Modelos de expansión en centros comerciales: Caso de éxito

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  • La clave para atraer a los clientes potenciales a cualquier nueva ubicación es determinar su potencial de tráfico peatonal, el uso de datos de geoespaciales combinado con un análisis de movilidad, hace que el proceso de selección de emplazamientos de tiendas minoristas sea más fácil, rápido y fiable. En PREDIK Data-Driven apoyamos a las corporaciones a optimizar sus estrategias de expansión con metodologías 100% basadas en datos. Uno de nuestros clientes, una corporación regional minorista de artículos de calzado, logró determinar en cuál centro comercial fue más conveniente abrir su primera tienda física, reduciendo así los riesgos de inversión y maximizando sus ingresos, al haber identificado a sus clientes potenciales y su mercado target en los malls.CASO DE ESTUDIO: GEOMARKETING APLICADO A LA ESTRATEGIA DE EMPLAZAMIENTO DENTRO DE CENTROS COMERCIALES DE UNA CADENA DE ARTICULOS DE CALZADOProblema a resolver  La compañía, dedicada a la comercialización de artículos de calzado, necesitaba identificar los centros comerciales más idóneos para la apertura y gestión de su primer punto de venta, ya que solo contaba con tiendas virtuales.Nuestra solución de Inteligencia Comercial  En PREDIK Data-Driven desarrollamos un modelo probabilístico que recopila información geográfica, sociodemográfica y subjetiva sobre preferencias e intereses de potenciales clientes de la cadena, analizamos la movilidad intra-tienda y a los alrededores de los puntos de interés, identificamos posibles competidores, y realizamos una predicción del potencial de venta de la cadena dentro de cada uno de los centros comerciales.Le puede interesar: «Micro-movilidad para determinar dónde ubicar tiendas retail«Metodología y fuentes de datos utilizadas La metodología utilizada para el desarrollo de esta solución consistió en la recopilación, depuración, homologación, validación y análisis de toda la información de fuentes secundarias y terciarias, incluyendo, más no limitado al: 
  • La información geográfica del entorno de los centros comerciales como:
  • Datos de la población flotante interesada en artículos para calzado y en marcas de zapatos.
  • Datos de posicionamiento de dispositivos móviles que registraron una visita a los centros comerciales.
  • Identificación de competidores en los centros comerciales.

2. Procesamiento y análisis de datos de las audiencias en redes sociales que visitan los centros comerciales, los cuales nos permitieron determinar el perfil de los visitantes y de aquellos que interactúan con los temas más relacionados con la cadena.

3. Procesamiento y análisis de datos de registros de posiciones de dispositivos móviles de más de 2,000,000 de usuarios en la ciudad de interés, que nos permitieron identificar a un nivel más detallado las características de los visitantes de los centros comerciales, a partir de la identificación de sus patrones de movilidad intra-tienda y de los alrededores.

4. En este punto ya conocemos al cliente potencial que tiene cada centro comercial, así como las características generales del visitante (preferencias, niveles socioeconómicos, otros puntos de interés que visita , distribución de las visitas según día y hora, etc.).

Ahora bien, con fines de lograr una estimación de las ventas potenciales, fue necesario contar con información del cliente como:

  • Ticket promedio de las ventas que registran online.
  • Histórico de ventas registrada en la ciudad de interés.
  • Visitas a la tienda online desde la ciudad.
  • Ubicación de clientes según lugar de entrega de producto.

Fuente : PREDIK Data-Driven

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