Los análisis de movilidad, la inteligencia de localización y la analítica de puntos de interés permiten a las cadenas Retail medir el tráfico peatonal y a entender los patrones de conducta de los consumidores en cualquier zona de interés o punto de venta.
¿Qué beneficios brindan los análisis de movilidad y la inteligencia de localización para las tiendas Retail?
Tanto los análisis de movilidad, como la inteligencia de localización, han revolucionado la forma en que las empresas Retail implementan estrategias de expansión, comerciales y operativas en el sector minorista.
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Mediante datos de movilidad, los negocios obtienen un panorama más detallado del rendimiento de sus tiendas. Al mismo tiempo, pueden predecir o estimar factores como:
- Posicionamiento de marca frente a la competencia
- Comportamiento de sus clientes dentro y fuera del punto de venta
- Tendencias del mercado y de los consumidores
- Pronósticos de venta.
- Estrategias de expansión (Site Selection)
Le recomendamos ver nuestro Webinar Gratuito: ¿Cómo utilizar modelos predictivos para planes de expansión?
El rol del geomarketing y los datos geoespaciales
Igualmente, aplicando técnicas de geomarketing y datos geoespacial se puede recopilar información valiosa como:
- Volumen y perfil de los consumidores que visitan una tienda y/o zona de interés.
- Horarios y momentos del día con más volumen de visitas.
- Tiempo de permanencia dentro y fuera de una tienda.
- Recuento de visitas dentro y fuera de una tienda.
- Potencial de ventas y de visitas en puntos de venta y otros puntos de interés (POI).
- Otros lugares que más visitan los usuarios.
Hoy en día los tomadores de decisiones utilizan este tipo de información para tomar decisiones enfocadas en generar una mayor rentabilidad, maximizar ingresos y optimizar costos.
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La importancia de analizar la movilidad peatonal
La correlación entre la movilidad peatonal, las visitas, las ventas y el éxito de las cadenas Retail, ha sido estudiada y probada. Es por ello que utilizar este tipo de análisis se ha convertido en una prioridad en el proceso de selección de nuevos puntos de venta, mejoras en la experiencia en tienda y en los modelos de expansión.
Caso de Estudio: Sodimac Homecenter Vs. The Home Depot
En PREDIK Data-Driven analizamos una tienda de Sodimac Homecenter y la comparamos con otra de The Home Depot. Ambas situadas en el municipio de Tlalnepantla, dentro del Estado de México.
El objetivo de este estudio era entender las diferencias en los patrones de comportamiento de los consumidores que visitan ambas tiendas. Igualmente, nos enfocamos en responder las siguientes preguntas:
- ¿Cómo se mueven los usuarios dentro de cada tienda?
- ¿Cuál de las dos tiendas recibe más visitas?
- ¿Qué días de la semana reciben más visitas?
- ¿Cómo influye la ubicación de ambas tiendas en el volumen de visitas que reciben?
- ¿Cuál es el perfil de consumidores que recibe cada tienda?
- ¿Cómo estimar el potencial de ventas?
Para ello, recolectamos datos de movilidad y tráfico peatonal dentro y fuera de ambos establecimientos.
¿Cómo se mueven los usuarios dentro de cada tienda?
El análisis de movilidad intra-tienda es muy útil para conocer qué pasillos recorren más los usuarios dentro de una tienda. Esto fundamental al momento de desarrollar planogramas, esquemas de distribución de productos y estrategias de customer journey. Igualmente, también es útil para saber dónde colocar activaciones de marketing y campañas de cross-selling.
Para monitorear el movimiento de los usuarios dentro de un inmueble se pueden utilizar mapas de calor (o Heat Maps). Este tipo de visualizaciones permiten entender cómo es la distribución interna, la dispersión de los consumidores y las preferencias de los usuarios.
En el caso de Home Depot, podemos ver que los usuarios recorren más los pasillos centrales de la tienda que los laterales.
Por su parte, en la tienda de Sodimac, los usuarios recorren un área más extensa de la tienda.
¿Cuál de las dos tiendas recibe más visitas?
Al medir el número de visitantes que recibe cada tienda, logramos identificar que ambas reciben prácticamente el mismo volumen de usuarios.
Esto nos indica que, aunque ambas tiendas se encuentran en la misma avenida, ninguna de las dos ha generado un factor de diferenciación lo suficientemente fuerte para “robar” clientes a la competencia.
Aunque también la data nos muestra que 7 de cada 10 usuarios que visitan la tienda de Sodimac terminan visitando la tienda de Home Depot.
En el caso contrario, 5 de cada 10 usuarios que visitan la tienda de Home Depot terminan visitando la tienda de Sodimac.
Este dato es importante para los equipos de marketing y ventas al momento de elaborar promociones y estrategias de atracción de nuevos consumidores.
¿Qué días de la semana reciben más visitas?
Utilizando técnicas de geomarketing y análisis de movilidad podemos analizar por día, hora, meses o años el volumen de visitantes que recibe una tienda. Por ejemplo, se pueden diseñar campañas de marketing y estrategias comerciales basadas en las «power hours» de la tienda.
La gráfica nos muestra que ambas tiendas muestran mismos patrones de visitas a lo largo de la semana. En ambos casos, los lunes, martes y miércoles son sus días más visitados.
Análisis de visitas por hora
Este análisis es muy útil para conocer cuál es el rendimiento de las tiendas en las horas con mayor actividad del día.
En el caso de Sodimac, podemos ver que sus mejores horas son a las 12 de la tarde, 8 de la mañana y 5 de la tarde. Por su parte, Home Depot muestra mayor actividad entre las 11 de la mañana y 2 de la tarde.
¿Cómo influye la ubicación de ambas tiendas en el volumen de visitas que reciben?
Ubicación, ubicación, ubicación…Cualquiera en el mundo del retail sabe que la ubicación es un factor clave en el éxito de una tienda.
En este caso, ambas tiendas se encuentran a unos metros de distancia en una avenida altamente concurrida. Conociendo que el volumen de visitas que recibe cada tienda es similar, podemos asumir que la ubicación está jugando “a favor” para ambas marcas.
¿Cuál es el perfil de consumidores que recibe cada tienda?
Los análisis de movilidad también permiten entender qué otros lugares y establecimientos visitan los usuarios. Esto ayuda a entender 1) Si mis consumidores también visitan a la competencia y 2) Qué otros intereses tiene el usuario y qué oportunidades de negocio no estoy aprovechando.
Igualmente se puede analizar el perfil de los usuarios que visitan un lugar en particular. Por ejemplo, nuestro análisis de movilidad muestra que, aunque ambas tiendas se encuentran alrededor de zonas residenciales y oficinas, sus principales consumidores son “de paso”.
Con este insight los equipos de marketing podrían idear nuevas formas de atraer más consumidores que viven en la zona.
¿Cuál es el potencial de facturación de mi competidor o de un punto de venta?
A través de modelos de Machine Learning y Big Data, es posible predecir la facturación de un punto de venta determinado. Con estos modelos, por ejemplo, Sodimac podría llegar a conocer cuál es el potencial de facturación o visitas de su competidor The Home Depot 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.
Lleve su estrategia Retail al siguiente nivel, conozca más sobre predicción de ventas.
