Análisis de competencia: Home Depot Vs Lowe’s Home Improvement

Los retailers ya implementan herramientas de Big Data como la inteligencia de localización y la analítica de foot traffic para conocer patrones de movilidad de los consumidores, medir afluencia peatonal en cada tienda, entender el desempeño de sus puntos de venta, y estimar la facturación de la competencia.

Lunes 1 de Noviembre de 2021

Los análisis de afluencia peatonal, la inteligencia de localización y los análisis de movilidad, han revolucionado la forma en que las industrias minoristas implementan estrategias de expansión, comerciales y operativas en el mercado de las franquicias de home improvement.

Con estos análisis, los negocios obtienen un panorama más detallado del rendimiento de sus tiendas, al mismo tiempo que predicen u estiman el posicionamiento de marca, el comportamiento de sus clientes, las tendencias del mercado, la facturación y modelos de expansión (site selection), propios y  de sus competidores.

Aplicando técnicas de geomarketing mediante la minería de data geoespacial, se logra recopilar información valiosa como la cantidad y la clasificación de personas que visitan un establecimiento o zona de interés, los horarios y momentos del día donde existe más concurrencia, el tiempo de permanencia dentro de sus tiendas, el recuento de visitas dentro de las tiendas, el potencial de mercado de puntos de venta u otros puntos de interés (POI) que los líderes utilizan 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 ferretería para la mejora del hogar, 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 de las cadenas minoristas y mayoristas.

Caso de Estudio: The Home Depot Vs. Lowe’s Home Improvement Dallas, Texas, USA

En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de dos cadenas para la mejora del hogar enfocados en el comercio minorista en estado de Texas, USA, The Home Depot y Lowe’s Home Improvement, ambas situadas en la ciudad de Dallas.

En este caso de estudio analizamos la movilidad y el tráfico peatonal dentro y fuera de los establecimientos, con el objetivo 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 localizan los puntos de interés y se aplica un heatmap 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 establecimientos es el más visitado?

Distribución porcentual de las visitas registradas entre el 12 de Diciembre 2020 y el 22 de Enero 2021:



Al analizar la movilidad al interior de ambas tiendas utilizando el periodo de tiempo establecido, identificamos que el 58% eligió visitar The Home Depot, mientras que el 42% restante prefirió Lowe’s, lo cual tiene una correlación con la ubicación de las tiendas y la preferencia de los consumidores cuando se trata de elegir productos para la mejora del hogar.



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 las tiendas.




Este análisis es muy útil para conocer cuál es el rendimiento de las tiendas 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 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.

¿Qué otras percepciones pueden obtenerse analizando la afluencia de visitas en un punto de venta?

Entender qué clientes visitan ambas tiendas

Al analizar los datos durante un periodo de tiempo determinado en un lugar específico, como una tienda para la mejora del hogar, es posible estimar la distribución porcentual de consumidores 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 comparar dos de los supermercados tipo club enfocados al comercio mayorista y minorista en la ciudad de México, los resultados fueron más que interesantes. Lee más sobre este caso: Análisis de movilidad: Costco Vs. Sam’s Club

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 restaurante.

Todos estos insights son generados al aplicar la inteligencia de localización y los análisis de movilidad, sí le interesa conocerlos más a fondo, realizamos un estudio donde se hace una caracterización de Zona Rosa, en Ciudad de México.

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, The Home Depot podría llegar a conocer cuál es el potencial de facturación o visitas de su competidor Lowe’s 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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Con técnicas de Big Data que permiten recolectar grandes volúmenes de datos anónimos con información geográfica (data geoespacial) provenientes de diversos dispositivos móviles como celulares, computadoras, tablets, etc., es posible generar diferentes tipos de análisis detallados y generales, para ayudar a resolver cualquier problema de negocio.  

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