Movilidad urbana e Inteligencia Comercial

Estimar el gasto en transporte por persona, calcular la población flotante que transita por cierto sector y establecer su nivel socioeconómico, es fundamental para saber con exactitud cuál debe ser la ubicación adecuada de una nueva estación para atender a clientes que demandan servicios de movilidad a lo interno de las ciudades.

Miércoles 28 de Abril de 2021

Cada día son más los equipos de trabajo y las compañías "data driven" que han encontrado en las soluciones de Inteligencia Comercial y Geomarketing, una posibilidad de disminuir los riesgos en nuevas inversiones asociadas a planes de expansión y apertura de nuevos puntos de atención.

En distintas ciudades de la región existen compañías que ofrecen servicios de alquiler de bicicletas, patinetas eléctricas o scooters para desplazarse en distancias cortas. En la medida en que estas empresas expanden sus operaciones, crece la necesidad de tomar decisiones acertadas que se basen en datos, que en muchas ocasiones se relacionan con la puesta en funcionamiento de nuevas estaciones.

En este sentido, Rodrigo Morales, Analista de Datos de CentralAmericaData, desarrolló un proyecto que tenía como objetivo responder a la siguiente pregunta: ¿Cuál es la mejor ubicación para una nueva estación para el alquiler de bicicletas?

 (Imagen extraída del reporte. Muestra datos de población flotante y consumidores clasificados por nivel socioeconómico)



Para responder a la interrogante, Morales realizó un análisis que tomó en cuenta datos de población flotante, espacios vacíos entre estaciones ya existentes, gasto en transporte público, población flotante joven, áreas donde las estaciones de la empresa tienen mayor afluencia de bicicletas y áreas de más presencia de personas por los distintos niveles socio económicos.

Otra variable importante en este tipo de análisis es el gasto en transporte público, cifra que se debe calcular por cada cuadrante de interés. Para este objetivo Morales mezcló información de población flotante, clasificación de las personas por nivel socioeconómico y estructura del gasto de los consumidores.

Como resultado, Morales pudo establecer que hay un total de 17 propuestas para la apertura de nuevas estaciones de bicicletas. Estos puntos propuestos tienen el objetivo de disminuir el riesgo de las nuevas inversiones, aumentar los ingresos de la empresa, mejorar la atención al público y captar nuevos clientes.

Morales explicó que "... utilizando diferentes modelos de machine learning se logró seleccionar las tres mejores ubicaciones de las 17 propuestas, luego se hizo un análisis más profundo para confirmar si las tres localizaciones elegidas eran las más adecuadas".

En la actualidad la empresa analizada que se dedica a ofrecer servicios de micromovilidad, tiene 480 estaciones y cerca de 7.000 bicicletas.

(Imagen extraída del reporte. Muestra las 17 localizaciones propuestas para la apertura de nuevas estaciones de bicicletas)



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