Con técnicas avanzadas de Big Data que permiten recolectar y analizar grandes volúmenes de datos de movilidad, es posible establecer el lugar de residencia y los sitios que frecuentan los consumidores previo a visitar un centro comercial o un supermercado.En la actualidad los líderes empresariales tienen acceso a soluciones de Inteligencia Comercial que se basan en millones de datos anonimizados que a cada segundo generan los teléfonos móviles, registros que permiten realizar estimaciones cada vez más certeras sobre los niveles de afluencia que reciben los establecimientos comerciales.
Además de estimar la cantidad de consumidores que asisten a un centro comercial o supermercado, también es posible inferir los patrones de movimiento de las personas.
Ver: Big Data: ¿Cuántas visitas recibe mi tienda Vs. la competencia?
En este sentido, los estudios pueden responder preguntas como:
- ¿Dónde viven las personas que visitan cierto centro comercial o supermercado?
- ¿Qué lugares frecuentan los consumidores previo a visitar un establecimiento comercial?
PREDIK Data-Driven realizó un análisis acerca de los consumidores que visitan el «Centro Comercial El Polo«, que se localiza en la ciudad de Lima, capital de Perú. La ficha técnica del estudio precisa que, para crear el informe del comportamiento de los visitantes del centro comercial objeto de análisis, se obtuvieron más de un millón de observaciones.
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Detalle de algunos de los principales hallazgos:
–Uno de cada tres consumidores que visitan el centro comercial lo hacen entre las 16 y las 19 horas.
–Santiago de Surco y San Juan de Miraflores, son los distritos donde posiblemente residen la mayor parte de los consumidores que visitan este centro comercial.
–Sitios o locales comerciales ubicados en el sector de Monterrico y San Borja, son los que frecuentan las personas previo a visitar el centro comercial.
Estos resultados son una mínima parte de una solución empresarial, que puede ser más detallada y profunda, pues es posible combinar los registros que generan los celulares con otro tipo de información complementaria.
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