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.

Entrevista a Gary Sankary: “No recuerdo haber escuchado recientemente a ningún directivo decir que su empresa necesita más datos”

 

Extraer el auténtico valor que esconden los datos, es el principal valor que la tecnología Esri aporta a la industria del Business, especialmente Retail, Banca y Seguros.

Hoy en Esriblog compartimos con vosotros una entrevista a Gary Sankary, Industry Marketing Strategy especializado en Retail de Esri Inc., quien nos dará su visión sobre el sector y las oportunidades a las que se enfrenta.

 

¿Qué grandes ventajas proporcionan los GIS al mundo del business y el retail?

Para dar un buen servicio al cliente, es esencial comprender lo mejor posible quién es. Los GIS permiten a las empresas entender mejor a los consumidores, sus necesidades y la manera en que interactúan con los retailers para seguir siendo relevantes en el mercado. Además, las posibilidades de segmentación de los GIS (a nivel de ciudad, de vecindario, de tienda…) los convierten en una herramienta muy poderosa.

Como herramienta para entender al consumidor, los GIS son hoy más importantes que nunca, puesto que estamos en un momento altamente disruptivo. Los actores del mercado están tratando de descubrir la mejor manera posible de abordar un nuevo desafío: el surgimiento de un consumidor empoderado, equipado con más información y herramientas que nunca. No es un escenario apocalíptico, donde el retail tal y como lo conocemos vaya a desaparecer por completo, pero las empresas deben meditar sobre una nueva manera de hacer negocios.

 

¿Conoce algún proyecto pionero en este sentido? ¿Alguno que esté aprovechando especialmente estas ventajas?

Uno de nuestros clientes, X5 Retail Group, cubre una extensa área geográfica, y comenzó a colaborar con nosotros para cumplir un objetivo muy habitual en cuanto a la aplicación de GIS en este sector: determinar la ubicación óptima de sus tiendas.

Este cliente pudo ver rápidamente que el proceso de determinar la mejor ubicación de una tienda era en cierta manera similar, y por tanto extensible, al hecho ubicar un producto en el establecimiento. Simplemente, había que centrarse en una categoría de producto. En este sentido, descubrieron un patrón de compra interesante: que en las ciudades se vendía más pollo cortado que entero, a diferencia que en áreas rurales. Esto les permitió ajustar su oferta a la demanda de los consumidores.

Otro de nuestros clientes, en EE.UU., realizó un análisis centrado en la categoría de papel higiénico. Descubrieron que las tiendas que venden más paquetes compactos están normalmente ubicadas en ciudades con mayor densidad de población. Mi intuición me indicaba lo contrario, que los consumidores urbanos buscarían el descuento de los packs ahorro, más grandes. Sin embargo, el hecho de que los consumidores de estos productos utilizasen el transporte público influía en la compra en gran medida, pues necesitaban contar con pequeños paquetes que pudieran llevar en su bolsillo.

Cada transacción ocurre en un punto por una razón concreta. El análisis geoespacial demuestra que las elecciones de los consumidores no son aleatorias, sino que dependen en gran medida de la localización.

 

¿Cómo puede llegar a impactar en el cliente final el hecho de contar con tecnología geográfica para una mejor gestión del retail?

Al final del día, todas y cada una de las acciones llevadas a cabo por los retailers impactan en sus clientes. Hoy, el consumidor tiene más poder que nunca, pues dispone de toda la información que precisa a través de su dispositivo de manera inmediata: el cliente sabe mejor que nadie si una oferta es competitiva o no. El hecho de contar con un GIS permite impactar en el proceso de toma de decisiones del cliente, personalizando y segmentando la oferta.

 

¿A qué grandes retos nos enfrentamos al implementar tecnología geográfica en el retail?

Principalmente, a la diferencia en los patrones de implementación de la tecnología, especialmente entre países. Este proceso pivota sobre los datos disponibles en cada país, y los datos que utilizas en un país pueden no estar disponibles en otro, o la manera en que están disponibles puede diferir en gran medida.

 

¿Dentro de Europa, hasta qué punto está implementada esta tecnología?

