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Data geoespacial para selección de zonas para nuevos puntos de venta
Identificar la ubicación adecuada para establecer un negocio constituye una parte fundamental de la estrategia básica de cualquier empresa en todos los sectores. Seleccionar la zona y ubicación exacta idónea es crucial no solo para la rentabilidad, sino también para ayudar a determinar si el negocio tendrá o no éxito.
El análisis iterativo de las transacciones, las instalaciones y los datos de los activos, junto con los datos geográficos, puede revelar información valiosa que puede ayudar a un negocio minorista a elegir la ubicación correcta al establecer un negocio. Sin las herramientas adecuadas para gestionar grandes volúmenes de información y los sistemas de información geográfica (GIS), un proceso de recopilación y análisis de datos «tradicional» requeriría mucho tiempo y dinero.
Existen diferentes modelos de optimización e idoneidad de zonas sometidos a pruebas de movilidad. El potencial de transformación de este tipo de análisis en la inversión y selección de nuevas ubicaciones es enorme, ya permite predecir el impacto de importantes factores de decisión que pueden cambiar con el tiempo y optimizar algorítmicamente las decisiones de ubicación.
PROBLEMA A RESOLVER
Una cadena de ferreterías de Estados Unidos, con cientos de puntos de venta en operación a nivel nacional, necesitaba, como parte de su estrategia de expansión, analizar nuevas ciudades para determinar su potencial como mercado y evaluar la apertura de nuevos puntos de venta en dichas ciudades.
METODOLOGIA: EVALUACIÓN DE ZONAS CON TÉCNICAS DE BIG DATA
Para determinar si las ciudades tienen o no potencial para abrir nuevos puntos de venta, y determinar dentro de las ciudades las mejores ubicaciones para abrir las nuevas sucursales, PREDIK Data-Driven desarrolló una metodología que recopila información geográfica, datos de ubicación y movilidad de personas, afluencia peatonal y datos sociodemográficos y subjetivos sobre preferencias e intereses de los potenciales clientes de la cadena.
Primero es necesario definir el perfil del cliente potencial de la cadena, lo cual se realiza teniendo en cuenta la ubicación geográfica de la cartera de clientes online de la cadena de ferreterías.
«En la imagen se aprecia un análisis realizado por PREDIK Data-Driven»
También lea: «Data geoespacial aplicada al sector retail«
Luego, se correlacionan las características económicas de los potenciales clientes, considerando diversas variables de interés, entre ellas, el nivel de ingresos, las preferencias del consumidor y patrones de comportamiento en redes sociales.
«Imagen con fines ilustrativos, para reflejar un ejemplo de análisis de intereses y preferencias de consumidores realizado con base en big data»
Posteriormente, se identifican las características de las ubicaciones potenciales de las ciudades en evaluación, y para esto se recoge toda la información relevante, tanto de las ubicaciones donde la cadena ya tiene tiendas como de las ubicaciones de interés, tales como:
«Imagen con fines ilustrativos, para reflejar un ejemplo de análisis geográfico de una zona de interés, cruzado con otras fuentes de datos como la movilidad de los consumidores»
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Con base en el perfil de cliente, se estima el número de clientes potenciales utilizando una metodología que se basa en las cifras de facturación propias de la empresa, en este caso, la cadena de ferreterías. El cliente comparte las cifras de ventas de cada tienda, así como la venta media del ticket. Esta información es esencial para estimar las ventas potenciales de los nuevos puntos de venta. 
«En la imagen se aprecia un análisis realizado por PREDIK Data-Driven»
Posteriormente, se evalúa el potencial comercial de las ciudades de interés. Analizando las características de cada ubicación potencial, los resultados del análisis se comparan con las características de las ciudades donde el cliente ya tiene sus puntos de venta. Este análisis comparativo se hace también considerando el rendimiento de cada tienda, la saturación del mercado y el número de clientes potenciales totales detectados.
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El producto final es una lista con las locaciones de interés clasificadas por su potencial de negocio, incluyendo una estimación de ventas para cada nueva tienda potencial.
«Imagen con fines ilustrativos, para reflejar las ubicaciones potenciales de distintos puntos de venta distribuidos en el estado de California»
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One Comment
Análisis de POI en el sector retail - PREDIK Data-Driven
19 de agosto de 2021 at 23:55Responder
[…] análisis de datos móviles y geoespaciales enfocados a los puntos de interés, se han vuelto vitales para la eficiencia de cualquier […]
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