Los análisis en base a Big Data, permite a los operadores de centros comerciales maximizar los ingresos y las visitas al realizar una mejor selección de inquilinos, optimizar el diseño del centro comercial, determinar los alquileres, establecer señalizaciones y campañas publicitarias etc.
Las nuevas herramientas tecnológicas permiten a los operadores de centros comerciales medir la cantidad de consumidores que transcurren dentro y fuera de los establecimientos, el tiempo que lo hacen, conocer su estatus sociodemográfico y entender los patrones de conducta de los visitantes, ayudando a determinar la mejor combinación de tiendas, infraestructura del lugar, rango de precios de los alquileres e implementar señalizaciones y publicidad más eficiente.
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 Big Data complementada por técnicas de geomarketing e inteligencia de localización, permiten realizar estimaciones cada vez más certeras sobre los niveles de visitas que reciben los puntos de venta, revelando patrones geográficos de fidelidad a la marca y penetración en el mercado.
Conocer a la competencia y saber cómo se comporta en el mercado, ya es posible, gracias a herramientas tecnológicas que proporcionan un panorama de la actividad de los dispositivos móviles asociada a las ubicaciones de las marcas, ayudando a visualizar una imagen detallada del compromiso de los consumidores, la fidelidad a la marca y la penetración en el mercado.
La inteligencia comercial y las herramientas tecnológicas permiten a los negocios minoristas analizar a fondo el comportamiento de sus clientes dentro y fuera de sus tiendas, con el fin de identificar el lugar idóneo para futuros planes de expansión.
Los modelos de ciencia de datos, son la tercera fase de los análisis de inteligencia de localización y movilidad, ayudan a los retailers a evaluar el potencial de mercado de zonas de interés para la apertura de nuevas tiendas e identificar las ubicaciones potenciales óptimas para expandirse. Ésta se divide en tres pasos:
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.
El análisis de conducta del cliente, es importante para entender cómo los usuarios interactúan con una marca, ahora puede hacerse de forma más objetiva y real, usando técnicas de gestión de Big Data.
La analítica de comportamiento de clientes es el proceso de recopilación y análisis de los datos que, junto con herramientas tecnológicas como la Big Data, machine learning y geomarketing, ayudan a obtener una perspectiva a largo plazo sobre el valor medio de compra, la vida útil de los clientes y la interacción de los usuarios con una marca, permitiendo a las empresas incorporar estrategias comerciales con base en datos que faciliten la toma de decisiones y la maximización de los ingresos.
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.
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.
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.
Hoy en día los consumidores tienen acceso a la información en cualquier momento y lugar, incluyendo qué, dónde y cuándo comprar, cuánto pagar, entre otras cosas. Esto hace que sea cada vez más importante utilizar el análisis de datos enfocado en el consumidor para predecir cómo se comportarán cuando interactúen con las marcas.
El objetivo del análisis del consumidor es crear una visión de cliente única y precisa para tomar decisiones estratégicas sobre cómo adquirirlos, identificarlos y retenerlos. Cuanto mejor se conozcan los patrones de compra de los consumidores, más precisa será la predicción del comportamiento y recorrido de los mismos cuando adquieran algún producto o servicio.
Con técnicas avanzadas de Big Data que permiten recolectar y analizar grandes volúmenes de datos de movilidad, es posible establecer el lugar de residencia y los sitios que frecuentan los consumidores previo a visitar un centro comercial o un supermercado.
En la actualidad los líderes empresariales tienen acceso a soluciones de Inteligencia Comercial que se basan en millones de datos anonimizados que a cada segundo generan los teléfonos móviles, registros que permiten realizar estimaciones cada vez más certeras sobre los niveles de afluencia que reciben los establecimientos comerciales.
Analizar la cantidad de consumidores que visitan los establecimientos de cualquier empresa de retail, establecer los días y horarios de mayor afluencia y compararlo con los puntos de venta competidores, es posible hacerlo con técnicas de Big Data que permiten recolectar y analizar grandes volúmenes de datos de movilidad.
Los millones de datos anonimizados que a cada segundo generan los teléfonos móviles en todos los mercados del mundo, permiten realizar estimaciones cada vez más certeras sobre los niveles de afluencia peatonal que reciben los establecimientos comerciales.
Durante el primer semestre de 2021 en los países centroamericanos los consumidores incrementaron su interés por los comics, las artes marciales, motocicletas, comida vegetariana, servicios de spa, viajes aéreos, productos para la pérdida de peso y los artículos deportivos.
A través de un sistema que monitorea en tiempo real los cambios en los intereses y preferencias de los consumidores en los países de Centroamérica, desarrollado por CentralAmericaData, es posible proyectar tendencias de demanda a corto y largo plazo, para los diferentes productos, sectores y mercados que operan en la región.
Durante el primer trimestre de 2021 el consumo de productos de limpieza para el hogar creció en cinco de los seis mercados centroamericanos, siendo Honduras y Panamá los países que reportaron las tasas de variación interanual más altas.
Datos revelados por Kantar División Worldpanel destacan que entre enero y marzo de 2020 y el mismo período de 2021 el consumo de productos de indulgencia y de limpieza aumentaron 28% en Honduras, 17% en Panamá, 13% en Nicaragua, 6% en Guatemala y 3% en El Salvador.
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,...
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