Ubicación de puntos de venta con modelos predictivos

Los modelos predictivos, la analítica de localización y los análisis de movilidad revelan información valiosa que puede ayudar a los retailers a elegir la ubicación correcta al establecer un negocio.

¿Cómo se usan los modelos predictivos para determinar la ubicación óptima de un nuevo establecimiento?

Los modelos predictivos son una forma de análisis estadístico que utiliza la extracción de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático para extrapolar tendencias a partir de hechos históricos y acontecimientos actuales y suelen utilizarse para la evaluación de riesgos y la toma de decisiones.

Hoy en día, esta herramienta dentro del retail, abarca las métricas de fidelidad, el tamaño de las tiendas, los datos demográficos de los consumidores, la gestión del inventario, el surtido de productos, para entender el mercado objetivo, diferenciar sus productos y servicios y determinar los lugares idóneos para expandirse de forma que se maximicen las ventas y la satisfacción del cliente.

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¿Cómo se obtienen estos datos para entrenar los modelos?

Los retailers pueden encontrar datos relevantes mediante la analítica de la localización, la cual utiliza datos GIS para comprender los diferentes factores geográficos y espaciales, al mismo tiempo que utiliza técnicas estadísticas para predecir la mejor ubicación de cada tienda. Lea el artículo completo aquí