Los modelos predictivos, la analítica de localización y los análisis de movilidad revelan información valiosa que puede ayudar a los retailers a elegir la ubicación correcta al establecer un negocio.
¿Cómo se usan los modelos predictivos para determinar la ubicación óptima de un nuevo establecimiento?
Los modelos predictivos son una forma de análisis estadístico que utiliza la extracción de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático para extrapolar tendencias a partir de hechos históricos y acontecimientos actuales y suelen utilizarse para la evaluación de riesgos y la toma de decisiones.
Hoy en día, esta herramienta dentro del retail, abarca las métricas de fidelidad, el tamaño de las tiendas, los datos demográficos de los consumidores, la gestión del inventario, el surtido de productos, para entender el mercado objetivo, diferenciar sus productos y servicios y determinar los lugares idóneos para expandirse de forma que se maximicen las ventas y la satisfacción del cliente.
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¿Cómo se obtienen estos datos para entrenar los modelos?
Los retailers pueden encontrar datos relevantes mediante la analítica de la localización, la cual utiliza datos GIS para comprender los diferentes factores geográficos y espaciales, al mismo tiempo que utiliza técnicas estadísticas para predecir la mejor ubicación de cada tienda.
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Otros datos utilizados para entrenar estos modelos pueden incluir datos de ventas internas, detalles demográficos y perfiles de la población. También se utilizan otros indicadores macroeconómicos, como el poder adquisitivo de la población, el índice de crecimiento económico y el coste que supone la apertura de nuevas tiendas, entre otros.
Para identificar la mejor ubicación de cada tienda se siguen los siguientes pasos:
Primer Paso: Se determina una amplia variedad de variables predictivas que pueden captar diversos detalles demográficos, económicos y de ubicación a nivel de código postal mientras se desarrollan soluciones de previsión. Algunas variables indicativas son:
- Datos demográficos como la población total por código postal, el género y el estado de ocupación.
- Factores económicos como las cifras de ventas y el índice de precios de la vivienda.
- Otros datos como la información geográfica o del terreno y la ubicación de los competidores.
Segundo Paso: Se utilizan estos datos para generar previsiones de las ventas de las tiendas a nivel de código postal; las previsiones pueden utilizarse para estimar los ingresos potenciales de cada ubicación.
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Tercer Paso: Se realizan combinaciones de selección de puntos de venta a nivel de código postal para maximizar la rentabilidad, al tiempo que se incorporan las restricciones a nivel de zona y se elabora una lista de las tiendas más adecuadas para cada código postal.
Cuarto Paso: Consiste en utilizar métodos de previsión de ventas adecuados para cada código postal. Para ello se utilizan los datos demográficos y económicos de una determinada localidad. Las técnicas de regresión, previsión de la demanda y agrupación pueden utilizarse eficazmente para:
- Comprender los factores latentes que impulsan las ventas
- Predecir las ventas a 12/24 meses, capturando también el efecto de la canibalización
- Previsiones de la demanda a nivel de producto/segmento
- Generar puntuaciones de similitud para las ubicaciones de las tiendas
Quinto Paso: Consiste en la optimización para identificar las ubicaciones que pueden maximizar los beneficios, realizando una búsqueda entre varias combinaciones de ubicaciones de puntos de venta, tomando factores importantes como el presupuesto disponible para la tienda y el potencial del mercado en esa ubicación específica.
El optimizador realiza las siguientes funciones para llegar a una solución ideal:
- Iterar a través de las probables ubicaciones de las tiendas a nivel de código postal
- Minimizar la canibalización de las ventas mediante un modelo de regresión subyacente
- Identificar los códigos postales más rentables
Sexto Paso: Se construyen modelos de regresión para prever las ventas de las tiendas existentes a un nivel más granular. Esto permitirá una mejor planificación al proporcionar previsiones a nivel de semana/mes para las nuevas ubicaciones.
Visualice sus activos con PREDIK Data-Driven en relación con los de la competencia, asegurándose de identificar las nuevas tendencias y oportunidades antes que los demás.
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