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 caracterización de zonas por medio de Big Data se está volviendo más frecuente para implementar estrategias y soluciones dentro de los sectores empresariales
La variedad de soluciones basadas en la inteligencia de localización y caracterización de zonas, dependen de un análisis de puntos de interés (POIs) eficiente, que beneficie a cualquier tipo de negocio.
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.
Los análisis de afluencia peatonal y la inteligencia de localización han revolucionado la forma en que los minoristas implementan las estrategias de expansión, comerciales y operativas en el mercado de las franquicias de restaurantes de comida rápida.
Entender los patrones de movilidad de los consumidores es fundamental para todo tipo de negocio.
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 ciencia de datos ahora genera soluciones estratégicas que ayudan a los retailers a identificar las ubicaciones potenciales óptimas para expandirse, evaluando el potencial de mercado de zonas de interés para la apertura de nuevas tiendas.
Al utilizar técnicas de geomarketing e inteligencia de localización basada en datos geoespaciales, las empresas minoristas pueden realizar análisis que identifiquen zonas o puntos de interés al analizar la concentración de personas, identificar los lugares más y menos concurridos, los horarios y días de mayor tráfico peatonal y vehicular, y definir los perfiles de compra de los consumidores en zonas de interés.
La analítica de footfall ayuda a tomar decisiones críticas tanto operativas como estratégicas para cualquier tipo de negocio, mejorando las tasas de conversión, maximizando las ventas, optimizando costos y aumentando el posicionamiento de la marca.
Gracias a la data de movilidad, los retailers pueden obtener una visión más profunda de su negocio analizando los cambios en los volúmenes de ventas y las consecuencias de las fluctuaciones en los niveles de afluencia peatonal(footfall) dentro y fuera de las tiendas, Al mismo tiempo, pueden medir la eficacia de las campañas de marketing, proporcionando una imagen más clara de lo que realmente funciona para un público objetivo.
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.
Empecemos desde las bases: si quisiéramos definir la mejor estrategia para la apertura de nuevas tiendas para una cadena minorista de ropa, ¿qué preguntas deberíamos hacernos para asegurar el éxito del plan de expansión?
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.
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.
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.
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.
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