Ciencia de Datos aplicada a los negocios
Geomarketing: Lo que todo retailer debería saber
Las empresas de retail ya implementan herramientas de Big Data y analítica de geolocalización para conocer patrones de movilidad de los consumidores, medir afluencia peatonal en cada tienda, entender el desempeño de sus puntos de venta, y estimar la facturación de la competencia.
Con técnicas de Big Data que permiten recolectar grandes volúmenes de datos anónimos con información geográfica (data geoespacial) provenientes de diversos dispositivos móviles como celulares, computadoras, tablets, etc., es posible generar diferentes tipos de análisis detallados y generales, para ayudar a resolver cualquier problema de negocio.
El sector minorista o de retail, es uno de los que más beneficios puede obtener con estas herramientas. Analizando patrones de movilidad de los consumidores, es posible identificar, contabilizar y caracterizar a las personas que visitan los establecimientos en un periodo de tiempo determinado, conocer la afluencia peatonal y vehicular de los establecimientos o avenidas principales para identificar un potencial punto de venta, y hasta estimar la facturación de la competencia.
Un análisis más detallado permite identificar tendencias y obtener un conocimiento más profundo acerca del comportamiento de los consumidores y clientes que visitan los establecimientos comerciales.
Caso de estudio: Home Depot Vs. Ace Hardware en California, EE.UU.
En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio de dos reconocidas cadenas minoristas para el hogar en el estado de California, Home Depot Ace Hardware, recopilando y analizando información de diez establecimientos, cinco de cada una de las dos empresas.
A través de la recopilación y el análisis de la data de movilidad en cada una de las tiendas identificadas, encontramos respuestas a las siguientes preguntas:
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Distribución geográfica: ¿Cómo se reparten el mercado a nivel estatal ACE Hardware y Home Depot?
Comenzamos ubicando los 10 puntos de venta (POS) en California, estableciendo las distintas zonas de análisis, donde se puede observar el proceso de site selection realizado por ambas marcas y la localización de los distintos establecimientos a través del estado. Esto ayuda a los retailers a obtener una mejor distribución logística de cualquier conjunto de POS en base a información geográfica detallada y así poder lograr una mejoría en la toma de decisiones y optimizar los procesos dentro de las cadenas de suministro.  
Permanencia en el punto de venta: ¿Cuánto tiempo se quedan los clientes en cada tienda?
Recopilando y analizando la data de movilidad, encontramos el porcentaje del promedio de horas que los distintos clientes pasan dentro de los puntos de venta, segmentado por marca.
¿Cuánto tiempo se logra retener a los clientes en el punto de venta?
Obteniendo datos históricos de movilidad y analizando un periodo de tiempo específico, también es posible calcular el total del promedio de horas que los clientes pasan dentro un punto de venta y hacer la comparación tanto en las sucursales de la misma franquicia como en los establecimientos de la competencia.
¿Qué días de la semana registran la mayor visitación en cada tienda?
Con un análisis general segmentado por días de la semana, se puede diferenciar la proporción de visitas en los distintos POS y así poder tener un punto de referencia para la implementación de estrategias y así poder alcanzar el margen de los días con más tasa de visitas e implementaros en los días que se tiene una tasa menor. 
Analizando el foot traffic, se identificó que las zonas donde se establecieron las distintas sucursales fueron estratégicamente acertadas (como en el ejemplo de la visualización donde ubicamos la zona de Home Depot Chula Vista), ya que fue posible visualizar la afluencia peatonal y vehicular que se encuentran alrededor de los puntos de venta.
Este tipo de análisis (site selection) es muy utilizado por el sector retail, para encontrar posibles ubicaciones potenciales para establecer nuevos puntos de venta. 
También es posible medir el alcance de la movilidad de los usuarios que visitaron el POS, y observar las áreas tanto del punto de origen-destino como a posteriori, con el fin de identificar patrones de comportamiento de los consumidores dentro de una zona en relación con un POS en específico. 
¿En qué momento del día son más visitados mis puntos de venta?
Es posible analizar la distribución de visitantes que las diez tiendas consideradas en el análisis recibieron a lo largo del día y segmentarlo por mañana, tarde y noche, con el fin de establecer estrategias de marketing que tengan un mayor alcance para la captación de clientes en el momento y lugar más benéficos para el POS. 
¿Quiere saber cómo podría aplicar este análisis a su negocio? ¡Contáctenos!
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