Con la tecnología actual se puede conocer y monitorear con precisión la movilidad de los consumidores, identificar los lugares que visitan, la frecuencia con que lo hacen, en qué horarios y qué días, y transformar estos datos de movilidad y afluencia peatonal en soluciones para optimizar estrategias comerciales y de marketing.
La movilidad de las personas es un concepto que abarca mucho más que solo movimiento. Implica entender por dónde transitan, desde qué origen y hacia qué destino, qué lugares visitan, a qué horas del día y en qué días de la semana. Ahora hay múltiples formas de calcularla, desde registros generados en sitios de Internet hasta información que proporcionan los teléfonos celulares. Esta última opción ha probado ser la mejor, ya que en la actualidad la mayoría de las personas tienen un dispositivo móvil.
Aunque el movimiento de consumidores es un tema que ha ocupado a las empresas de varios sectores desde mucho tiempo atrás, en la actualidad y con el apoyo de herramientas de Big Data combinado con la aplicación de metodologías innovadoras, se pueden hacer estimaciones más precisas.
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Rodrigo Morales, Analista de Datos de PREDIK Data-Driven explica que uno de los usos de estos datos consiste en construir «... estimaciones más certeras sobre la cantidad de ventas esperadas en una empresa que dependa de la cantidad de personas que estén cerca. Así mismo se puede usar para encontrar una ubicación óptima para un negocio o entender los patrones de los consumidores de algún producto«.
Para Morales «… el gran valor agregado de este tipo de información es que tiende a reflejar de manera fiel la realidad de cómo se mueven las personas, esto a la hora de tomar decisiones o hacer estimaciones es de gran utilidad, ya que los resultado tienden a ser más coherentes y confiables. Es importante recordar, que esta data por si sola no resulta muy útil, los resultados más interesantes se dan al juntarla con otra data e interpretarla de manera correcta«
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Al conocer los niveles de concentración de personas en ciertas ubicaciones y compararlas con otras, se pueden hacer inferencias interesantes, como la estimación de las ventas de los establecimientos de la competencia.
El analista de datos aclara que «… este tipo de datos no vulnera la privacidad de nadie, ya que es imposible poder identificar a una persona en concreto a partir de la información que se utiliza. Todos los datos son anonimizados«.
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