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Foot Traffic analytics: Carl’s Junior Vs. McDonald’s, España
Los análisis de movilidad han revolucionado la forma en que los minoristas implementan las estrategias de expansión, comerciales y operativas en el mercado de las franquicias de restauración. 
Caso de Estudio: McDonald’s Vs. Carl’s Jr. , Madrid, España
En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de dos franquicias de restauración especializadas en comida rápida en la ciudad de Madrid : McDonald’s y Carl’s Jr.
En este caso de estudio analizamos la movilidad y el tráfico peatonal dentro y fuera de ambas cadenas, con el fin de entender los patrones de comportamiento de los consumidores que visitan ambas marcas. 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 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 restaurantes es el más visitado?
Distribución porcentual de las visitas registradas en el mes de Sepetiembre 2021:
Al analizar la movilidad al interior de ambos establecimientos durante el periodo de tiempo establecido, identificamos que el 60% eligió visitar McDonald’s, mientras que el 40% restante prefirió Carl’s Jr., esto tiene una correlación con la ubicación de los restaurantes y la preferencia de los consumidores cuando se trata de elegir comida rápida.
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¿Cómo es la evolución de visitas en ambas cadenas de restauración?
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 establecimientos.
Este análisis es muy útil para conocer cuál es el rendimiento de los restaurantes 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.
¿Qué otras percepciones pueden obtenerse analizando la afluencia de visitas en un punto de venta?
Entender qué clientes visitan ambos establecimientos
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 visitaron ambos establecimientos.
Estas soluciones benefician a cualquier tipo de negocio, un ejemplo de esto es otro caso de estudio que se realizó para dos franquicias de supermercados minoristas en Ciudad real, España: Mercadona y LIDL. Lea el artículo completo aquí
¿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 un restauración.
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.
¿Qué beneficios brindan los análisis de movilidad, la inteligencia de localización en cadenas de restauración?
Estas herramientas han revolucionado la forma en que estas empresas 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 las cadenas de restauración, 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.
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