La analítica de big data es una solución eficaz para identificar patrones de comportamiento y establecer estrategias que ayuden a detectar y prevenir fraudes en diversos sectores de negocios.
La mayoría de las empresas no son conscientes de la información que poseen ni de cómo aprovecharla, analizarla y comprenderla, con lo que pueden llegar a perder gran cantidad de datos potencialmente útiles, y hacer que el fraude y otras actividades delictivas se normalicen en sus procesos y se vuelvan difíciles de detectar.
A diferencia de los análisis históricos, el análisis predictivo de la cadena de suministro permite anticiparse y prepararse para el futuro, eliminando las conjeturas de los procesos de planificación y mejorando la toma de decisiones.
El análisis predictivo de la cadena de suministro utilizando herramientas tecnológicas avanzadas como el machine learning, geomarketing y minería de datos permite a las organizaciones identificar patrones y tendencias ocultas para comprender las tendencias del mercado, identificar la demanda, establecer estrategias de precios, conseguir un alto rendimiento de su inversión, optimizar y reducir los costos de inventario.
Los datos han demostrado ser un diferenciador competitivo en los distintos sectores empresariales. El rendimiento de cualquier organización está altamente correlacionado con la madurez de sus datos, por lo que es importante saber en qué punto de este proceso se encuentran.
Cada vez más organizaciones minoristas están monetizando sus datos para incrementar sus ingresos, aumentar la productividad y optimizar gastos, permitiendo el aprovechamiento efectivo de activos, herramientas tecnológicas e información externa para generar mejores resultados.
En el sector retail la monetización de los datos consiste en tomar decisiones mejor informadas, aumentar los ingresos y reducir los costes a partir del acceso a distintos tipos de datos almacenados, categorizados y accesibles.
Con la analítica de localización es posible identificar un lugar de interés, establecer su ubicación exacta y ayudar a las empresas a comprender lo que ocurre alrededor de ese lugar para tomar mejorar la toma de decisiones estratégicas.
Cualquier sector empresarial puede aprovechar la analítica de localización basada en puntos de interés (POI) de forma conveniente para caracterizar y analizar puntos de venta, aportando valor a la toma de decisiones e implementación de estrategias de cualquier mercado.
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.
El tiempo de permanencia del cliente es un análisis que debe ser monitoreado de cerca para capitalizar al máximo el potencial de cada punto de venta, indicando una mayor satisfacción de los clientes.
Estimar y mejorar el tiempo promedio de permanencia de los clientes dentro de las tiendas físicas es posible gracias a herramientas como la Big Data, al análisis de geolocalización e inteligencia de movilidad, las cuales mejoran la toma de decisiones estratégicas ayudando a aumentar el tiempo que los consumidores pasan dentro de los establecimientos, e incrementando a su vez la tasa de conversión de venta.
Los análisis de data de movilidad están transformando la forma en que se definen las estrategias comerciales en el negocio retail, y las cadenas de supermercados no son la excepción.
Entender qué piensan, qué quieren y qué hacen los consumidores es crítico para las empresas del sector retail. Es aquí donde las herramientas de Big Data juegan un papel importante, ya que con ellas se puede medir la afluencia en una ubicación y el comportamiento de los clientes, entre otras variables. Con esta información se puede modelar el desempeño de los puntos de venta y estimar la facturación de los competidores o de ubicaciones potenciales.
El análisis de datos móviles y geoespaciales enfocados a los puntos de interés, se han vuelto vitales para la eficiencia de cualquier negocio, ya que permiten comprender algunos puntos importantes que los minoristas necesitan para asegurar el éxito de sus establecimientos.
¿Qué son los punto de interés?
Un punto de interés (POI) es una entidad geográfica específica, como un restaurante, un instituto, un centro comercial o una oficina corporativa, estos puntos son la base de la mayoría de datos que soportan las aplicaciones basadas en la localización, pueden ser tanto permanentes, como temporales.
Las nuevas herramientas tecnológicas mejoran los procesos logísticos generando visualizaciones que mapean a detalle miles de activos identificando tendencias de costes, rendimientos a lo largo de rutas marítimas, terrestres y aéreas entre otras.
Las nuevas herramientas tecnológicas, como los GIS, Big Data, dispositivos móviles, inteligencia artificial, acumulan enormes conjuntos de datos dentro de los procesos logísticos de cualquier negocio, utilizando las técnicas adecuadas, es posible mejorar las operaciones y generar visualizaciones que puedan mostrar un mapeo detallado de miles de activos a nivel mundial, pudiendo así identificar tendencias de costes, rendimientos a lo largo de rutas marítimas, terrestres y aéreas, comparar los tiempos históricos de llegada y salida de los transportistas, entre muchas otras.
El geomarketing mejora la toma de decisiones, define e implementa mejores planes estratégicos al combinar la información de georreferenciación de los clientes y los puntos de venta.
El geomarketing es una herramienta cuya relevancia ha venido incrementando en la toma de decisiones de las compañías, pues para definir e implementar los planes estratégicos, es necesario tener acceso a información precisa de las áreas de influencia de las inversiones.
En plena era digital, la inteligencia de localización y los análisis de foot traffic o afluencia peatonal con base en data de movilidad, están cambiando el negocio minorista, dando a muchos de estos, ventajas sobre sus competidores.
La inteligencia de localización se define como una metodología que permite entender y visualizar los datos de movilidad para ayudar a resolver una amplia variedad de problemas del sector retail.
Muchos tomadores de decisión del sector construcción no saben qué hacer con la inmensa cantidad de datos que tienen a su disposición, ya que no cuentan con las herramientas adecuadas para analizarlos de manera que tengan un impacto significativo en sus proyectos.
Los modelos predictivos, la analítica de Big Data, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, desbloquean la capacidad para aprovechar los datos provenientes de los proyectos para organizarlos e interpretarlos y con ello descubrir patrones de una forma más rápida. Estas herramientas reducen los problemas, disminuyen los costes y mitigan el riesgo de los diferentes procesos en los proyectos de construcción al hacer el trabajo más predecible y eficiente.
Conocer y entender la distribución geográfica de los puntos de venta del canal retail, puede brindar a los minoristas nuevas oportunidades para mejorar la promoción y comercialización de sus productos e influir de mejor forma en los consumidores a la hora de tomar decisiones de compra.
Cuando hablamos de punto de venta (POS), nos referimos al lugar en el que un cliente ejecuta el pago de bienes o servicios.
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.
Ciudad de Panamá, se vende estación de gasolina, de marca multinacional, la estación tiene más de 20 años operando, se encuentra en el centro de la ciudad de Panamá. Estación de gasolina operando, en Ciudad de Panamá,...