Datos de movilidad y su valor para el sector retail

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.

Aunque en el pasado ya se han hecho estudios y análisis de la afluencia de consumidores en ciertas áreas de las ciudades, ahora existen nuevas metodologías y otras fuentes de datos que brindan resultados más precisos.

Registros de transacciones de los servicios de micromovilidad, como los generados por las empresas dedicadas al alquiler de bicicletas, patinetas eléctricas o scooters para desplazarse distancias cortas en ciudades, información de viajes de aplicaciones móviles dedicadas al transporte de personas y datos que proporcionan los teléfonos celulares o sitios de Internet, son algunas de las fuentes que hacen posible realizar este tipo de análisis.

En el sector retail y de consumo masivo: ¿Qué problemas se pueden resolver utilizando datos de movilidad de personas? 

Es posible utilizar estas soluciones para mejorar el proceso de identificación y selección del sitio más idóneo para instalar un punto de venta y así reducir el riesgo de las inversiones. También se puede establecer si un establecimiento comercial está vendiendo todo lo que podría vender, en función de lo niveles de movilidad peatonal en la zona y la capacidad de consumo de quienes por allí transitan.

¿Cómo se implementan estas soluciones?

Para elaborar soluciones para empresas de este sector se desarrollan modelos que se alimentan de datos que describen la movilidad de los consumidores. Estas herramientas tienen la capacidad de estimar el potencial de venta al que debería aspirar un comercio, todo en función de su ubicación y su nivel de afluencia peatonal.

Para que estos modelos provean estimaciones certeras, los datos se deben complementar con información del nivel socioeconómico de los consumidores que transitan por los sitos objeto de análisis y además, en algunos casos, es posible acceder a cifras de facturación de los comercios que operan en cierta zona de la ciudad.

Para la puesta en marcha e implementación de estas soluciones, se utilizan diversas metodologías y se combinan el uso y análisis de datos de movilidad peatonal, con la aplicación de algoritmos de machine learning.

Metodología utilizada 

La metodología utilizada para la elaboración de estas soluciones consiste en la aplicación de modelos que tienen la capacidad para aprender, generalizar y retener conocimiento de los datos, lo que permiten conocer las áreas con mayor potencial de venta para un negocio del sector retail.

¿Qué valor agregado genera esta solución? Permite a las empresas comerciales analizar si sus niveles de venta en los establecimientos ya existentes están alcanzando su potencial, en función de la movilidad peatonal del área y el nivel socioeconómico de las personas, también ayuda a identificar zonas idóneas para la apertura de nuevos locales.

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