Análisis de movilidad en el Starbucks más grande de India

Los análisis de movilidad y la caracterización de zonas por medio de Big Data está siendo utilizado por los líderes de la industria retail para tomar decisiones de negocio más inteligentes y con ello, maximizar sus ingresos y optimizar sus costos.

Miércoles 15 de Diciembre de 2021

¿Qué beneficios brindan los análisis de movilidad, la inteligencia de localización y la caracterización de puntos de interés en cafeterías minoristas?

Estas herramientas han revolucionado la forma en que las 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:
  • Cantidad y la clasificación de personas que visitan un establecimiento o zona de interés.
  • Horarios y momentos del día donde existe más concurrencia.
  • Tiempo de permanencia dentro y fuera de sus tiendas.
  • Recuento de visitas dentro y fuera de las tiendas.
  • Potencial de mercado de puntos de venta u otros puntos de interés (POI).
  • Otros lugares que más visitan sus clientes.
  • Estatus socioeconómico de sus clientes.

Los líderes utilizan estas técnicas para tomar decisiones más eficientes y concisas que generan una mayor rentabilidad al maximizar ingresos y optimizar costos.

Caso de Estudio: Categorización del Starbucks más grande en Bangalore la India

En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de Tata Starbucks, la tienda física más grande en Bangalore, la India. A través de un análisis de movilidad y caracterización de la zona y personas que por visitaron ese establecimiento, estimamos el tráfico peatonal, identificamos los lugares más y menos concurridos, clasificamos a los usuarios que visitan, habitan o trabajan por la zona, las observaciones por día, los lugares más y menos visitados por los clientes de establecimiento así como sus características socio-demográficas.

En este caso de estudio analizamos el tráfico peatonal y el entorno inmediato del punto de interés, con el objetivo de identificar los patrones de comportamiento de las personas que visitan dicho establecimiento. Lea el artículo completo aquí



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