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Ciencia de datos: Modelos para planes de expansión
Jueves 30 de Setiembre de 2021
La inteligencia comercial y las herramientas tecnológicas permiten a los negocios minoristas analizar a fondo el comportamiento de sus clientes dentro y fuera de sus tiendas, con el fin de identificar el lugar idóneo para futuros planes de expansión.
Los modelos de ciencia de datos, son la tercera fase de los análisis de inteligencia de localización y movilidad, ayudan a los retailers a evaluar el potencial de mercado de zonas de interés para la apertura de nuevas tiendas e identificar las ubicaciones potenciales óptimas para expandirse. Ésta se divide en tres pasos:

Paso 1:  Definición del perfil del cliente

Definimos el perfil del consumidor utilizando diferentes enfoques en función del tipo de negocio dentro de las ubicaciones geográficas deseadas, teniendo en cuenta las características económicas como el nivel de ingresos y las preferencias de los consumidores en redes sociales como Facebook, Google, Twitter, etc.

Paso 2 - Identificación de las características de la zona de interés recopilando toda la información relevante como: 

La población y sus características (ingresos, composición del gasto)  
La evolución económica y empresarial del mercado de interés.  
Las Preferencias de los consumidores en las redes sociales.  
El conocimiento de la marca en los medios sociales.



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A partir del perfil del cliente previamente definido, se estima el número de clientes potenciales tanto en las ubicaciones donde ya existen puntos de venta, como de las zonas donde se tiene un interés de expansión. Combinando estas capas de datos con información de ventas (tickets, facturas, etc.) de cada tienda, se generan modelos predictivos que estiman las ventas e ingresos potenciales de las posibles nuevas aperturas.

Paso 3 - Evaluación del potencial comercial de las zonas de interés

Se analizan las características de cada zona de interés potencial, considerando el rendimiento de cada tienda, la saturación del mercado y el número de clientes potenciales totales detectados. Los resultados se comparan con las características de los lugares donde ya existen tiendas establecidas y donde no, tomando en cuenta:  
 
El perfil detallado de cada zona de interés  
Un análisis de la competencia  
La salud y tendencias del mercado de interés  
Evolución mensual, bimestral, trimestral, etc. de las tiendas locales, tanto en número de establecimientos como en el rendimiento de los empleados.
Principales competidores  
Fidelidad de los clientes en redes sociales  
Tendencias de búsqueda en Google.   
Ruta del mercado para la apertura de nuevas tiendas   
Estimación de ventas para cada nueva tienda potencial.

También lea:"Publicidad exterior: ¿Cómo ayuda la analítica de datos?"

El producto final es un listado con las ciudades de interés ordenadas por su potencial de negocio, incluyendo una estimación de ventas para cada nueva tienda potencial.

Para maximizar la eficiencia del análisis se implementan herramientas como los modelos predictivos y la inteligencia artificial, para responder: 
¿Cuál es el máximo potencial de mi marca?  
¿Qué problemas empresariales se pueden resolver con la analítica de localización de locales?



Existen varias aplicaciones para este tipo de soluciones, ya que es posible evaluar si una tienda específica recibiría suficiente tráfico peatonal, si hay negocios similares en las cercanías, si el local donde se ubicaría la tienda es más adecuado para otro tipo de negocio, entre otros. Los resultados que proporcionan estos análisis aportan información clave para la toma de decisiones comerciales críticas.

En PREDIK Data-Driven apoyamos a cualquier tipo de sector o industria a implementar este tipo de inteligencia en sus operaciones para maximizar sus ingresos, posicionar su marca y optimizar gastos en sus procesos de expansión. 

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.
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