McDonald’s Vs. Burger King CDMX
Los análisis de movilidad han revolucionado la forma en que los minoristas implementan las estrategias de expansión, comerciales y operativas en las franquicias de comida rápida.
Caso de Estudio: Análisis de movilidad en franquicias de comida rápida en Ciudad de México
En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de dos tiendas de autoservicio populares en la Ciudad de México: McDonald’s y Burger King.
En este caso de estudio analizamos la movilidad y el tráfico peatonal dentro y fuera de ambos establecimientos, con el fin de entender los patrones de comportamiento de los consumidores que visitan ambas tiendas. Este análisis pretende responder a las siguientes preguntas:
¿Cuál es el patrón de movilidad del tráfico peatonal a los alrededores de ambos establecimientos?
Aunque las visitas están relacionadas con el rendimiento de cualquier local comercial, no son el único factor clave para el éxito. Otro aspecto fundamental que debe analizarse es el entorno de los puntos de venta, ya que permite realizar comparativos y estimar el número de visitas, ingresos, movimientos estratégicos y operativos entre establecimientos.
Este análisis del entorno nos proporciona una imagen más general de las zonas aledañas y de los patrones de movilidad de las personas que se mueven los alrededores. Estos datos, combinados con otros factores, otorgan una visión profunda a la hora de predecir los ingresos de cualquier establecimiento comercial.
¿Cómo se distribuyen las visitas en cada establecimiento?
Mediante la analítica de localización se identifican los puntos de interés y se aplica un heat map basado en los patrones de movilidad de las visitas, con lo que se logra observar la la dispersión de los consumidores y la distribución de visitas en el interior de ambos establecimientos.
Esto brinda información muy útil a la hora de conceptualizar el diseño de la infraestructura y los planos arquitectónicos internos que conforman cada cadena, con el fin de que los líderes puedan implementar estrategias que mejoren el customer journey de los clientes y se implementen modelos de expansión más eficientes, maximizando la experiencia de compra de los consumidores.
¿Cuál de los restaurantes es el más visitado?
Distribución porcentual de las visitas registradas entre el mes de Noviembre y Diciembre 2020:
Al analizar la movilidad al interior de ambos establecimientos durante el periodo de tiempo establecido, identificamos que el 86% visita McDonald’s, mientras que el 14% restante visita Burger King, esto tiene una correlación con la ubicación de los establecimientos.
¿Cuál fue la evolución de visitas durante el periodo de tiempo analizado?
Con esto, también es posible observar la evolución de las visitas a lo largo del tiempo, lo que puede ser muy útil para identificar patrones de comportamiento móvil de los clientes y tendencias del mercado en temporadas de alta y baja afluencia.
Identificar la conducta de los consumidores: ¿Qué días de la semana son los más visitados?
Una de las aplicaciones más interesantes del geomarketing es que permite conocer a detalle de día, hora, meses o años los patrones de comportamiento de los consumidores, ofreciendo valiosos conocimientos para diseñar campañas de marketing y estrategias comerciales basados en las power hours de las tiendas.
Este análisis es muy útil para conocer cuál es el rendimiento de las tiendas en las horas con mayor actividad del día.
¿Qué otras percepciones pueden obtenerse analizando la afluencia de visitas en un punto de venta?
Entender qué clientes visitan ambos establecimientos
Al analizar los datos durante un periodo de tiempo determinado en un lugar específico, es posible estimar la distribución porcentual de clientes únicos y compartidos que visitaron ambos establecimientos.
También vea otro de nuestros análisis de movilidad sobre dos grandes dos tiendas de autoservicio populares en la Ciudad de México: Bodega Aurrera y Soriana Express. Lea el artículo completo aquí
Perfilamiento de clientes
Otro análisis posible es el perfilamiento de los clientes, ya que es posible saber en qué otros lugares (tiendas, restaurantes, centros comerciales, áreas residenciales, entre otros) estuvieron las personas que visitaron un establecimiento. Así, ambas marcas pueden saber cómo es el comportamiento de sus clientes, y saber dónde y cuánto tiempo estuvieron dentro y después de visitar una franquicia de comida rápida.
Identificar zonas idóneas para establecer nuevos puntos de venta
Con data del Wealth Index Global, recopilada por Facebook, se pueden estimar los niveles socioeconómicos de los habitantes, su edad y su perfil. En paralelo, aplicando técnicas de análisis de datos geoespaciales, se localizan edificios corporativos, zonas residenciales, escuelas, etc.; lo cual, hace posible entender con claridad cómo es el comportamiento de las personas que transitan por un área determinada, entender cómo son, sus gustos, preferencias, nivel socioeconómico y potencial de compra.
¿Cuál es el potencial de facturación de mi competidor o de un punto de venta?
A través de modelos de machine learning, es posible predecir la facturación de un punto de venta determinado. Con estos modelos, cualquier negocio podría llegar a conocer cuál es el potencial de facturación o visitas de su competidor 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.
