Los análisis de movilidad utilizando técnicas de Big Data permiten entender un punto de interés y con ello, implementar estrategias, modelos de expansión y soluciones dentro de los mercados minoristas y mayoristas, ayudando a los negocios a tomar mejores decisiones basadas en patrones de movilidad.
Caso de Estudio: Plaza de la Constitución (Zócalo) CDMX
En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de La Plaza de la Constitución, informalmente conocida como El Zócalo, es la plaza principal de la Ciudad de México. Junto con las calles aledañas, ocupa una superficie casi rectangular de aproximadamente 46 800 m² (195 m x 240 m). Se le denominó así en honor a la Constitución de Cádiz promulgada en 1812. Esta es la segunda plaza más grande del mundo y la primera entre los países de habla hispana.
En este caso de estudio analizamos la movilidad y el tráfico peatonal dentro del punto de interés, con el fin de entender los patrones de comportamiento de las personas que transcurrieron por la zona en Diciembre 2020. Este análisis pretende responder a las siguientes preguntas:
¿Cómo se distribuyen las visitas en el centro histórico y sus alrededores?
Mediante la inteligencia de localización se identificó el punto de interés y se aplicó un heat map basado en los patrones de movilidad de las visitas, con lo que se logra observar la dispersión de los visitantes y las concentraciones de movilidad al interior de la geocerca establecida.
Esto brinda información muy útil a la hora de conceptualizar la movilidad de cualquier punto de interés, ayudando a los líderes a implementar estrategias que mejoren el customer journey de los clientes y se implementen modelos de expansión más eficientes, maximizando la experiencia de compra de los consumidores.
Este análisis del entorno nos proporciona una imagen más general de las zonas aledañas y de los patrones de movilidad de las personas que se mueven los alrededores. Estos datos, combinados con otros factores, otorgan una visión profunda a la hora de predecir los ingresos de cualquier establecimiento comercial o punto de interés.
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¿Cuál fue la evolución de visitas del punto de interés durante el mes de Diciembre 2020?
Con esto, también es posible observar la evolución de las visitas a lo largo del tiempo, lo que puede ser muy útil para identificar patrones de comportamiento móvil de los clientes 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 concurridos?
Una de las aplicaciones más interesantes del geomarketing es que permite estimar y conocer a detalle de día, hora, meses o años los patrones de comportamiento de los consumidores, esto ofrece valiosos conocimientos para diseñar campañas de marketing y estrategias comerciales basados en las power hours de los puntos de interés.
Este análisis es muy útil para conocer cuál es el rendimiento de las tiendas en las horas con mayor actividad del día.
Nota: Estos insights se pueden enriquecer al usar data propia de los establecimientos y un periodo de data geoespacial más amplio, para este análisis solo se utilizó data de un mes, por lo que el análisis no es tan preciso como podría llegar a ser una vez utilizando mas fuentes de datos y diversos periodos de tiempo.
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 punto de interés, identificando el comportamiento de sus clientes, y saber dónde y cuánto tiempo estuvieron dentro y después de visitar una tienda.
Identificar zonas idóneas para establecer modelos de expansión
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 en un punto de interés?
A través de modelos de machine learning, es posible predecir la facturación de un punto de un punto de interés determinado. Con estos modelos, los líderes podría llegar a conocer cuál es el potencial de facturación o visitas de cualquier punto de venta 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.
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