Geomarketing y casos reales de éxito
Tomar decisiones basadas en modelos que recopilen información sociodemográfica del área, que caractericen el entorno comercial de las posibles ubicaciones de las nuevas tiendas e incluyan datos de los gustos y preferencias de los potenciales clientes, reduce los riesgos de las inversiones en la apertura de nuevos puntos de atención.
Los equipos de trabajo y las empresas "data driven", organizaciones que se basan en el empleo eficiente de los datos como eje de todos sus procesos, han encontrado en las soluciones de Inteligencia Comercial y Geomarketing, una posibilidad de disminuir los riesgos en nuevas inversiones asociadas a planes de expansión y apertura de nuevas tiendas.
En Centroamérica existen grupos corporativos que ya se benefician de este tipo de soluciones, como lo es el caso de una cadena regional de tiendas dedicada a la venta de artículos deportivos.
Problema a resolver
Un grupo empresarial dedicado a la comercialización de artículos deportivos necesitaba, como parte de su plan de expansión, identificar las zonas más idóneas para la apertura y puesta en marcha de nuevos puntos de venta en Costa Rica.
Nuestra solución de Inteligencia Comercial
Para resolver este problema, CentralAmericaData, empresa que en Centroamérica es asociada a MarketDataMéxico, desarrolló un modelo probabilístico que recopila información geográfica, sociodemográfica y subjetiva sobre preferencias e intereses de los potenciales clientes de los puntos de venta de la cadena.
Entre las variables que contemplaba el modelo se encuentran: índice de flujo vehicular en las zonas en análisis, mapas de calor de la población flotante y residente, concentración de tiendas deportivas en la zona, interés por la categoría "deportes" evidenciado en el entorno digital por los consumidores que habitan o transitan en las zonas objeto de análisis y una caracterización de la demanda, con una estimación del gasto potencial en tiendas similares a las que pretendía abrir nuestro cliente.
Facturación de tiendas existentes y potencial de nuevos puntos de venta
Para enriquecer el modelo de evaluación de zonas, se incorporó información de facturación de tiendas ya existentes de la empresa, pues al comparar áreas con características comerciales similares a las nuevas ubicaciones, se puede estimar las ventas que se podrían alcanzar.
Esta información también permite a los tomadores de decisiones, verificar si un punto de venta ya existente está obteniendo los niveles de venta esperados o si estos están por debajo de lo aceptable. Los datos recabados son de relevancia al momento de establecer que tan rentable es una tienda en función del entorno comercial en el que se ubica.
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 a: registros en redes sociales, comportamiento en línea, directorios de empresas, tránsito vehicular, encuestas de consumo y registros de importaciones.
A través del uso de técnicas de Big Data y machine learning, se generó el modelo que permitió identificar las zonas con mayor idoneidad para la apertura de nuevos establecimientos.
