¿Dónde ubicar un punto de venta? Encuentre la locación ideal con big data

Andrés Reinoso    8 noviembre, 2020

Decidir dónde ubicar un punto de venta es una decisión no solo comercial, es una selección estratégica de la gestión empresarial.

Expandir una red de tiendas implica diversos retos, entre otros: 

  • Identificar áreas y productos de interés
  • Determinar las necesidades futuras de los clientes
  • Optimizar la estrategia de marketing 
  • Optimizar la estrategia de distribución

Otro aspecto a analizar es la optimización de la plataforma de pagos y sus opciones. El análisis de datos una herramienta útil para conocer la ubicación ideal de un punto de venta.

En este artículo presentamos varios casos de aplicación real de herramientas en donde la recopilación de  grandes volúmenes de datos, su visualización en paneles de control (dashboards), además del análisis avanzado de big data han permitido comprender mejor a los consumidores, localizar los puntos y aumentar las ventas.

Caso 1. Herramientas GIS para ubicar el punto de venta y calcular su rentabilidad

Geoblink desarrolla herramientas basadas en Sistemas de Información Geográfica (SIG) para crear soluciones de inteligencia de negocio. Mediante paneles de visualización con mapas, los minoristas o franquicias pueden localizar la mejor ubicación para el punto de venta.   

Para el cálculo de la rentabilidad del punto de venta se aprovecha la información de los SIG o también llamados Geographic Information System.

Con los GIS se recopilan datos que son presentados en mapas y capas de información para facilitar:

  • La identificación de variables externas e internas que influyen en la mejor locación de un negocio.
  • El análisis espacial de la evolución de ventas.
  • La selección de ubicaciones mediante técnicas de inteligencia de localizaciones (Location Intelligence)

La inteligencia de localizaciones es útil para entender y hacer más rentable la red de puntos de venta. Suministran big data y small data actualizada y con una visualización adecuada para facilitar la toma de decisiones empresariales.

Caso 2. Big Data Marketing: datos para conocer el perfil del consumidor

La comunicación y las estrategias de mercadeo, tanto online y como presenciales, están cambiando a partir del conocimiento más detallado del cliente. La analítica de datos orientada al mercadeo no tiene solo aplicaciones descriptivas. Diversas técnicas actuales ayudan a la gestión empresarial mediante la analítica predictiva y la analítica prescriptiva.

El Big Data Marketing utiliza estrategias, procesos y herramientas para determinar el comportamiento del usuario o el consumidor.  

Las soluciones de Big Data Marketing permite procesar y visualizar datos para responder preguntas importantes, entre otras: 

  • ¿Cómo aprovechar las fuentes de información para entender a los clientes? 
  • ¿Cómo llegar en forma más eficiente a futuros clientes?
  • ¿Cómo aprovechar los perfiles de consumidores para posicionar productos?
  • ¿Cómo utilizar métricas de comportamiento de clientes o transacciones para ubicar un nuevo punto de venta?
  • ¿Qué tendencias en el comportamiento de los clientes se deben considerar para posicionar un nuevo punto de venta o canal de comercialización?

Conocer el perfil del consumidor es vital para implementar estrategias efectivas de posicionamiento y captación de clientes.

Caso 3: Análisis predictivo y análisis prescriptivo para ubicar el punto de venta según la actividad de los compradores

El análisis predictivo permite obtener de los datos modelos útiles para realizar pronósticos. De esta manera se puede predecir la preferencia de clientes y compradores, adaptado estrategias y mejorando la rentabilidad del punto de venta.

El análisis prescriptivo permite identificar rutas de acción para mejorar el negocio. 

Anticipar las demandas de los clientes, correlacionando diversas variables y fenómenos, es útil para seleccionar el punto óptimo de un punto de venta. Estas locaciones pueden ser temporales y responder a un repunte ocasional en las compras motivadas por fenómenos naturales, feriados o fechas especiales.

Las distintas técnicas de analítica de datos apoyan la gestión empresarial al suministrar información real y pertinente que deriva de:

  • Aprovechar los datos de redes de comercialización existente.
  • Comparar múltiples métricas y KPIs para determinar localizaciones óptimas.
  • Una vez ubicada el nuevo punto de venta, aprovechar el Big Data Marketing para desarrollar campañas de mercadeo más eficientes.

Ubicación ideal del punto de venta: beneficios para la gestión empresarial

La ubicación  del punto de venta es una oportunidad para recopilar datos útiles para ganar ventaja competitiva, tanto en empresas dedicadas al sector retail, como en grandes mayoristas.

Según Power Data, las técnicas de analítica son útiles para extraer conocimiento de los datos y obtener:

  • Análisis de los patrones de compra de los clientes.
  • Modelos de segmentación de clientes.
  • Tendencias a largo plazo.
  • El potencial de crecimiento de ciertas regiones o segmentos de consumo.
  • Estrategias y planes de promoción para  aumentar las ventas.

Las empresas tienen en la recopilación y análisis de datos herramientas muy útiles para encontrar la ubicación ideal de cada punto de venta. Comprender mejor a los consumidores y optimizar su red es la clave para un elevar al calidad de un servicio.

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