Los mapas de calor son utilizados por los gigantes del sector retail para entender los patrones de movilidad peatonal y vehicular y con ello, optimizar sus estrategias de apertura de nuevos puntos de venta.
En PREDIK Data-Drivenapoyamos a corporaciones de globales a implementar diversas soluciones de planes de expansión.
Identificar los patrones de movilidad y clasificar a los consumidores de un punto de venta o áreas de interés, ayuda a los grandes supermercados minoristas a medir el tráfico peatonal dentro y fuera de sus establecimientos y a entender los patrones de conducta de sus consumidores.
¿Qué beneficios brindan los análisis de movilidad y la caracterización de puntos de interés en los supermercados minoristas?
El mapa de calor es una de las herramientas de análisis de datos más útiles y potentes de la inteligencia empresarial. Se trata de una función de visualización que presenta múltiples datos de forma que tengan un sentido inmediato, asignando un tamaño y un color diferente.
Los nuevos sistemas de información geográfica (GIS) nos permiten ver nuestro complejo mundo de otra manera.
Hoy más que nunca es vital aprovechar al máximo el inmenso valor que tiene la información para las empresas, tanto los datos provenientes del mercado, como los propios. Con adecuadas técnicas de gestión de Big Data, las compañías pueden optimizar sus procesos de planeación estratégica.
Es tiempo de planificar las estrategias de negocio para 2022, las empresas hoy en día deben implementar más que nunca las diferentes herramientas tecnológicas, que ayuden a pronosticar cualquier tipo de escenarios negativos y así poder mantenerse e incrementar su cuota de mercado.
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.
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.
Para investigar y evaluar las oportunidades de inversión inmobiliaria para uso comercial, industrial o de hostelería, es importante tener en cuenta todos los factores sociales y económicos de una zona determinada para poder realizar una inversión con conocimiento de causa.
Investigar y evaluar las oportunidades de inversión en el sector inmobiliario no es un juego de niños.
La caracterización de zonas por medio de Big Data se ha vuelto más frecuente ya que permite implementar estrategias y soluciones dentro de los sectores empresariales
La variedad de soluciones basadas en la inteligencia de localización y caracterización de zonas, dependen de un análisis de puntos de interés (POIs) eficiente, que beneficie a cualquier tipo de negocio.
La inteligencia de localización y la caracterización de zonas por medio de Big Data se están utilizando cada vez más para tomar decisiones de negocio en los sectores retail, inmobiliario, logístico y portuario, entre otros.
Los negocios pueden aprovechar los datos de puntos de interés (POI) para identificar patrones y tendencias de la población y los consumidores, tomando decisiones más inteligentes basadas en datos.
La inteligencia de localización está revolucionando la forma en que las empresas establecen, operan y expanden su negocio.
Desde la decisión de dónde ubicar una nueva tienda hasta el análisis de la afluencia peatonal para medir la competencia de mercado, el uso de datos de localización es cada vez mayor.
La inteligencia de localización y los análisis de movilidad permiten a las empresas realizar estrategias de publicidad Out-of-Home enfocadas 100% en los gustos y preferencias de las personas que transitan por cada punto.
En la publicidad exterior (OOH), conocer a profundidad a los consumidores que transitan por el punto donde se expondrá la publicidad es crucial para maximizar lo más posible la rentabilidad de la inversión.
Para identificar el lugar óptimo para establecer un nuevo negocio, por ejemplo, un centro educativo, es clave recurrir a la analítica de geolocalización y al análisis de movilidad.
A través de soluciones de inteligencia de localización se puede determinar una o varias zonas donde se quiera establecer un centro educativo, mientras que los análisis de movilidad y patrones de comportamiento logran identificar los factores que puedan llegar a maximizar su éxito.
Permite a las empresas del sector tomar decisiones basadas en datos sobre cuestiones que definen el éxito de un negocio inmobiliario, desde las adquisiciones, arrendamientos, inversiones, campañas de marketing y procesos operacionales.
La analítica de localización proporciona una visión sin precedentes en el mercado inmobiliario, ya que, al analizar datos de movilidad en tiempo real como el foot traffic, es posible conocer la actualización de precios de zonas económicas y propiedades de interés, conocer el desarrollo de los procesos de construcción, optimizar la ruta de de los gestores, identificar zonas de riesgo, etc.
La Foot traffic data consiste en datos de geolocalización (GIS), y es el núcleo de la construcción de estrategias, rutas de transporte, procesos y toma de decisiones inteligentes tanto en el sector público como en el privado.
¿Qué es?
Los datos de tráfico peatonal asocian los movimientos de las personas con lugares físicos,y pueden recopilarse de diferentes formas, como señales deWiFi, GPS dedispositivos móvilesy sensores, proporcionandoinformación útil parasectores comoretail, inmobiliario, agro, servicios financieros, seguros, turismo,deportes, entretenimiento, entre otros.
Un análisis competitivo comienza por definir el objetivo y su alcance, explotando diferentes conjuntos de datos estructurados y no estructurados de los que se dispone gracias a herramientas innovadoras que ayudan a identificar y dimensionar las marcas competidoras y a estimar sus ventas.
Con herramientas tecnológicasque ayudan a analizar grandes volúmenes de información modelos predictivos, geomarketing y data de movilidad, es posible generar un análisis de competencia, que consiste en identificar a las principales empresas competidoras y estimar su facturación, cuantificar sus ventas potenciales, identificar brechas en el mercado, predecir el costo del desarrollo de nuevos productos, descubrir tendencias, entre otros.
La analítica predictiva ha transformado al sector inmobiliario debido a su poderosa capacidad para proporcionar conocimientos procesables rápidos y precisos. Esto se ha producido en gran medida gracias a la llegada de la Big Data y los Sistemas de Información Geográfica (SIG) que aprovechan el poder intrínseco de los datos inmobiliarios.
Las herramientas de análisis predictivo llevan este análisis al siguiente nivel para predecir los resultados futuros en función de cómo se produjeron los acontecimientos pasados y presentes. Los datos demográficos de los consumidores, las tendencias de la vivienda y el historial de precios de las propiedades son algunas de las áreas en las que el análisis predictivo representa una gran oportunidad para el sector.
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