El factor tiempo en el análisis geográfico de la plataforma ArcGIS

Tras unos años complicados en cuanto a la situación económica en España, podemos decir que la economía española está dejando atrás un periodo de dura recesión. Si en algo han coincidido los diferentes especialistas, es que son necesarios nuevos paradigmas en la economía para hacer una transición a un modelo económico más competitivo y diversificado. En esta línea, las compañías de “retail” y de restauración se están planteando nuevas inversiones con esta mejora económica. Estas nuevas inversiones se realizarán utilizando toda la información de la que puedan disponer para poder entender el futuro comportamiento de sus puntos de venta. Su objetivo es claro, crecer, y para ello el poder del análisis espacial y la localización es clave en esta estrategia de negocio.

Crecimiento en el ámbito del retail

El crecimiento de las empresas puede venir dado por dos factores:

  • La capacidad de atraer a más clientes al punto de venta en los momentos que se dispone de mayor capacidad para atenderlos.
  • La expansión a través de nuevos puntos de venta y captación de nuevos clientes.

El conocimiento de los clientes actuales, a través de tarjetas de fidelización y encuestas en el punto de venta, ayuda a los departamentos de marketing y expansión a obtener estos objetivos. También pueden maximizar sus oportunidades a través de campañas específicas de marketing de captación y predicción de ventas de sus futuras aperturas.

La tarjeta de fidelización permite tratar al cliente individualizadamente y realizar ofertas personalizadas. Para ello, es necesario entender sus patrones de comportamiento hacia nuestra marca y utilizar toda la información disponible para maximizar nuestra oportunidad con el cliente. De hecho, esa misma información puede ser utilizada para captar nuevos clientes a nuestros puntos de venta actuales y futuros. Es ahí donde el análisis espacial y en particular los análisis espacio temporales que podemos realizar con la plataforma ArcGIS nos permiten extraer conclusiones para tomar las mejores decisiones de negocio.

Puntos de venta y sus clientes asociados por tarjeta de fidelización

 ¿Cómo podemos atraer más clientes al punto de venta a través del análisis espacio temporal?

Veamos ahora cómo una empresa de retail puede aprovechar el potencial de los datos de sus clientes para atraer más usuarios a sus puntos de venta. El departamento de marketing de esta empresa analizó los datos de la tarjeta de fidelización para entender de dónde vienen los clientes a las distintas horas del día y los distintos días de la semana. Trabajando con la herramienta Space Time Cube en ArcGIS Pro (cubos espacio temporales) se detectaron los patrones de clientes actuales que acuden al punto de venta obteniendo así la procedencia de los clientes flotantes que acudían a comprar a la tienda.

Después se realizó un análisis de puntos calientes (hot spots) en ArcGIS Pro para identificar de forma estadísticamente objetiva cuál es el origen de los clientes que están generando el mayor volumen de negocio. En el mapa se pueden apreciar los puntos calientes persistentes y esporádicos que son la base de la facturación actual. La potencia de este análisis, frente a los mapas de calor disponibles habitualmente, es que elimina totalmente la subjetividad señalando claramente sobre qué puntos tenemos que actuar.

A partir de este análisis, el departamento de marketing diseñó una micro campaña de atracción sobre grupos específicos de la zona norte del municipio de Madrid. Esa campaña fue realizada sobre los denominados “clientes dormidos” (aquellos que tuvieron actividad con la marca pero que ya han dejado de tenerla) buscando reactivarlos con una oferta atractiva y realizarlo en los periodos de tiempo dónde la actividad del punto de venta estaba por debajo de un umbral de rentabilidad, con respecto al personal necesario para atenderlo.

El análisis espacio temporal de la campaña identificó de forma clara la capacidad de incrementar el tráfico al local de muchos clientes dormidos que se movilizaron durante todo el periodo en el que duró la acción. Además, el final de la campaña identificó un cluster o grupo geográfico de clientes en la zona del Barrio del Pilar: un cluster consistente y emergente que llevó a identificar una zona de posible expansión (véase zona en rojo en el mapa).

Expansión a través de nuevos puntos de venta

El departamento de expansión de la compañía analizó el comportamiento de un punto de venta existente para saber si debía plantearse abrir una nueva tienda en un centro comercial.

