Conozca cómo una cadena retail de tiendas de ropa, utilizó un modelo predictivo para optimizar su estrategia de expansión e identificar las ubicaciones más idóneas para la apertura de sus nuevos puntos de venta en México.
Los análisis de movilidad combinados con modelos predictivos, permiten a los negocios minoristas analizar y predecir el comportamiento de sus clientes dentro y fuera de sus tiendas, con el fin de identificar el lugar idóneo para futuros planes de expansión.
En PREDIK Data-Driven ayudamos a los negocios a optimizar sus estrategias de expansión con metodologías 100% basadas en análisis de movilidad y modelos de predicción. Uno de nuestros clientes, una corporación prestigiada minorista de artículos de ropa, logró determinar cuales fueron las zonas idóneas para su modelo de emplazamiento, reduciendo los riesgos de inversión mediante la estimación del potencial de venta de las nuevas aperturas, al haber identificado a sus clientes potenciales gracias a los patrones de movilidad y preferencias de la población.
Implementación del modelo predictivo para planes de expansión en la estrategia de una cadena de tiendas de ropa en México
Problema de negocio
Como parte de su estrategia de expansión, la compañía, dedicada a la comercialización de artículos de ropa, requería identificar las zonas más adecuadas y las ubicaciones más rentables para la apertura y gestión de nuevos puntos de venta al norte del país.
¿Cómo lo resolvimos?
Implementamos nuestro modelo predictivo para planes de expansión, que consiste en un modelo probabilístico que recopila información geográfica, sociodemográfica y subjetiva sobre las preferencias e intereses de la población. Posteriormente, se analizan los patrones de movilidad de la zona de interés, dónde se estima el potencial de venta de cada zona y se identifican los posibles puntos de venta con la mayor rentabilidad esperada para la compañía.
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:
Características de la población flotante
Se creó un mapa de calor, donde se ubicaron las concentraciones del tráfico peatonal del punto de interés, además, añadiendo una capa de información sobre el comportamiento de las personas en redes sociales, segmentamos a la población flotante por edad, género y poder adquisitivo.
Características de la población residente
Con técnicas avanzadas de Big Data, también clasificamos a la población residente, lo que nos otorgó al final, un panorama general de los potenciales clientes de la cadena en el estado en análisis.
Gasto promedio de la población en ropa
Mediante otras diversas capas de datos (que varían dependiendo del país de que se trate), estimamos el gasto promedio anual, mensual y per cápita de la población relacionados con artículos de ropa. Este nivel de detalle nos permitió identificar qué tipos de prendas de vestir son las que más se compran y del lugar dónde se adquiere.
Análisis de las propiedades disponibles para renta y venta en la zona de interés
Para identificar las zonas ideales para los nuevos puntos de venta, utilizamos datos provenientes de las plataformas de información inmobiliaria que operan en el país, y mediante un análisis, segmentamos las propiedades por área de construcción y precio promedio por m2, lo cual, permitió distinguir el precio de las propiedades disponibles según su precio de venta y renta.
Tráfico vehicular en la zona de interés
También dibujamos un mapa que muestra los flujos de concentración vehicular dentro de las áreas de afluencia de los puntos de interés. El flujo vehicular corresponde al tráfico diario promedio anual. El color rojo denota una mayor concentración de tráfico, mientras que el verde, muestra las calles con menor afluencia. Esto ayuda a identificar los mayores lugares de afluencia, así como los momentos del día más transitados.
Análisis de competidores
Con el fin de abarcar todos los parámetros posibles para el estudio, realizamos un análisis de competencia donde identificamos la ubicación de las tiendas de ropa competidoras, con el fin de maximizar la eficiencia del modelo. Este tipo de análisis es de gran utilidad también para evitar la canibalización de la marca, que puede presentarse si se cuenta con puntos de venta que estén muy cerca uno del otro, sirviendo al mismo público.
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Análisis de los puntos de venta del cliente
Gracias a nuestros análisis de movilidad, pudimos conocer más a fondo los puntos de venta del cliente, y con ello identificar los patrones de movilidad y de consumo de los visitantes. Este tipo de información sirve para conocer las power hours de las tiendas, la evolución de las visitas, los días más y menos visitados, o hasta entender qué clientes se comparten con la competencia.
Todas estas variables, fueron las utilizadas para generar el paso final, y entrenar nuestro modelo de predicción.
Resultados
El siguiente gráfico muestra el resultado del modelo de estimación de ventas para cada cuadrante según sus características. El resultado que se muestra corresponde a las ventas mensuales esperadas. El tamaño de los cuadrantes es de 150m x 150m y el color verde oscuro significa mayores ventas esperadas mientras que el verde claro significa menores ventas esperadas.
A la derecha se hace el rank de las zonas con mayor potencial de venta.
En esta visualización, se observa el promedio estimado de ventas mensuales del cuadrante en el que cae la propiedad, a mayor tamaño y mayor tonalidad del punto mostrado significa que esa ubicación tendrá un mayor promedio de ventas mensuales estimadas, y el menor tamaño y menor tonalidad significará menor promedio de ventas mensuales estimadas.
Estas visualizaciones también se pueden recrear con mapas de calor que ayudan a una visión más general de la zona de interés en concreto.
En PREDIK Data-Driven vamos más allá de los simples mapas de BI de las ventas por tienda. Utilice nuestros sofisticados modelos analíticos para predecir dónde está la próxima gran oportunidad para su negocio.
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