Los análisis de foot traffic han transformado la forma en que se definen las estrategias comerciales en el negocio de las franquicias de restaurantes de comida rápida y cafeterías.
Entender los patrones de conducta de los consumidores es crítico para todo tipo de restaurantes. Es aquí donde las herramientas de Big Data juegan un papel muy importante, ya que con ellas es posible medir la afluencia y movilidad vehicular y peatonal (foot traffic) de una ubicación, entre otras variables. Con estos análisis, se puede conocer y predecir el desempeño de los puntos de venta, así como estimar la facturación de los competidores o de ubicaciones potenciales (site selection).
Con técnicas de minería de Big Data, se puede analizar la afluencia peatonal de una ubicación, al combinar esta información con datos geoespaciales, es posible visualizar a detalle el desempeño de los puntos de venta y los puntos de interés.
La correlación entre el foot traffic y las ventas en los restaurantes de comida rápida ha sido estudiada y probada, por lo que el desarrollo de estos estudios se ha vuelto una prioridad para evaluar puntos de interés.
Caso de Estudio: McDonald’s Vs. Burger King Garza Sada (Monterrey Nuevo León, México)
En PREDIK Data-Driven realizamos un estudio detallado de dos puntos de venta del formato franquicia restaurantera que operan las cadenas McDonald’s y Burger King: McDonald´s Garza Sada y Burger King Garza Sada, los dos más cercanos al campus universitario Tecnológico de Monterrey.
Analizamos el foot traffic o afluencia en los establecimientos y en el entorno inmediato, con el objetivo de entender cuáles son los patrones de comportamiento de las personas que visitan ambas marcas. Con este análisis se busca responder las siguientes preguntas:
¿Cómo se distribuyen las visitas en cada establecimiento?
Algo a tener en cuenta es que la resolución de la data es tal que nos permite ver en qué áreas específicas al interior del restaurante, se concentra el movimiento de las personas. Esto es de gran utilidad a la hora de conceptualizar el diseño de infraestructura y la distribución de las áreas que conforman cada restaurante.
Con el análisis correcto de las visitas registradas sabemos que la total distribución porcentual equivale a que Mcdonald’s concentra el 75% de las visitas y Burger King un 25%, lo cual va en línea con la popularidad y localización de cada restaurante.
¿Qué días de la semana son los de mayor concurrencia?
Una de las aplicaciones más interesantes de este tipo de soluciones es que permite conocer de mejor manera el comportamiento de los consumidores, y brinda insights de gran valor para diseñar estrategias comerciales prácticamente personalizadas.
También se puede profundizar en el análisis de la data y determinar las visitas por hora. Este análisis es muy útil para conocer los horarios más concurridos.
¿Cómo es el entorno inmediato de los restaurantes Burger King Garza Sada y McDonald’s Garza Sada en Monterrey?
Si bien las visitas se correlacionan con el desempeño de un establecimiento, no son el único factor importante. Otro aspecto fundamental que se debe analizar es el entorno del lugar, ya que permite conocer otros establecimientos restauranteros, analizar las visitas que reciben, y entender cómo son y cómo se comportan los potenciales clientes que se movilizan en los alrededores de los puntos de venta.
El análisis del entorno nos ofrece un panorama más general acerca de la zona y cuánta gente se mueve por el lugar. Este dato, combinado con otros factores es realmente útil a la hora de predecir la facturación de un establecimiento.
¿Qué otros insights se puede obtener al analizar la afluencia de personas en un punto de venta?
Entender qué clientes comparten ambas cadenas
A través del análisis de los datos durante un periodo de tiempo determinado en una ubicación específica, como en un restaurante, es posible dimensionar a los consumidores, y saber cuáles clientes que estuvieron en McDonald’s también estuvieron en Burger King.
Estas soluciones benefician a cualquier tipo de negocio y sector, un ejemplo de ello, es otro caso de estudio que se realizó para comparar dos de los supermercados más populares en la ciudad de Guadalajara, Jalisco México, los hallazgos fueron interesantes. Lea más sobre este caso: «Análisis de movilidad: Caso de estudio Walmart Vs. Soriana«
Perfilamiento de clientes
Otro posible uso 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 antes y después de visitar un restaurante. Esto permite generar insights de alto valor para optimizar el entendimiento de los consumidores actuales y buscar nuevos clientes potenciales con comportamientos similares.
Identificar zonas idóneas para establecer nuevos puntos de venta
Con los análisis de afluencia es 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. Esto, sumado a un análisis profundo de los establecimientos comerciales del área en cuestión, se vuelve un factor crucial a la hora de determinar las mejores ubicaciones para la apertura de nuevas franquicias.
¿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 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.
