Ciencia de Datos aplicada a los negocios
¿Cómo medir la afluencia peatonal con data de movilidad?
A través de soluciones basadas en analítica avanzada de datos de movilidad y modelos predictivos, es posible identificar diferentes tipos de patrones, necesidades, estrategias o incluso futuras tendencias de los consumidores.
Existen cientos de soluciones y análisis que se pueden realizar gracias a la data de movilidad, como modelos de pronósticos, tracking y modelos predictivos de mercados, inteligencia de negocios, evaluaciones de proyectos inmobiliarios, soluciones basadas en geomarketing, modelos probabilísticos entro otras.
Obtener todo tipo de datos para canalizarlos y transformarlos en información útil para mejorar la toma de decisiones se ha vuelto vital para las empresas. ¿De qué serviría a los sectores conocer la afluencia de peatones o vehículos en calles, zonas comerciales o industriales, si no se utilizan modelos predictivos y otras herramientas de análisis para extraer insights de valor para la toma de decisiones?
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Soluciones generadas a partir de data de movilidad
Analizar el comportamiento final del consumidor a través de su movimiento en las calles es solo una de las tantas cosas que se pueden hacer con data de movilidad, con el objetivo de obtener diferentes tipos de información sobre el comportamiento del consumidor y llegar a hallazgos interesantes. Por ejemplo: ¿Por qué los clientes se concentran en determinados locales comerciales?
Con la data de movilidad es posible realizar análisis de origen-destino, lo que permite inferir, entre otras cosas, patrones de comportamiento de los consumidores, como desde qué zonas de la ciudad vienen, con qué frecuencia lo hacen, y hacia donde se trasladan luego de estar cierto tiempo en un lugar determinado, como por ejemplo, un centro comercial.
También se pueden hacer estimaciones de cantidades de personas que visitaron un lugar, ayudando a cualquier negocio a tomar decisiones estratégicas enfocadas a sus objetivos al haber identificado patrones de conductas relacionadas con la afluencia de movilidad de un área en específico.  
«Se aprecia un análisis realizado por nuestro equipo de inteligencia comercial sobre los patrones de movilidad en un centro comercial en la ciudad de Lima, Perú.»
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En el sector logistico, por ejemplo, las grandes marcas comerciales pueden registrar visitas en distintos lugares a lo largo del día, para definir relaciones entre distintos puntos geográficos, y así identificar relaciones económicas entre proveedores, competidores, y otros. Con data de movilidad es posible responder, entre otras cosas ¿cuáles y cuántos de mis competidores podrían estar trabajando al mismo tiempo con mi cliente.
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