¿Cómo medir la afluencia peatonal con data de movilidad?
A través de soluciones basadas en analítica avanzada de datos de movilidad y modelos predictivos, es posible identificar diferentes tipos de patrones, necesidades, estrategias o incluso futuras tendencias de los consumidores.
Jueves 15 de Julio de 2021
Existen cientos de soluciones y análisis que se pueden realizar gracias a la data de movilidad, como modelos de pronósticos, tracking y modelos predictivos de mercados, inteligencia de negocios, evaluaciones de proyectos inmobiliarios, soluciones basadas en geomarketing, modelos probabilísticos entro otras.
Obtener todo tipo de datos para canalizarlos y transformarlos en información útil para mejorar la toma de decisiones se ha vuelto vital para las empresas. ¿De qué serviría a los sectores conocer la afluencia de peatones o vehículos en calles, zonas comerciales o industriales, si no se utilizan modelos predictivos y otras herramientas de análisis para extraer insights de valor para la toma de decisiones?
Soluciones generadas a partir de data de movilidad
Analizar el comportamiento final del consumidor a través de su movimiento en las calles es solo una de las tantas cosas que se pueden hacer con data de movilidad, con el objetivo de obtener diferentes tipos de información sobre el comportamiento del consumidor y llegar a hallazgos interesantes. Por ejemplo: ¿Por qué los clientes se concentran en determinados locales comerciales?
Con la data de movilidad es posible realizar análisis de origen-destino, lo que permite inferir, entre otras cosas, patrones de comportamiento de los consumidores, como desde qué zonas de la ciudad vienen, con qué frecuencia lo hacen, y hacia donde se trasladan luego de estar cierto tiempo en un lugar determinado,comopor ejemplo, un centro comercial.
También se pueden hacer estimaciones de cantidades de personas que visitaron un lugar, ayudando a cualquier negocio a tomar decisiones estratégicas enfocadas a sus objetivos al haber identificado patrones de conductas relacionadas con la afluencia de movilidad de unárea en específico.
"Se aprecia un análisis realizado por PREDIKData-Driven, sobre los patrones de movilidad en un centro comercial en la ciudad de Lima, Perú."
En el sector logístico, por ejemplo, las grandes marcas comerciales pueden registrar visitas en distintos lugares a lo largo del día, para definir relaciones entre distintos puntos geográficos, y así identificar relaciones económicas entre proveedores, competidores, y otros. Con data de movilidad es posible responder, entre otras cosas ¿cuáles y cuántos de mis competidores podrían estar trabajando al mismo tiempo con mi cliente?
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Los retailers pueden aplicar técnicas de 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.
¿Qué beneficios brindan los análisis de movilidad y la inteligencia de localización?
Las herramientas tecnológicas y los datos geoespaciales juegan un papel muy importante en los negocios, ya que miden el tráfico peatonal y ayudan a entender los patrones de conducta de los consumidores en cualquier zona de interés o punto de venta.
Los análisis de afluencia peatonal, la inteligencia de localización y la categorización de puntos de interés, han revolucionado la forma en que las industrias minoristas y mayoristas implementan estrategias de expansión, comerciales y operativas en el mercado de las franquicias de las cadenas tipo Club.
Entender los patrones de movilidad de los consumidores es fundamental para todo tipo de negocio. Las herramientas de Big Data y los datos geoespaciales juegan un papel muy importante en estos análisis, ya que permiten medir el tráfico peatonal y la conducta de los consumidores en cualquier zona o punto de interés.
Los análisis de afluencia peatonal, la inteligencia de localización y la categorización de puntos de venta, han revolucionado la forma en que los minoristas implementan las estrategias de expansión, comerciales y operativas en el mercado de las franquicias de supermercados enfocados a productos de origen más orgánico.
La inteligencia comercial y las herramientas tecnológicas permiten a los negocios minoristas analizar a fondo el comportamiento de sus clientes dentro y fuera de sus tiendas, con el fin de identificar el lugar idóneo para futuros planes de expansión.
Los modelos de ciencia de datos, son la tercera fase de los análisis de inteligencia de localización y movilidad, ayudan a los retailers a evaluar el potencial de mercado de zonas de interés para la apertura de nuevas tiendas e identificar las ubicaciones potenciales óptimas para expandirse. Ésta se divide en tres pasos:
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