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.
El manejo de la Big data y modelos de predicción se ha convertido en uno de los mayores aciertos para el sector, gracias a estos, se han podido tomar medidas proactivas basadas en datos en tiempo real y predecir tendencias futuras.
Con los modelos adecuados y el cálculo de datos históricos, se puede predecir el comportamiento de clientes, el crecimiento de las ventas, el cambio en los comportamientos de los consumidores y/o las tendencias del mercado; ayudando a los minoristas a adelantarse a los acontecimientos para competir eficazmente y ganar una cuota de mercado considerable. Del mismo modo permite a los líderes establecer objetivos precisos para su negocio.
Los modelos predictivos son herramientas estadísticas que utilizan aprendizajes automáticos apoyados por la extracción de Big Data para predecir y pronosticar resultados probables a futuro con la ayuda de datos históricos y existentes, introduciendo múltiples parámetros.
Pueden ser utilizados para predecir prácticamente cualquier cosa que contenga datos existentes, en todos los sectores imaginables, desde los índices de audiencia de cualquier programa, la próxima compra de un cliente, los riesgos crediticios, la toma de decisiones entre otros.
Por medio del análisis de los grandes volúmenes de datos anónimos que generan los dispositivos móviles, se puede establecer si un centro de distribución tiene relación comercial con otros complejos logísticos, e incluso con establecimientos que atienden al consumidor final.
Con las herramientas de Big Data más avanzadas es posible conocer el comportamiento de las cadenas de suministro de empresas del sector retail, pues al monitorear las piezas de entrega y realizar un recuento de visitas mutuas entre proveedores y acreedores, es posible identificar y establecer cuáles son las relaciones más importantes entre los centros de distribución y los puntos de venta al consumidor final, com las tiendas.
A través de la gestión de grandes volúmenes de datos, es posible entender la movilidad peatonal de una zona o ciudad, y a partir de ello, predecir el potencial de ventas de un negocio según su ubicación y las características de los consumidores que transiten en los alrededores.
En la actualidad en las empresas del sector retail y consumo masivo que han apostado por desarrollar equipos de trabajo "data driven", han encontrado en las soluciones de Inteligencia Comercial y Geomarketing, una nueva forma de entender las dinámicas de sus modelos de negocios.
En la última semana de mayo de 2021, El Salvador, Nicaragua, Honduras, República Dominicana y Guatemala, fueron las economías en las que la cantidad de personas que visitaron establecimientos identificados como supermercados, fue considerablemente mayor a las cifras reportadas antes de la pandemia.
En los primeros cinco meses del año y en el contexto de la reactivación de las actividades comerciales, son más los consumidores centroamericanos que han visitado las ubicaciones identificadas como supermercados y farmacias.
Con la puesta en funcionamiento de su primer establecimiento que se ubicará en el barrio La California de la capital del país, a partir de junio de 2021 comenzará a competir en el mercado local una cadena de tiendas de nombre "Oli!".
La nueva cadena de tiendas será operada por el grupo empresarial de origen local IMLC Group y competirá en un segmento de mercado que está dominado por AM PM, Corporación Automercado, entre otras cadenas.
El Mismo Precio, tienda que en Guatemala se ubica en el centro comercial Pradera Concepción, acapara a 15 minutos de distancia en automóvil un mercado potencial de 136 mil consumidores, de los cuales el 13% se interesa por las tiendas de descuentos.
Utilizando las soluciones de Geomarketing que hemos desarrollado para nuestros clientes, el equipo de Inteligencia Comercial de CentralAmericaData analizó el entorno de algunas de las principales ubicaciones de tiendas low cost, que operan en los países de Centroamérica. A continuación un extracto de los hallazgos del estudio.
En Costa Rica la mayoría de clientes que realizan compras por canales digitales son mujeres jóvenes, buena parte de este grupo de personas reside en San José y compran por medio de redes sociales.
El comercio electrónico ha tomado importancia en todos los mercados, sobre todo a partir de la declaratoria de emergencia por el brote de Covid19 y las restricciones a la movilidad de las personas impuestas por los gobiernos centroamericanos.
Entre marzo y abril Walmart abrió cinco nuevos puntos de venta del formato Palí, establecimientos que se ubican en Heredia, San José, Alajuela, Cartago y Guanacaste.
La cadena de supermercados informó que para la puesta en funcionamiento de estos cinco nuevos establecimientos, la empresa invirtió cerca de $6,7 millones. Con estas recientes aperturas, ya suman 181 puntos de venta del formato Palí.
En la primera semana de abril de 2021, El Salvador, Nicaragua, Honduras, República Dominicana y Guatemala, fueron los países de la región en los que la cantidad de personas que visitaron establecimientos identificados como supermercados, fue mayor a las cifras reportadas antes de la pandemia.
Con el transcurrir de los meses y en el contexto de la reactivación de las actividades comerciales, son más los consumidores centroamericanos que han visitado las ubicaciones identificadas como supermercados y farmacias.
Analizar la oferta de un supermercado, una tienda departamental o de conveniencia y examinar qué tipo de consumidores frecuentan esos establecimientos, es clave para establecer en que cadenas deben tener presencia los productos de una empresa para aumentar su rentabilidad.
Por medio del análisis de grandes volúmenes de datos es posible mezclar información de los productos que los establecimientos comerciales venden, con detalles de los tipos de consumidores que son atraídos por las distintas cadenas.
Definir el diseño de un centro comercial, determinar la combinación de tipos de locales y el tamaño óptimo de los mismos para maximizar los beneficios de las áreas comerciales, son objetivos que pueden alcanzarse mediante el análisis adecuado de grandes volúmenes de datos.
Los volúmenes de datos que cada segundo se generan en el entorno digital, permite a los líderes empresariales tomar decisiones informadas que se basan en el análisis de evidencia empírica.
Determinar si se está obteniendo la mayor rentabilidad posible en cada punto de venta y si se está llegando a los establecimientos con mayor potencial de facturación, es parte de lo que se puede resolver con soluciones de geomarketing.
A través de técnicas de gestión de Big Data, es posible recopilar, validar y analizar grandes volúmenes de información para todo tipo de puntos de venta, como las tiendas de conveniencia o pulperías que operan en los países centroamericanos.
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