Para que los minoristas puedan mantenerse por delante de la competencia digital, deben superar desventajas en cuanto a costes y flexibilidad, para conseguirlo es necesario tener una visión en tiempo real de lo que ocurre dentro y fuera de los puntos de venta.
Los retailers deben comenzar a tomar medidas inmediatas ante sucesos imprevistos en sus puntos de venta físicos, como la falta de inventario, problemas en las estanterías, impactos ambientales, eventos locales, perdida de mercancía y de clientes, entre muchas otras, ya que generan una pérdida importante para sus negocios.
En la era digital, los datos se crean con una rapidez nunca antes vista y su aplicación correcta en la inteligencia de negocios ya está generando un valor incalculable para las empresas
Los análisis de foot traffic ha transformado la forma en que se definen las estrategias comerciales en el negocio de las franquicias de comida rápida.
Entender los patrones de conducta de los consumidores es crítico para todo tipo de restaurantes. Es aquí donde las herramientas de Big Data juegan un papel muy importante, ya que con ellas es posible medir la afluencia y movilidad vehicular y peatonal (foot traffic) de una ubicación, entre otras variables. Con estos análisis, se puede conocer y predecir el desempeño de los puntos de venta, así como estimar la facturación de los competidores o de ubicaciones potenciales (site selection).
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.
A través del análisis de datos es posible mejorar el funcionamiento de los vehículos, reducir costes, mejorar procesos, establecer estrategias, optimizar rutas y tiempos y prever e identificar problemas, entre otros.
El análisis del transporte toma diversos ecosistemas de datos, ayudando a los líderes del sector, a utilizar técnicas analíticas avanzadas como machine learning, Big Data y data geoespacial, para optimizar las estrategias de negocio del sector.
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.
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.
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.
Las nuevas metodologías de gestión de datos permiten ahora a los retailers aprovechar hasta la más mínima pieza de información para generar insights de valor que ayuden a optimizar lar estrategias de marketing y fidelización de clientes.
¿Qué promoción hacemos para que lleguen más clientes al punto de venta?
¿Cómo hacemos para que se queden más tiempo en la tienda?
¿Cómo mejoramos la experiencia del cliente para que compre más en cada visita?
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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