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.
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.
Los sistemas de geolocalización y la Big Data convierten datos en información que los agricultores y los gestores de la tierra pueden utilizar para tomar decisiones más informadas y oportunas para así aumentar la productividad.
Los sensoresubicados en campos, tractores y en los satélites situados en las alturas de las explotaciones agrícolas recogen constantemente datos.
La analítica de clientes junto con herramientas de Big Data, modelos predictivos y datos geoespaciales se utilizan para comprender las necesidades de los consumidores, analizar la sensibilidad al precio, y los patrones generales de comportamiento que siguen los clientes al elegir productos o servicios
Elanálisis de información sobre clientes ofrece grandes ventajas en el desarrollo de estrategias, ya que se pueden supervisar y prever las interacciones de los clientes, la respuesta de los consumidores y sus patronesde comportamiento, entre otras. Esta información es útil para aumentar la captación, rentabilidad y la fidelidad de los clientes a largo plazo.
Las empresas de retail ya implementan herramientas de Big Data y analítica de geolocalización 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.
Con técnicas de Big Data que permiten recolectar grandes volúmenes de datos anónimos con información geográfica (data geoespacial) provenientes de diversos dispositivos móviles como celulares, computadoras, tablets, etc., es posible generar diferentes tipos de análisis detallados y generales, para ayudar a resolver cualquier problema de negocio.
La selección de ubicación se ha convertido en un punto crítico en el éxito o fracaso de cualquier industria, ya que tiene un gran impacto en el riesgo global de la empresa, así como en los costos de transporte, logística, salarios, alquileres y materias primas, entre otros.
Dónde ubicar las instalaciones industriales es una de las decisiones estratégicas más importantes que deben tomar las empresas.
Esta data puede verse como piezas de un rompecabezas que, por separado, no aportan mucha información sobre una imagen o solución global. Pero cuando se analizan y visualizan con datos de cualquier sector, surgen valiosos patrones, relaciones e interacciones que pueden conducir a una mejor toma de decisiones y a innovaciones empresariales.
Los datos geoespaciales son cualquier tipo de datos con un componente geográfico derivados de imágenes satelitales. Esto incluye cualquier información de ubicación adjunta, como un punto de dirección o un área definida.
Aunque cada vez son más las empresas que están extrayendo valor a los datos propios que generan en el negocio, son pocas las que lo hacen con la perspectiva de cómo los datos de localización y análisis espacial pueden mejorar sus procesos empresariales y flujos de trabajo.
La inteligencia de los datos recopilados a partir de aplicaciones de sistemas de información geográfica (SIG) ayuda a las organizaciones en los diversos sectores. Los Sistemas de Información Geográfica son potentes herramientas de toma de decisiones que permiten analizar datos medioambientales, demográficos y topográficos.
La inteligencia de geolocalización es información contextual precisa sobre la ubicación y el movimiento de las personas en cualquier parte del mundo.
El potencial que este tipo de data tiene en el contexto de la toma de decisiones de negocio en el sector retail es invaluable. Incluye información demográfica sobre los propios puntos de venta, los negocios cercanos, insights de los competidores, clientes, proveedores, entre otros. Con estos datos es posible conocer a los consumidores a profundidad: quiénes viven en una zona determinada, cuál es posición socioeconómica, en qué tipo de viviendas habitan, qué negocios visitan, en qué horarios, qué días, qué preferencias y gustos tienen, entre otros. Estos datos pueden ser complementados con detalles sociodemográficos para profundizar el análisis y proporcionar una gran cantidad de información sobre las poblaciones.
En la era digital actual, la competencia en el sector portuario ha logrado que las empresas inviertan constantemente en soluciones que les ayuden a aumentar la productividad y a reducir los costos generales, en consecuencia, la demanda de soluciones avanzadas, como el análisis de datos marítimos, está creciendo a un ritmo impresionante entre los cargadores comerciales y otros usuarios finales.
El sector portuario es una compleja red de personas, países, y organizaciones, entre los que hay armadores, autoridades, sociedades de clasificación, comerciantes de carga, compañías petroleras y otras empresas, por nombrar sólo algunos. La necesidad de seguir los flujos económicos en esta cadena de suministro global ha orillado a la industria a llevar un amplio registro de datos.
Utilizando técnicas de análisis de data geoespacial, CentralAmericaData realizó un análisis de cinco centros de distribución de Walmart en Florida, Estados Unidos, con el objetivo de identificar patrones en las cadenas de suministro de estos cinco centros y sus relaciones con establecimientos comerciales y otros complejos logísticos del Estado.
A través de este análisis, cuyo objetivo es mostrar cómo se pueden aplicar técnicas de ciencia de data geoespacial para resolver problemas en el sector logístico, se identificaron y caracterizaron las relaciones existentes entre centros de distribución de Walmart y sus sedes a surtir. para que distintas cadenas comerciales de gran tamaño puedan evaluar y a la vez mejorar procesos en sus respectivas cadenas de suministro.
La Big data se ha convertido en la actualidad en uno de los aliados más novedosos para inferir relaciones entre empresas, competidores y proveedores, ya que el análisis de grandes volúmenes de datos puede dar a conocer aspectos faltantes o relacionales entre diferentes sectores dentro de las organizaciones, donde se pueden complementar entre sí.
El conjunto de redes en las que participan las empresas son consideradas como un recurso para las mismas. Cada empresa participa en diferentes redes y su posición en ellas es lo que las diferencia. Las relaciones de una empresa se comportan como un recurso que está en la base de la heterogeneidad que les permite ser soporte de una ventaja competitiva sostenible.
Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchos sectores empresariales es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas desconocidas incluso por los mismos interesados. En otras palabras, proporciona un punto de referencia más exacto.
Big data es un término que se refiere a cantidades de información tan grandes, rápidas y complejas que es difícil o casi imposible procesarlos con los métodos tradicionales. En pocas palabras, describe el gran volumen de datos estructurados y no estructurados que alimentan una empresa todos los días. El reto de cada sector es procesar todo este flujo de información.
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,...