Smart Fit o Sports World: Análisis de ambos gimnasios
Las empresas se han transformado y han aprendido a adaptarse a los cambios, optando por adquirir nuevas herramientas tecnológicas. Una de ellas es la analítica de movilidad, que ha ayudado a optimizar estrategias y mejorar la toma de decisiones. Por esto, empresas de todos los sectores han aplicado estos modelos para prosperar.
Entender lo que los consumidores piensan, quieren y hacen es esencial para las empresas de cualquier sector. Aquí es donde las herramientas de big data juegan un papel importante, ya que con ellas puedes medir no solo el flujo en el punto de venta sino también las características de tus clientes y sus hábitos de consumo.
Caso de estudio: Smart Fit Vs. Sports World
En PREDIK Data-Driven, usando data de movilidad y otras fuentes de información, realizamos un análisis detallado de dos populares cadenas de gimnasios, ahora fusionadas, en la Ciudad de México: Smart Fit y Sports World. Este estudio se elaboró con el objetivo de entender el comportamiento de los clientes dentro de la tienda y en el entorno inmediato.
Gracias al uso de big data, es posible analizar los flujos de peatones desde una ubicación específica y, al momento de integrar estos datos con información geoespacial, se puede visualizar el rendimiento de un punto de interés, cómo de un gimnasio en este caso.
Smart Fit Vs. Sports World: análisis de movilidad
¿Cómo es el movimiento de los visitantes en ambos gyms? ¿Qué diferencia hay entre los dos? Se recopilaron y analizaron datos de movilidad para comprender el comportamiento de las personas que visitan ambos gimnasios. Así, se busca dar respuesta a las siguientes preguntas:
¿Cómo se distribuyen las visitas a cada establecimiento?
Primero, es importante determinar los dos puntos en el mapa y seleccionar el área que nos interesa examinar.
En el segundo paso, podemos estudiar un análisis ambiental. Él cual nos brinda una imagen más general de las áreas circundantes y los patrones de movimiento de las personas que se desplazan allí. Dicha información, junto con otros factores, brindan datos que ayudan a pronosticar las ganancias de cualquier propiedad.
Movilidad intra-tienda
Se identifican puntos de interés y se calculan mapas de calor o heatmaps en función de los patrones de viaje de las visitas por medio de
datos geoespaciales. Esto permite realizar un análisis de dispersión y la personalización del consumidor en ambas ubicaciones.
¿Cuál fue la evolución de las visitas en ambos establecimientos en el periodo analizado?
Cuando ya se han recopilado los datos, se puede observar el trayecto de las visitas a lo largo del periodo. Esto puede ser muy útil para identificar los patrones de comportamiento de la clientela y las tendencias del mercado durante las temporadas altas y bajas.
El gráfico a continuación muestra la distribución porcentual de las visitas registradas durante febrero y marzo de 2021:
Identificar la conducta de los consumidores: ¿Qué días de la semana son los más visitados? ¿Qué horarios son los más concurridos?
Una de las aplicaciones más interesantes del geomarketing es que permite conocer detalles sobre los modelos de comportamiento del consumidor diario, mensual o anual, proporcionando un conocimiento valioso del diseño de campañas de marketing y batalla. Una mezcla comercial de tiempo de energía en ambos gimnasios.
Perfilamiento de clientes: ¿Cómo son los visitantes de Smart Fit y Sports World? ¿Cuáles son sus intereses?
A medida que enriquecemos nuestro análisis al incorporar otras fuentes de información, los conocimientos generados a partir de estos estudios serán invaluables para mejorar más que solo los planes de expansión. Pero también para perfeccionar las estrategias de comercialización y marketing en cada punto de venta.
Identificar zonas idóneas para abrir nuevos puntos de venta
¿Son nuestro cliente potencial? ¿Cuánto tiempo permanecen en el gym? ¿Qué preferencias tienen? ¿Qué otros establecimientos visitan? ¿De dónde vienen?
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?
Hoy en día, con el aprendizaje automático, es posible predecir las ventas de un punto de venta en particular. Con estos modelos, cualquier empresa puede estimar los ingresos de facturación o visitas de un competidor en un periodo determinado. Igualmente, estos patrones también se utilizan para predecir la posibilidad de que el competidor abra una nueva sucursal. Es ideal para realizar estudios de factibilidad de nuevos puntos de venta en planes de expansión.
En
PREDIK Data-Driven desarrollamos un modelo de estimación de facturación potencial para nuevas tiendas. Con esta herramienta podemos ayudarle a determinar cuánto facturaría una tienda de su negocio en un centro comercial o en una ubicación específica, así como poder identificar dónde sería la mejor opción para una nueva apertura.
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