PROBLEMA A RESOLVER
Una corporación multinacional dedicada a la producción y comercialización de productos agroindustriales necesitaba, como parte de su plan de expansión, identificar las zonas más adecuadas para la apertura y puesta en marcha de nuevos puntos de venta.
NUESTRA SOLUCIÓN
Para resolver este problema, PREDIK Data-Driven desarrolló un modelo que recopila información geográfica, sociodemográfica y subjetiva sobre preferencias e intereses del cliente potencial de los puntos de venta de la corporación. El modelo de evaluación de zonas incorporó también información de facturación de la empresa, concretamente de tiendas ya existentes en zonas con características similares a las que se pretendía evaluar.
Ver «¿Cómo identificar los retailers más rentables?«
Entre las variables que contemplaba el modelo se encuentran: densidad vehicular en las zonas en análisis, mapas de calor de la población flotante y residente, información del entorno comercial de cada punto, y una caracterización de la demanda, con una estimación del gasto potencial en tiendas similares a las que pretendía abrir nuestro cliente.
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CASO D E ÉXITO 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: registros en redes sociales, comportamiento en línea, directorios de empresas, transito vehicular, encuestas de consumo y registros de importaciones. A través del uso de técnicas de Big Data y machine learning, se generó el modelo que permitió identificar las zonas con mayor idoneidad para la apertura de los nuevos establecimientos.
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