Análisis de puntos de venta con base en Big Data

Conocer y entender la distribución geográfica de los puntos de venta del canal retail, puede brindar a los minoristas nuevas oportunidades para mejorar la promoción y comercialización de sus productos e influir de mejor forma en los consumidores a la hora de tomar decisiones de compra.

Cuando hablamos de punto de venta (POS), nos referimos al lugar en el que un cliente ejecuta el pago de bienes o servicios. Puede ser una tienda física, donde se utilizan terminales para procesar pagos con tarjeta, o un punto de venta virtual, como un ordenador o un dispositivo electrónico móvil.

Estos son la base del éxito para los retailers, ya que los consumidores tienden a tomar decisiones de compra sobre productos o servicios de alto margen en estos lugares estratégicos. Conocer y entender la distribución geográfica de los puntos de venta del canal retail, puede brindar a los minoristas nuevas oportunidades para mejorar la promoción y comercialización de sus productos e influir de mejor forma en los consumidores a la hora de tomar decisiones de compra.

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¿Qué valor agregado obtienen las empresas de retail al realizar este análisis?

• Permite optimizar la estrategia de comercialización para enfocarse en los puntos de venta con mayor potencial de facturación. 
• Facilita la identificación de puntos de venta que podrían estar sobre o sub atendidos. 
• Permite reorientar los esfuerzos de mercadotecnia y posicionamiento de productos hacia los puntos de venta de mayor potencial. 
• Se logra maximizar la rentabilidad del negocio, al reorganizar la estrategia comercial y de distribución en el canal tradicional.

¿Cómo y con qué herramientas se realiza?

Data de movilidad

La data de movilidad consiste en un conjunto de registros históricos anonimizados de distintas posiciones de un dispositivo móvil. Con ayuda de algoritmos matemáticos es posible generar clasificaciones para diferenciar los registros que provienen de automóviles o de peatones, con lo que se logra un análisis muy preciso de la movilidad de las personas en los alrededores y en el punto específico de venta. Con estos datos se puede obtener insights de gran valor, como, por ejemplo, cuántas visitas recibe un punto de venta determinado, cómo se distribuye la afluencia a lo largo de un día, cómo se compara la movilidad entre una tienda y otra, entre otros. 

"En la imagen se aprecia un análisis realizado por PREDIK Data-Driven, sobre los patrones de movilidad de los consumidores en los alrededores de un POS"

Técnicas de análisis Geoespacial

Una vez que se identifican los puntos de venta de interés y se cruzan con la data de movilidad, se puede responder preguntas como:¿Cuantas personas pasan por mi punto de venta y en qué horarios?¿Cuánto tiempo permanecen los clientes cerca o dentro de las tiendas?¿Dónde estuvieron los clientes después o antes de visitar mi punto de venta?

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Con esta información es posible generar estrategias de marketing que capten la atención de los consumidores en el momento y lugar más adecuado para cada POS.  

"Esta imagen representa un análisis realizado por PREDIK Data-Driven acerca de la distribución de la data de movilidad segmentado por hora,día de la semana y día del mes"