Seja um restaurante, uma cafetaria, um hotel, um supermercado, ou uma loja de autopeças, a localização é, se não o principal, um dos fatores mais decisivos para determinar o sucesso ou o fracasso de um negócio.
As empresas imobiliárias, restaurantes e cadeias retalhistas sabem melhor do que ninguém como é valioso e decisivo para o sucesso de um negócio encontrar a localização ideal. A tecnologia, juntamente com as novas metodologias de análise de Grandes Dados, permite agora simplificar parte deste complexo processo de seleção de locais, analisando em pormenor o fluxo de pedestre em cada local.
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Não é segredo que todos os anos centenas de empresas, pequenas e grandes, falham em todo o mundo devido, entre outros fatores, a más decisões no processo de seleção de um local para o ponto de venda.
Seja um restaurante, uma cafetaria, um hotel, um supermercado, ou uma loja de autopeças, a localização é, se não o principal, um dos fatores mais decisivos para determinar o sucesso ou o fracasso de um negócio.
Os recentes avanços tecnológicos, juntamente com a crescente disponibilidade de informação, estão cada vez mais a ajudar a reduzir o fosso de incerteza que normalmente existe sobre o desempenho futuro de um novo ponto de venda.
Um dos principais avances tem que ver com a forma de estimar o fluxo de pedestres numa localização determinada. Agora é possível, entre outras coisas, estimar com um alto grau de precisão, quantas pessoas ingressam cada hora a um centro comercial, quantas transitam por determinada avenida em certo momento do dia, ou, por ejemplo, quantas entram e saem de um centro de distribuição industrial, sem ter a necessidade de por uma pessoa na entrada do lugar a contar manualmente a quem ingresam.
Por exemplo, é possivel identificar não somente quantas pessoas passam cada día pela porta de uma loja ou um hospital, senão que também se pode identificar de onde provêem essas pessoas.
Assim, uma cadeia de lojas de departamento poderia, por exemplo, estimar quantos consumidores potenciais passaram pela sua porta num mês e não entraram, e destes, quantos estavam anteriormente numa loja concorrente.
Com mais camadas de informação, a análise torna-se ainda mais rica.
Quando outras camadas de informação são adicionadas aos dados de fluxo pedestre, tais como as características sociodemográficas das pessoas, ou os seus gostos e preferências, o valor da análise cresce exponencialmente.
Cruzando estas capas de informação, se pode otimizar ainda mais a busca e seleção das zonas mais adequadas para abrir, por exemplo, uma de loja de esportes. É possível não somente medir o fluxo de pedestres numa rua determinada, senão também cruzá-la com os dados de interesse em esportes que manifiestam as pessoas que transitam pela zona em questão.
