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¿Cómo usar data de movilidad para entender una zona comercial?
Martes 12 de Octubre de 2021
La inteligencia de localización y la caracterización de zonas por medio de Big Data se están utilizando cada vez más para tomar decisiones de negocio en los sectores retail, inmobiliario, logístico y portuario, entre otros.
Los negocios pueden aprovechar los datos de puntos de interés (POI) para identificar patrones y tendencias de la población y los consumidores, tomando decisiones más inteligentes basadas en datos.

En el sector minorista, la caracterización de POIs permite a los responsables de marketing identificar cuál es la cuota de mercado de un negocio, la capacidad de gasto de las personas que viven o trabajan en una zona, la demanda de servicios o productos, competidores cercanos o la afluencia peatonal de la zona.

Con estos datos, se pueden generar campañas publicitarias más adaptadas a los consumidores, al transmitir un mensaje más adecuado a los clientes actuales y atraer nuevos, aumentando los ingresos y el valor de la marca.

En el sector público permiten analizar y comprender si los servicios o productos existentes son eficaces, si deben mejorarse y dónde aplicarlos.

En el mercado inmobiliario, proporcionan información concreta a los consumidores que quieren alquilar o comprar una propiedad sobre la zona que rodea a ese lugar.

En los sectores del transporte y logística permiten el seguimiento de los movimientos de las flotas, la gestión de las rutas, la evaluación del estado de las infraestructuras de transporte y  reducir los errores, los retrasos o la pérdida de mercancías, minimizar el coste de la última milla con entregas rápidas u ofreciendo puntos de recogida alternativos; mapear los puntos de entrega y recogida, que ayudan a crear una imagen general pero precisa de las áreas servidas y a planificar futuros puntos adicionales, cuando sea necesario.

Caso de Estudio: Categorización del POI Zona Rosa, CDMX, México.

En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de un área comercial muy activa denominada Zona Rosa, en la Ciudad de México. A través de un análisis y caracterización de la zona y personas que por allí se movilizan, estimamos el tráfico peatonal, identificamos los lugares más y menos concurridos, clasificamos a los usuarios que visitan, habitan o transitan por la zona, las observaciones por día, los lugares más y menos visitados, aspectos sociodemográficos y lugares específicos de interés.

En este caso de estudio analizamos el tráfico peatonal y el entorno inmediato del punto de interés, con el objetivo de identificar los patrones de comportamiento de las personas que visitan dicha zona, la cantidad en que lo hacen, conocer su estatus socioeconómico y categorizar e identificar en que otras zonas de la CDMX se distribuyen las visitas. Este análisis pretende responder a las siguientes preguntas:

¿Qué zonas y lugares tienen más concentración y tráfico peatonal? 

Generando un mapa de calor que cubre todo el POI analizado, identificamos que dentro de Zona Rosa, las áreas de afluencia peatonal más destacadas son las avenidas principales, tales como paseo de la Reforma, avenida Chapultepec, Eje. 2 poniente e Insurgentes.

También podemos observar que las estaciones del metro y metrobús como Glorieta de los Insurgentes, Sevilla y Cuauhtémoc son algunos puntos donde más concentración peatonal se logra identificar.



Ciertas ubicaciones más específicas como la Torre Mayor, el centro comercial Reforma 222 o la Universidad Insurgentes cerca de Avenida Bucareli son las que denotan una concentración más destacada dentro del POI analizado.



Algo a considerar es que realizando una serie de cálculos matemáticos, es posible omitir los vehículos del análisis, lo cual ayuda a generar información más detallada y enfocada a los consumidores y mercado de la zona. 

¿Cuál es la evolución estimada de visitas en Zona Rosa?

Con estos análisis es posible realizar un comparativo de la evolución de visitas identificadas durante horas, meses días y años de un POI, generando un detalle del promedio de visitas que ayuda a los negocios a tener una idea del mercado o el nivel de clientes potenciales de una zona, identificado temporadas de alta y baja movilidad.

La distribución por hora, día, mes y año es una segmentación importante a la hora de caracterizar y analizar un POI, ya que permite: estimar los tiempos y horarios de ciertos locales o ubicaciones y saber cuándo son más y menos concurridos, estimar el tiempo promedio que ciertos registros pasan dentro o cerca de zonas específicas, encontrar los momentos del día que sean más y menos favorables para implementar un producto o servicio.




La proporción de observaciones por día de ese mes muestra que los tres días de la semana más concurridos para el punto de interés son el viernes con un 18%, sábado con 17% y martes con 16%. Todo esto ayuda a los negocios a obtener un panorama general de cómo es el mercado y la movilidad de la zona, permitiéndoles implementar estrategias que logren alcanzar los objetivos de manera más rápida y eficiente.

¿Cuál es la clasificación de personas que visitan Zona Rosa y cuál es su nivel socioeconómico? 




Con una capa de datos del Wealth Index Global, recopilada por Facebook, se estimaron los niveles socioeconómicos de los habitantes y su estatus socioeconómico. En paralelo, aplicando técnicas de análisis de datos geoespaciales, se localizan edificios corporativos, zonas residenciales, escuelas, etc.; La combinación de estos dos análisis permite clasificar a los habitantes como estudiantes, trabajadores, residentes o “población flotante o instantánea”, es decir, personas que solo transitan por esa zona para llegar a otra ubicación.

Con esto pudimos identificar que el 84% de las observaciones registradas en Zona Rosa son de visitantes, el 9% son residentes y 7% trabajadores, todo esto basado en cálculos de tiempo de permanencia y frecuencia de los registros en la zona.

Basándose en la clasificación de nivel socioeconómico de facebook, identificamos que el 44% de las observaciones en Zona Rosa son de un nivel de ingresos medio, el 38% medio alto, el 8 % alto, el 7% medio bajo y el 2% bajo. 

¿Cómo se categorizan los lugares dentro de la CDMX y como se distribuyen las visitas? 



También se categorizaron los puntos de interés identificados en la zona para entender los patrones de conducta de los habitantes y con ello identificar cuáles son los mercados potenciales y los lugares que generan más interés.

Haciendo un análisis general de la CDMX se puede observar el Bosque de Chapultepec es el lugar donde se registraron más visitas, seguido por el parque Ecoducto y la UNAM (Universidad Nacional Autónoma de México), congeniando con el análsis, podemos ver que tanto las zonas caracterizadas como parques, centros comerciales y escuelas son las ubicaciones donde se encuentran la mayor cantidad de registros en la ciudad de México.

Gracias a la frecuencia de actualización, la cobertura, la facilidad de uso y la coherencia de la data, estos análisis ayudan a determinar dónde construir nuevas infraestructuras (site selection). En PREDIK Data-Driven ayudamos a nuestros clientes a entender los patrones de comportamiento de los consumidores, estudiar la competencia y comprender las necesidades de los usuarios por zonas geográficas.

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