Entender cómo llega un producto a las manos de los clientes requiere una visión amplia y completa de la lista de todas las empresas participantes en el proceso de distribución, desde las fábricas hasta el último distribuidor al cliente final
La inteligencia de localización permite mapear en su totalidad la cadena de suministro, para identificar todos componentes que forman parte del proceso.
La selección del emplazamiento es uno de los problemas más fundamentales para los retailers en crecimiento. La apertura de un nuevo local comercial puede suponer un cambio de juego si se acierta con el lugar adecuado, o bien su nuevo local comercial podría estar condenado al fracaso si la ubicación no atrae a suficientes clientes.
Además de los factores geográficos, como la accesibilidad del transporte y los precios de los inmuebles, los factores sociodemográficos y los patrones de movilidad de las zonas de interés, desempeñan un papel fundamental en la toma de decisiones. Estos datos sobre la población, el poder adquisitivo y los hábitos de consumo son los que generan una óptima estrategia de expansión.
Los modelos predictivos, la analítica de localización y los análisis de movilidad revelan información valiosa que puede ayudar a los retailers a elegir la ubicación correcta al establecer un negocio.
¿Cómo se usan los modelos predictivos para determinar la ubicación óptima de un nuevo establecimiento?
Los modelos predictivos son una forma de análisis estadístico que utiliza la extracción de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático para extrapolar tendencias a partir de hechos históricos y acontecimientos actuales y suelen utilizarse para la evaluación de riesgos y la toma de decisiones.
Para garantizar el éxito de los planes de apertura de nuevos puntos de venta, es necesario comparar el negocio con las necesidades del mercado potencial y construir la estrategia correspondiente, y los análisis de localización y el geomarketing son la mejor herramienta para hacerlo.
Los datos de localización brindan a los retailers una ventaja competitiva en la selección del emplazamiento ya que ayudan a visualizar cómo ha cambiado la dinámica del mercado local durante un largo período de tiempo, descubriendo nuevas oportunidades y perspectivas en tiempo real que no habrían sido necesariamente evidentes a través de fuentes de datos más tradicionales o unidimensionales.
Los análisis de movilidad permiten identificar las características de las paradas y rutas de tránsito, ayudando a determinar y mejorar la cobertura global de cualquier sistema de tránsito.
En el transporte público, la analítica de movilidad puede ser de gran ayuda para las autoridades, que se enfrentan a diversos retos como la congestión vial y la diversidad de medios de transporte, entre otras. Esto plantea dificultades a los responsables y operadores del transporte público a la hora de realizar la planificación correspondiente.
El secreto de la selección del emplazamiento en un mercado tan competitivo se basa en la capacidad de analizar los datos adecuados y ser capaz de entender e interpretar las estrategias de selección de emplazamientos de las localidades cercanas para adelantarse a sus planes de expansión y obtener una ventaja competitiva.
¿Dónde? Esta es la pregunta fundamental que guía cualquier decisión de selección de emplazamiento.
Aprovechar los datos actuales e históricos de los movimientos de localización permite comprender los retos actuales y construir ciudades inteligentes, flexibles y eficientes.
A medida que más ciudades comienzan a implementar la planificación de ciudades inteligentes con base en ciencia de datos, los conocimientos de big data ayudan a formar las políticas que beneficiarán a los barrios y a las personas que viven en ellos.
Los minoristas necesitan utilizar modelos predictivos para tomar información conocida, incorporar información supuesta sobre sus clientes y factores de mercado, y combinarla con el fin de pronosticar las ventas o la rentabilidad.
Los modelos predictivosson una forma muy eficaz de identificar una zona idónea para lasestrategias de expansión, ya que se han convertido en herramienta vital para reducir cientos de lugares potenciales a un puñado o incluso a uno solo, cuando se identifica un sitio potencial, se combinan con capas de datos adicionales para determinar si cumple los requisitos del modelo, los objetivos de rendimiento de ventas y otros factores importantes específicos de sus necesidades comerciales. Lea el artículo completo aquí
Las entidades de gobierno y municipales pueden aprovechar la inteligencia de localización para optimizar la planificación estratégica, mejorar la calidad de los servicios públicos y optimizar sus presupuestos.
