Ubicación óptima = Negocio exitoso

Ya sea que se trate de un restaurante, una cafetería, un hotel, un supermercado, o una tienda de repuestos de automóviles, la ubicación es, sino el principal, uno de los factores más decisivos a la hora de determinar el éxito o fracaso de un negocio.

Por Agustina Cobas, Directora de Contenidos de MarketDataMéxico

Las empresas del sector inmobiliario, restaurantes y cadenas de retail saben mejor que nadie cuán valioso y determinante es, para el éxito de un negocio, encontrar la ubicación óptima. La tecnología, de la mano de las nuevas metodologías de análisis de Big Data, permiten ahora simplificar parte de este complejo proceso de selección de ubicaciones, analizando al máximo detalle, la afluencia peatonal en cada ubicación.

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Para nadie es un secreto que cada año cientos de negocios, pequeños y grandes, fracasan alrededor del mundo debido, entre otros factores, a malas decisiones en el proceso de selección de la ubicación para el punto de venta.

Ya sea que se trate de un restaurante, una cafetería, un hotel, un supermercado, o una tienda de repuestos de automóviles, la ubicación es, sino el principal, uno de los factores más decisivos a la hora de determinar el éxito o fracaso de un negocio.

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Los avances tecnológicos recientes, sumados a la creciente disponibilidad de información, están ayudando cada vez más a reducir la brecha de incertidumbre que normalmente existe sobre el desempeño futuro de un nuevo punto de venta.

Uno de los principales avances tiene que ver con la forma de estimar la afluencia peatonal en una ubicación determinada. Ahora es posible, entre otras cosas, estimar con un alto grado de precisión, cuantas personas ingresan cada hora a un centro comercial, cuántas transitan por determinada avenida en cierto momento del día, o, por ejemplo, cuántas entran y salen de un centro de distribución industrial, sin tener la necesidad de poner una persona en la entrada del lugar a contar manualmente a quienes ingresan.

Por ejemplo, es posible identificar no solo cuántas personas pasan cada día por la puerta de una tienda o un hospital, sino que también se puede identificar de dónde provienen esas personas.

(Imagen ilustrativa que representa la movilidad de personas. Cada punto azul corresponde a un dispositivo a una hora y ubicación específica)

Así, una cadena de tiendas por departamento podría, por ejemplo, estimar cuántos potenciales consumidores pasaron por su puerta a lo largo de un mes y no ingresaron, y de éstos, cuántos estuvieron antes en un punto de venta de la competencia.

Con más capas de información, el análisis se enriquece aún más.

Cuando a los datos de afluencia peatonal en un punto se le agregan otras capas de información, como por ejemplo, las características sociodemográficas de las personas, o sus gustos y preferencias, el valor del análisis crece exponencialmente.

Cruzando estas capas de información, se puede optimizar aún más la búsqueda y selección de las zonas más adecuadas para abrir, por ejemplo, una tienda de artículos deportivos. Es posible no solo medir la afluencia peatonal en una calle determinada, sino también cruzarla con los datos del interés en deportes que manifiestan las personas que transitan por la zona en cuestión.