Análisis de movilidad en grandes superficies
Análisis de movilidad en grandes superficies
Identificar los patrones de movilidad y clasificar a los consumidores de un punto de venta o áreas de interés, ayuda a los grandes supermercados minoristas a medir el tráfico peatonal dentro y fuera de sus establecimientos y a entender los patrones de conducta de sus consumidores.
¿Qué beneficios brindan los análisis de movilidad y la caracterización de puntos de interés en los supermercados minoristas?
Estas herramientas han revolucionado la forma en que estas franquicias implementan estrategias de expansión, comerciales y operativas en el sector minorista.
Con estos análisis, los negocios obtienen un panorama detallado del rendimiento de sus tiendas, al mismo tiempo que puede predecir o estimar factores como:
Aplicando técnicas de geomarketing mediante la minería de data geoespacial, se logra recopilar información valiosa como:
Los líderes utilizan estas técnicas para tomar decisiones más eficientes y concisas que generan una mayor rentabilidad al maximizar ingresos y optimizar costos. 
La correlación entre la movilidad peatonal, las visitas, las ventas y el éxito de los supermercados, ha sido estudiada y probada, por lo que el desarrollo de este tipo de análisis se ha convertido en una prioridad en el proceso de selección de emplazamientos y en el modelado de la expansión.
Caso de Estudio: Woolworths Food Three Anchor Bay Vs. Shoprite Woodstock, Cape town, Sudáfrica
En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de dos supermercados minoristas en la ciudad de Cape Town, Green Point, uno de los suburbios más ricos de Sudáfrica : Woolworths FoodShoprite.
En este caso de estudio analizamos la movilidad y el tráfico peatonal dentro y fuera de ambos establecimientos, con el fin de entender los patrones de comportamiento de los consumidores que visitan ambas franquicias. Este análisis pretende responder a las siguientes preguntas:
¿Cómo se distribuyen las visitas en cada establecimiento?
Mediante la inteligencia de localización se identifican los puntos de interés y se aplica un heat map basado en los patrones de movilidad de las visitas, con lo que se logra observar la distribución interna, la dispersión de los consumidores y la distribución de visitas en el interior de ambos establecimientos.
Esto brinda información muy útil a la hora de conceptualizar el diseño de la infraestructura y los planos arquitectónicos internos que conforman cada cadena, con el fin de que los líderes puedan implementar estrategias que mejoren el customer journey de los clientes y se implementen modelos de expansión más eficientes, maximizando la experiencia de compra de los consumidores.
¿Cuál de los supermercados es el más visitado?
Distribución porcentual de las visitas registradas entre el mes de diciembre del año 2020 y Enero 2021:
Al analizar la movilidad al interior de ambos establecimientos durante el periodo de tiempo establecido, identificamos que el 55% eligió visitar Woolsworth Food, mientras que el 45% restante prefirió Shoprite, esto tiene una correlación con la ubicación de las tiendas y la preferencia de los consumidores cuando se trata de elegir un supermercado.
Con esto, también es posible observar la evolución de las visitas a lo largo del tiempo, lo que puede ser muy útil para identificar patrones de comportamiento móvil de los clientes y tendencias del mercado en temporadas de alta y baja afluencia.
Identificar la conducta de los consumidores: ¿Qué días de la semana son los más visitados?
Una de las aplicaciones más interesantes del geomarketing es que permite conocer a detalle de día, hora, meses o años los patrones de comportamiento de los consumidores, ofreciendo valiosos conocimientos para diseñar campañas de marketing y estrategias comerciales basados en las power hours de los supermercados.
Este análisis es muy útil para conocer cuál es el rendimiento de los supermercados en las horas con mayor actividad del día.
¿Cuál es el patrón de movilidad del tráfico peatonal a los alrededores de ambos establecimientos?
Aunque las visitas están relacionadas con el rendimiento de cualquier local comercial, no son el único factor clave para el éxito. Otro aspecto fundamental que debe analizarse es el entorno de los puntos de venta, ya que permite realizar comparativos y estimar el número de visitas, ingresos, movimientos estratégicos y operativos entre establecimientos. 
Este análisis del entorno nos proporciona una imagen más general de las zonas aledañas y de los patrones de movilidad de las personas que se mueven los alrededores. Estos datos, combinados con otros factores, otorgan una visión profunda a la hora de predecir los ingresos de cualquier establecimiento comercial.
Estas soluciones benefician a cualquier tipo de negocio, un ejemplo de esto es otro caso de estudio que se realizó para comparar dos de las cadenas mayoristas tipo club en la Ciudad de México, Tlalpan, México, los resultados fueron más que interesantes. Lea más sobre este caso: Análisis de movilidad: Costco Vs. Sam’s Club
¿Qué otras percepciones pueden obtenerse analizando la afluencia de visitas en un punto de venta?
Perfilamiento de clientes
Otro análisis posible es el perfilamiento de los clientes, ya que es posible saber en qué otros lugares (tiendas, restaurantes, centros comerciales, áreas residenciales, entre otros) estuvieron las personas que visitaron un establecimiento. Así, ambas marcas pueden saber cómo es el comportamiento de sus clientes, y saber dónde y cuánto tiempo estuvieron dentro y después de visitar una tienda.
Identificar zonas idóneas para establecer nuevos puntos de venta
Con data del Wealth Index Global, recopilada por Facebook, se pueden estimar los niveles socioeconómicos de los habitantes, su edad y su perfil. En paralelo, aplicando técnicas de análisis de datos geoespaciales, se localizan edificios corporativos, zonas residenciales, escuelas, etc.; lo cual, hace posible entender con claridad cómo es el comportamiento de las personas que transitan por un área determinada, entender cómo son, sus gustos, preferencias, nivel socioeconómico y potencial de compra.
¿Cuál es el potencial de facturación de mi competidor o de un punto de venta?
A través de modelos de machine learning, es posible predecir la facturación de un punto de venta determinado. Con estos modelos, cualquier negocio podría llegar a conocer cuál es el potencial de facturación o visitas de su competidor en una semana, mes, o año específico. También estos modelos sirven para predecir el potencial de un nuevo punto por abrirse. Esto es ideal para complementar los estudios de viabilidad de nuevos puntos de venta en planes de expansión.
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