¿Quién gana en el mercado orgánico?: Whole Foods Market Vs. Sprouts Farmers Market

Entender los patrones de movilidad de los consumidores es fundamental para todo tipo de negocio. Las herramientas de Big Data y los datos geoespaciales juegan un papel muy importante en estos análisis, ya que permiten medir el tráfico peatonal y la conducta de los consumidores en cualquier zona o punto de interés.

Los análisis de afluencia peatonal, la inteligencia de localización y la categorización de puntos de venta, han revolucionado la forma en que los minoristas implementan las estrategias de expansión, comerciales y operativas en el mercado de las franquicias de supermercados enfocados a productos de origen más orgánico.

Gracias a estos análisis, los negocios obtienen un panorama más detallado del rendimiento de sus tiendas, al mismo tiempo que predicen u estiman el posicionamiento de marca, el comportamiento de sus clientes, las tendencias del mercado, la facturación y modelos de expansión (site selection), tanto como propios, como el de sus competidores.

Aplicando técnicas de geomarketing mediante la minería de data geoespacial, se logra recopilar información valiosa que ayuda a generar distintos insights relacionados con la cantidad y el tipo de personas que visitan un lugar o zona en específico, los horarios y momentos del día con más concurrencia, el tiempo de permanencia dentro de sus tiendas, el recuento y clasificación de visitas dentro de las tiendas, el potencial de mercado de puntos de venta u otros puntos de interés (POI) que los líderes pueden utilizar para tomar decisiones más rápidas e inteligentes que generen una mayor rentabilidad.

La correlación entre la movilidad peatonal, las visitas, las ventas y el éxito de los supermercados de comida orgánica, ha sido estudiada y probada, por lo que el desarrollo de este tipo de análisis se ha convertido en una prioridad en el proceso de selección de emplazamientos y en el modelado de la expansión de las cadenas de supermercados.

Caso de Estudio: Whole Foods Market Vs. Sprouts Farmers Market Phoenix, Arizona, Estados Unidos

En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de dos franquicias de supermercados enfocados en productos orgánicos en Phoenix, Arizona, Whole Foods Market y Sprout Farmers Market, ambas situadas en Tatum Street.

En este caso de estudio analizamos la movilidad y el tráfico peatonal dentro y fuera de los supermercados, con el objetivo de entender los patrones de comportamiento de los consumidores que visitan ambas marcas. Este análisis pretende responder a las siguientes preguntas:

¿Cómo se distribuyen las visitas en cada local?

Mediante la inteligencia de localización se localizan los puntos de interés, después se aplica un heatmap basado en un análisis de movilidad con lo que se logra observar la distribución interna, la dispersión de la movilidad de los consumidores y la distribución de visitas en el interior de ambos super mercados.

Esto brinda información muy útil a la hora de conceptualizar el diseño de la infraestructura y los planos arquitectónicos internos que conforman cada supermercado, con el fin de que los líderes puedan implementar un modelo de expansión más eficiente.

¿Cuál de los supermercados es el más visitado?

Distribución porcentual de las visitas registradas entre el 12 de diciembre del 2020 y 22 de enero del 2021:

Al analizar la movilidad al interior de ambos supermercados utilizando el periodo de tiempo establecido, identificamos que el 58% eligió visitar Sprouts Farmers Market, mientras que el 41% restante prefirió Whole Foods Market, lo cual tiene una correlación con la ubicación de las tiendas y la preferencia de los consumidores cuando se trata de elegir productos orgánicos.

Con esto, también es posible observar la evolución de las visitas a lo largo del tiempo, lo que puede ser muy útil para identificar patrones de comportamiento tanto de los clientes actuales como de los potenciales y las tendencias del mercado.

Identificar la conducta de los consumidores: ¿Qué días de la semana son los más concurridos?

 

Una de las aplicaciones más interesantes de la analítica de localización es que permite conocer mejor los patrones de comportamiento de los consumidores, y ofrece valiosos conocimientos para diseñar campañas de marketing y estrategias comerciales.

Al realizar un análisis más profundo, es posible determinar el porcentaje de visitas por hora. Este análisis es muy útil para conocer cuál es el rendimiento de los supermercados en las horas con mayor actividad del día.

¿Cuál es el patrón de movilidad del tráfico peatonal a los alrededores de ambos Supermercados?

Aunque las visitas están relacionadas con el rendimiento de cualquier local comercial, no son el único factor clave para el éxito. Otro aspecto fundamental que debe analizarse es el entorno de la ubicación, ya que permite identificar a la competencia y comprender su éxito, estimando el número de visitas que recibe, ingresos, estrategias, etc.

Al recopilar información sobre los clientes potenciales de la competencia, es posible realizar un benchmarking más detallado y generar estrategias que logren acaparar a los clientes de la competencia.

Este análisis del entorno nos proporciona una imagen más general de las zonas aledañas y de los patrones de movilidad de las personas que se mueven los alrededores. Estos datos, combinados con otros factores, otorgan una visión profunda a la hora de predecir los ingresos de cualquier establecimiento comercial

¿Qué otras percepciones pueden obtenerse analizando la afluencia de visitas en un punto de venta?

Entender qué clientes visitan ambos supermercados

Al analizar los datos durante un periodo de tiempo determinado en un lugar específico, como un supermercado, es posible estimar la distribución porcentual de consumidores que visitaron ambos centros comerciales.

Estas soluciones benefician a cualquier tipo de negocio, un ejemplo de esto es otro caso de estudio que se realizó para comparar dos de los supermercados más populares de la ciudad de Guadalajara Jalisco, México, los resultados fueron más que interesantes. Lee más sobre este caso: Walmart Vs. Soriana: Análisis del tráfico peatonal de consumidores

Perfilamiento de clientes

Otro análisis posible es el perfilamiento de los clientes, ya que es posible saber en qué otros lugares (tiendas, restaurantes, centros comerciales, áreas residenciales, entre otros) estuvieron las personas que visitaron un establecimiento. Así, ambas marcas pueden saber cómo es el comportamiento de sus clientes, y saber dónde y cuánto tiempo estuvieron dentro y después de visitar un supermercado.

Identificar zonas idóneas para establecer nuevos puntos de venta

Con data del Wealth Index Global, recopilada por Facebook, se pueden estimar los niveles socioeconómicos de los habitantes, su edad y su perfil. En paralelo, aplicando técnicas de análisis de datos geoespaciales, se localizan edificios corporativos, zonas residenciales, escuelas, etc.; lo cual, hace posible entender con claridad cómo es el comportamiento de las personas que transitan por un área determinada, entender cómo son, sus gustos, preferencias, nivel socioeconómico y potencial de compra.

¿Cuál es el potencial de facturación de mi competidor o de un punto de venta?

A través de modelos de machine learning, es posible predecir la facturación de un punto de venta determinado. Con estos modelos, Whole Foods podría llegar a conocer cuál es el potencial de facturación o visitas de su competidor Sprouts Farmers Market en una semana, mes, o año específico. También estos modelos sirven para predecir el potencial de un nuevo punto por abrirse. Esto es ideal para complementar los estudios de viabilidad de nuevos puntos de venta en planes de expansión.

Todos estos insights son generados al aplicar la inteligencia de localización y los análisis de movilidad, si le interesa conocerlos más a fondo, realizamos un estudio donde se hace una caracterización de Zona Rosa, en Ciudad de México.