basadas en datos. Uno de nuestros clientes, una corporación regional minorista de artículos deportivos logró reducir los riesgos de su plan de inversión de expansión al basarse en soluciones generadas por análisis de movilidad, inteligencia de localización, geomarketing y caracterización de puntos de interés.
CASO DE ESTUDIO: GEOMARKETING APLICADO AL PLAN DE EXPANSIÓN DE UNA CADENA DE TIENDAS DEPORTIVAS
Problema a resolver
La compañía, dedicada a la comercialización de artículos deportivos, necesitaba identificar las zonas más idóneas para la apertura y gestión de nuevos puntos de venta en un país de Latinoamérica.
Nuestra solución de Inteligencia Comercial
PREDIK Data-Driven desarrolló un modelo probabilístico que recopila información geográfica, sociodemográfica y subjetiva sobre preferencias e intereses de los potenciales clientes de los puntos de venta de la cadena de tiendas.
Metodología y fuentes de datos utilizadas
La metodología utilizada para el desarrollo de esta solución consistió en la recopilación, depuración, homologación, validación y análisis de toda la información de fuentes secundarias y terciarias, incluyendo, más no limitado a: registros en redes sociales, comportamiento en línea, directorios de empresas, tránsito vehicular, encuestas de consumo y registros de importaciones.
No se pierda nuestro Webinar y descubra cómo funcionan los modelos predictivos para determinar las mejores estrategias de expansión. Véalo aquí
[button button_text=»Solicite una DEMO o agende una llamada sin costo alguno» 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=»»]
Entre las variables contempladas para el modelo se encuentran: índice de flujo vehicular y peatonal en las zonas de interés, mapas de calor de la población flotante, residente y trabajadora, concentración e identificación de tiendas deportivas en la zona, caracterización de puntos interés de la categoría «deportes» evidenciado por los patrones de comportamiento y preferencias de los consumidores que habitan o transitan en las zonas de interés de análisis, con una estimación del gasto potencial en tiendas similares a las que pretendía abrir nuestro cliente.
Primero, realizamos un análisis de los puntos de venta actuales de nuestro cliente mediante la inteligencia de localización y análisis de movilidad, identificando parámetros como:
- La cantidad y las características de las personas que visitan sus establecimientos de artículos deportivos.
- Los horarios y momentos del día en qué las personas suelen visitar una tienda de artículos deportivos.
- El tiempo de permanencia de sus clientes dentro de las tiendas.
- El recuento de visitas diarias segmentadas por horas para identificar los power hours de los establecimientos.
- Otros lugares que sus clientes usualmente visitan antes y después de entrar a su punto de venta.
- La cantidad de clientes compartidos y únicos que comparten con las diversas competencias.
- La evolución de visitas a lo largo de las distintas temporadas del año.
Al recabar toda esta información obtuvimos el panorama clave de nuestro cliente, para poder identificar las áreas potenciales de expansión.
Mediante la caracterización de puntos de interés generamos un modelo que nos brindó información valiosa sobre el posicionamiento de marca, tendencias del mercado, patrones de movilidad y de conducta los consumidores en distintas zonas de interés. Al relacionarla con otras capas de datos, identificamos las áreas potenciales de expansión, respondiendo preguntas como:
- ¿Qué patrones de movilidad mostraron los consumidores que transitan por las zonas potenciales de expansión?
- ¿Cuál es el nivel socioeconómico de los consumidores en las áreas identificadas?
- ¿Qué afluencia peatonal y vehicular se registró a lo largo de diversos periodos de tiempos y momentos del día?
- ¿Cuáles son las ubicaciones cerca de los posibles puntos de expansión que son más y menos visitadas?
- ¿Cuál es el potencial de mercado de artículos deportivos en las áreas de expansión?
- ¿Cuáles son las preferencias de los consumidores cuando se trata de comprar artículos deportivos?
- ¿Cuáles son los competidores potenciales que podrían afectar el modelo de expansión?
- ¿Cuál es el perfil de los consumidores que visitan esas zonas?
Facturación de tiendas existentes y potencial de nuevos puntos de venta
Para enriquecer el modelo de evaluación de zonas, se incorporó información de facturación de tiendas ya existentes de la empresa, lo que sirvió para comparar áreas con características comerciales similares a las nuevas ubicaciones, permitiendo así estimar las ventas que se podrían alcanzar, permitiendo verificar si las ventas de cada tienda ya existente se encontraban en el rango de facturación esperado, por encima o por debajo.
Resultado Final
A través del uso de técnicas de Big Data y machine learning, se generó el modelo que permitió identificar las zonas con mayor idoneidad para la apertura de nuevos establecimientos.
