Estas herramientas han revolucionado la forma en que estas empresas implementan estrategias de expansión, comerciales y operativas en el sector minorista y mayorista.

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 centros comerciales, 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: Centro Comercial Vega City en Bangalore, la India

En PREDIK Data-Driven realizamos un análisis de movilidad de uno de los centros comerciales más lujosos en la Ciudad de Bangalore, Vega City Mall, con marcas distinguidas como: Amazon, H&M, Levi’s, Reebok, Vans «off the wall», Baskin-Robbins, Krispy Kreme, TacoBell.

En este caso de estudio analizamos la movilidad y el tráfico peatonal dentro y fuera del establecimiento, con el fin de entender los patrones de comportamiento de las personas que visitan este centro comercial. Este análisis pretende responder a las siguientes preguntas:

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 al interior del establecimiento.

Esto brinda información muy útil a la hora de conceptualizar el diseño de la infraestructura y los planos arquitectónicos internos que conforman cada centro comercial, 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.

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.

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 las tiendas.

Este análisis es muy útil para conocer cuál es el rendimiento de las tiendas en las horas con mayor actividad del día.

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 de la competencia. 

Al recopilar información sobre los clientes potenciales de la competencia, es posible realizar un benchmarking más detallado y generar estrategias que logren acaparar a los clientes de la competencia.

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.

Al analizar los datos durante un periodo de tiempo determinado en un lugar específico, es posible estimar la distribución porcentual de clientes únicos y compartidos que visitan un establecimiento.

En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de UB City Mall el primer centro comercial de lujo en la India, donde encontramos marcas como Burberry, Canali, Coach, Diesel, Emporio Armani, entre muchas otras. Lea el artículo completo aquí

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, las marcas pueden saber cómo es el comportamiento de sus clientes, y saber dónde y cuánto tiempo estuvieron dentro y después de visitar una tienda.

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.

A través de modelos de machine learning, es posible predecir la facturación de un punto de venta determinado. Con estos modelos, Vega City Mall y las tiendas que lo conjuntan, pueden llegar a conocer cuál es el potencial de facturación o visitas de un 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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