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. Mediante estos análisis, los negocios pueden tener un panorama más detallado del rendimiento de sus establecimientos, al mismo tiempo que predicen u estiman la penetración de mercado y la facturación de la competencia o identifican áreas para la planificación de la expansión.
Aplicando técnicas de geomarketing mediante la recolección de data geoespacial, se logran obtener distintos insights relacionados con la cantidad de personas que visitan un lugar o zona en específico, los horarios y momentos del día con más concurrencia, el tiempo de permanencia o el recuento de visitas dentro de las tiendas , generando información valiosa sobre el rendimiento de los puntos de venta u otros puntos de interés (POI) que los líderes pueden utilizar para tomar decisiones más inteligentes y que generen una mayor rentabilidad.
La correlación entre el tráfico peatonal, las visitas, las ventas y el éxito de los restaurantes de comida rápida, ha sido estudiada y probada, por lo que el desarrollo de este tipo de investigación se ha convertido en una prioridad en el proceso de selección de emplazamientos y en el modelado de la expansión de los minoristas.
En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de dos franquicias de comida rápida en Miami, South Beach, Florida, McDonald’s y Burger King, ambas situadas cerca de Flamingo Park.
En este caso de estudio analizamos el tráfico peatonal dentro de los restaurantes y en el entorno inmediato, con el objetivo de entender los patrones de comportamiento de las personas 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, la resolución que estos datos aportan, permiten observar en qué zonas al interior de cada restaurante se dispersa el movimiento de las personas. Esto es un insight muy útil a la hora de conceptualizar el diseño de la infraestructura y los planos arquitectónicos internos que conformaría a cada restaurante antes de implementar un modelo de expansión.
Una vez seleccionando los puntos de interés, generamos un mapa de calor que nos permite mostrar la distribución de visitas en el interior de ambos restaurantes a los alrededores de Flamingo Park.
¿Cuál de los restaurantes es el más visitado?
Distribución porcentual de las visitas registradas en el mes de diciembre de 2020 y enero de 2021:
Al analizar la afluencia al interior de ambos restaurantes utilizando el periodo de tiempo establecido, identificamos que el 68% eligió visitar McDonald’s, mientras que el 32% restante prefirió Burger King, lo cual tiene una correlación con la ubicación de los restaurantes y su popularidad.
Con esto, también es posible entender 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.
Reconocer los patrones de los clientes: ¿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 el rendimiento de los restaurantes en las horas con mayor actividad del día.
¿Cómo es el patrón de movilidad del tráfico peatonal a los alrededores de ambos restaurantes?
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 roben 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 restaurantes
Al analizar los datos durante un periodo de tiempo determinado en un lugar específico, como un restaurante, es posible estimar la distribución porcentual de consumidores que visitaron ambos restaurantes.
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 restaurante.
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, Burger King podría llegar a conocer cuál es el potencial de facturación o visitas de su competidor McDonald’s 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.