La lógica del análisis consistía en utilizar los datos de sus clientes fidelizados para obtener la siguiente información:

  • Capacidad de captación de nuestro punto de venta en el centro comercial.
  • Comportamiento a lo largo de la semana y a las distintas horas del día.
  • Análisis sociodemográfico de la tipología de clientes.

Con estas variables, conocidas gracias a su tarjeta de fidelización, se analizó la incidencia de los clientes conocidos en nuestro punto de venta.

Insights for ArcGIS es una herramienta de análisis exploratorio iterativo que permite trabajar con distintas variables en una sola visualización con un simple “arrastar y soltar”. Simultáneamente, se representa información geográfica y otros datos clave del negocio y se pueden realizar análisis espaciales asociados al centro comercial, filtrando por distancia o tiempo de conducción, para obtener así los valores que se utilizarán en los modelos de previsión de ventas.

La capacidad de integración y visualización de datos con Insights for ArcGIS permitirá al analista incorporar información de las bases de datos y analizar la actividad a lo largo del tiempo de diversas maneras, como con gráficos temporales o gráficos de calor, dónde podemos representar los días de la semana y las horas del día.

También es clave la segmentación de los clientes y, por lo tanto, la penetración de nuestra marca en los distintos segmentos. Todos estos datos pueden ser exportados como tablas que posteriormente los científicos de datos pueden utilizar en sus modelos predictivos.

Un resultado de estos análisis fue la identificación de una gran dispersión de clientes entre semana. La explicación era que el factor “población flotante”, es decir, las personas que trabajan o se desplazan por el entorno y que no viven en la zona, afectaba más que la población residente durante los días laborables.

La población residente, la población flotante, el factor de conversión de clientes del centro comercial a nuestro punto de venta y la ocupación estimada por unidad de tiempo, eran variables claves para realizar una correcta previsión de ventas. Sin embargo, para la apertura del nuevo punto de venta no existían datos que permitiesen realizar el modelo.

Las variables que se necesitaron para modelar la apertura de un nuevo punto de venta no fueron muy costosas, ya que la información a captar era bastante sencilla y limitada. El dato de afluencia al centro lo otorgó el propio centro comercial; la población residente se obtuvo a través del Living Atlas of the World, así como las variables clave para realizar la segmentación de esta población. Lo único que faltaba era entender la “población flotante”. Unos encuestadores en el potencial punto de venta permitieron obtener la muestra que identificaba cuántos clientes del centro comercial eran residentes o flotantes. Los encuestadores, utilizando Survey123 for ArcGIS, preguntaban el origen aproximado (centro de trabajo donde trabajan) y su residencia habitual, además de las preguntas de por qué viene al centro, con qué frecuencia visita el mismo, etc. La encuesta se llevó a cabo durante un periodo de tiempo representativo del comportamiento estándar del centro comercial, es decir, evitando periodos vacacionales, rebajas, ni otros eventos que pudiesen hacer que la muestra se desvirtuase.

Tras recopilar toda la información necesaria, se aplicaron a los potenciales puntos de venta los modelos obtenidos con los datos de la tarjeta de fidelización, obteniendo así la previsión de ventas que facilitaba la toma de decisiones de la apertura de la tienda en dicho centro comercial.

En definitiva, los análisis espacio temporales de la tecnología de ArcGIS permiten la visualización completa de los datos y actividad del negocio, la medición de la misma y la detección de patrones de comportamiento sobre la actividad en general o sobre campañas de marketing en particular.

De forma ágil, los responsables de las organizaciones podrán acceder a datos que acelerarán la toma de decisiones e inferir comportamientos a la hora de expandir sus negocios y captar nuevos clientes.

Si quieres conocer más información acerca de cómo la plataforma ArcGIS puede ayudarte en tu negocio, puedes visitar nuestra web de soluciones para el sector de Retail.

 

Te invitamos los días 25 y 26 de octubre a la Conferencia Esri España 2017 en Madrid, para que conozcas las últimas novedades sobre análisis espacio temporales, Big Data, IoT así como otros productos y tendencias de la plataforma ArcGIS. ¡Ven al mayor evento de tecnología geoespacial de España! Te esperamos.

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