¿Qué proporciona la inteligencia de localización a los gobiernos?
Los datos de localización brindan a los responsables del sector público la capacidad de mejorar la planificación estratégica y las políticas operativas. Estos datos son un recurso imprescindible para las organizaciones del sector público encargadas de hacer frente a los complejos retos actuales.
Al incorporar los análisis de movilidad a la planificación urbana, es posible desarrollar infraestructuras adaptadas a las necesidades de los ciudadanos, mejorando así las condiciones de vida en la ciudad. Además, los datos de localización ayudan a optimizar costos y a priorizar los proyectos de la administración gubernamental.
¿Qué proporcionan los análisis de movilidad a la planificación urbana?
Los análisis mediante técnicas de gestión de Big data permiten a los gobiernos comprender las necesidades de sus ciudadanos, combatir el fraude, minimizar errores en los sistemas y mejorar las operaciones, reduciendo costos y mejorando los servicios de cualquier entidad gubernamental.
Un análisis de movilidad mediante datos de localización y Big Data permite a los gobiernos y a las organizaciones del sector público ofrecer servicios más eficaces y seguros, así como responder con mayor rapidez y precisión a las necesidades de clientes y ciudadanos.
La clave para atraer a los clientes potenciales a cualquier nueva ubicación es determinar su potencial de tráfico peatonal, el uso de datos de geoespaciales combinado con un análisis de movilidad, hace que el proceso de selección de emplazamientos de tiendas minoristas sea más fácil, rápido y fiable.
En PREDIK Data-Drivenapoyamos a las corporaciones a optimizar sus estrategias de expansión con metodologías 100% basadas en datos. Uno de nuestros clientes, una corporación regional minorista de artículos de calzado, logró determinar en cuál centro comercial fue más conveniente abrir su primera tienda física, reduciendo así los riesgos de inversión y maximizando sus ingresos, al haber identificado a sus clientes potenciales y su mercado target en los malls.
Con el objetivo de optimizar los costos de publicidad y maximizar los ingresos, los equipos de marketing están utilizando data geoespacial para crear geocercas en zonas específicas, permitiéndoles llegar a audiencias con más probabilidades de convertirse en clientes potenciales.
¿Qué es el geofencing marketing?
El marketing de geofencing se basa en la inteligencia de localización que permite conectar con los usuarios de teléfonos inteligentes en un área geográfica designada, a través de aplicaciones móviles, esta herramienta consiste en establecer límites virtuales alrededor de un punto o área de interés, con el que se genera un trigger cada vez que alguien con un dispositivo móvil los cruza. Cuando esto sucede, se envía al dispositivo móvil de esa persona una notificación que anuncia una tienda, marca, servicio o producto. Lea el artículo completo aquí
La analítica de la localización está ocupando su lugar como herramienta clave para identificar lo que los consumidores quieren y necesitan, independientemente de su riqueza o estatus demográfico. El COVID ha provocado cambios de comportamiento totalmente inesperados.
¿Cómo puede ayudar la inteligencia de localización a la recuperación de un negocio?
Los análisis de micro-movilidad mejoran las estrategias de expansión de los retailers, ya que identifican con precisión los datos demográficos de los consumidores, comprendiendo el comportamiento de los clientes y el rendimiento de sus competidores.
La micro-movilidad es una metodología que combina los datos geoespaciales y los análisis de movilidad para resolver diversos problemas y mejorar las estrategias de expansión, ayudando a comprender cómo se mueven las personas en torno a determinadas ubicaciones físicas, permitiendo a las empresas analizar los patrones de movimiento alrededor de lugares específicos, como las tiendas minoristas, para extraer información significativa.
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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