Los análisis de movilidad y la caracterización de zonas por medio de Big Data están siendo utilizados por distintos sectores empresariales con el fin de tomar decisiones de negocio más inteligentes y con ello, maximizar sus ingresos y optimizar sus costos.
¿Qué beneficios brindan los análisis de movilidad, la inteligencia de localización y la caracterización de puntos de interés?
Estas herramientas han revolucionado la forma en que las empresas implementan estrategias de expansión, comerciales y operativas en cualquier sector empresarial.
Con estos análisis, los negocios obtienen un panorama detallado del rendimiento de sus tiendas, 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)
- Prevención de fraudes
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.
- Recuento de visitas dentro y fuera de las tiendas.
- 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.
Caso de Estudio: Análisis de N1 City en Cape Town, Sudáfrica
En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de N1 City, una zona regional llena de diversos comercios que van desde centros comerciales, como el N1 City Mall, uno de los líderes redituables en Cape Town desde que abrió sus puertas en 1990, hospitales y laboratorios de Ampath, concesionarias de automóviles de las marcas Hyundai, Volkswagen, McCarthy Toyota, restaurantes de comida rápida como McDonald’s, Burger King, Nando’s, farmacias de la cadena Dis-Chem y Clicks, hasta grandes tiendas minoristas como Pick n Pay, Food Lover’s Market, Plumblink, entre muchos otros.
A través de un análisis de movilidad y caracterización de la zona, identificamos a las personas que por visitaron esa zona de interés, estimamos el tráfico peatonal, identificamos los lugares más y menos concurridos, clasificamos a los usuarios que visitan, habitan o trabajan por la zona, las observaciones por día, así como sus características socio-demográficas.
En este caso de estudio analizamos el tráfico peatonal y el entorno inmediato del punto de interés, con el objetivo de identificar los patrones de comportamiento de las personas que visitan dicho establecimiento. Este análisis pretende responder a las siguientes preguntas:
¿Qué zonas y lugares tienen más concentración y tráfico peatonal?
Generando un mapa de calor que cubre todo el POI analizado, pudimos identificar las áreas de afluencia peatonal más destacadas dentro de la tienda y a sus alrededores, donde se pueden identificar las zonas donde se concentra la mayor movilidad.
¿Cuál es la evolución estimada de visitas?
Con estos análisis es posible realizar un comparativo de la evolución de visitas identificadas durante horas, meses días y años de un POI, generando un detalle del promedio de visitas que ayuda a los negocios a tener una idea del mercado o el nivel de clientes potenciales de una zona, identificado temporadas de alta y baja movilidad.
La distribución por hora, día, mes y año es una segmentación importante a la hora de caracterizar y analizar un POI, ya que permite: estimar los tiempos y horarios de ciertos locales o ubicaciones y saber cuándo son más y menos concurridos, estimar el tiempo promedio que ciertos registros pasan dentro o cerca de zonas específicas, encontrar los momentos del día que sean más y menos favorables para implementar un producto o servicio.
¿Cuál es el perfil de las personas que visitan N1 City?
Con una capa de datos del Wealth Index Global, recopilada por Facebook, se estimaron los niveles socioeconómicos de los habitantes y su estatus socioeconómico. En paralelo, aplicando técnicas de análisis de datos geoespaciales, se localizan edificios corporativos, zonas residenciales, escuelas, etc.; La combinación de estos dos análisis permite clasificar a los habitantes como estudiantes, trabajadores, residentes o “población flotante o instantánea”, es decir, personas que solo transitan por esa zona para llegar a otra ubicación.
Estos análisis llegan a un nivel tal de detalle, que incluso nos permite identificar cuáles son los lugares de dónde provienen las personas que visitaron un POI, y hasta conocer a qué lugar se dirigen después de haber visitado el mismo.
[button button_text=»¿Quiere conocer más? Solicite una DEMO para ver el mapa interactivo» 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=»»]