En Europa, las empresas han estado tradicionalmente acostumbradas a explotar sus recursos operando en un entorno geográfico más reducido que en Estados Unidos. En Estados Unidos, el crecimiento del sector ha estado ligado tradicionalmente a la apertura de tiendas. Con la crisis, este crecimiento se detuvo y los retailers tuvieron que aprovechar lo mejor posible los recursos con los que contaban. Las empresas europeas están más habituadas a esta situación, contando con una base de consumidores más reducida y con un menor margen de error. Por ello, tradicionalmente han tenido la necesidad de optimizar el uso de sus datos y recursos para incrementar las ventas, teniendo en cuenta una geografía menos extensa.

 

Big Data, Open data, IoT… Son conceptos cada vez más conocidos e integrados en las empresas. Sumando además la tecnología geográfica de Esri…. ¿Hacia dónde nos encaminan las tendencias tecnológicas?

Gartner ha puesto de manifiesto el impacto que el IoT tendrá sobre la cantidad de datos disponibles. Aprovechándolos correctamente, los retailes podrán ofrecer mejores servicios, precios más competitivos y una mejor experiencia de usuario online y en la tienda. Sin duda, cada vez será más importante contar con la capacidad para tratar con grandes volúmenes de datos, facilitando su manejo y lectura, algo que los GIS llevan haciendo desde hace mucho tiempo. No recuerdo haber escuchado recientemente a ningún directivo decir que su empresa necesita más datos. La pregunta suele ser más bien, “¿cómo sacamos partido a nuestros datos?”.

 

Más información

Ciclo de Webinars con Microsoft: la estrategia de localización en Business

 

Banca y Seguros, Retail e Industria 4.0 son algunas de las áreas en las que la Transformación Digital está evolucionando desde el análisis del factor “dónde”. Un factor que nos sitúa ante una nueva frontera tecnológica y nos da la oportunidad de adaptarnos a un entorno cada vez más cambiante y liderado por usuarios multicanal, nuevos modelos de negocio y competencias y, ante todo, un ingente volumen de datos que no está siendo explotado de la forma adecuada.

Incorporar la variable espacial a los análisis de negocio abre una puerta a nuevas oportunidades aumentando la eficiencia y eficacia. Tener las herramientas adecuadas en la estrategia de localización de áreas como banca y seguros, retail y en la industria 4.0 es indispensable para:

  • Conocer a tus clientes y sus comportamientos.
  • Generar patrones y desarrollar estrategias proactivas en vez de reactivas.
  • Interpretar y analizar flujos de datos en tiempo real (IoT)
  • Analizar Big Data

En definitiva, conocer dónde están los riesgos y dónde se sitúa el éxito.

 

Inscríbete al Ciclo de Webinars con Microsoft

Para mostraros cómo transformar digitalmente vuestro negocio desde vuestra estrategia de localización, hemos organizado estos tres webinars conjuntamente con Microsoft. 

Inscríbete desde cada de uno de los seminarios y no esperes para conocer The Science Of Where en la Transformación Digital de tu negocio.

 

¿Quién es el rey de la fast food en USA según los mapas?

 

Si os pidiésemos que pensaseis en una cadena de comida rápida, ¿cuál es la primera que os vendría a la mente?

Nuestros compañeros de Esri Inc. han elaborado el Story Map Fast Food Nation: Mapping the Top Ten Chains en el que podemos ver cómo se distribuyen las principales cadenas de comida rápida de USA, cuántos restaurantes hay de cada una per capita y cuáles son los que más dinero proporcionan.

 

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En este story map podemos observar datos curiosos como, por ejemplo, el de McDonald´s (que es probablemente la cadena que os haya venido a la mente al inicio de este post). La presencia de McDonald´s en el país es proporcionada a su población aunque es notablemente más baja en California. Sin embargo, es en California donde más ingresos genera.

Dunkin Donuts, sin embargo, se concentra en el este del país, especialmente en New York, Massachusetts, y New Jersey. Su presencia en el resto de USA es anecdótica. Tanto es así que es probable que haya más Dunkin Donuts en España que en el resto de Estados Unidos.

El poder del Location Analytics

La ubicación es lo más importante, no solo para una cadena de comida rápida, sino también para cualquier establecimiento. Conocer el perfil sociodemográfico de los habitantes de una zona, la ubicación de la competencia o la distancia que tienen que recorrer tus potenciales clientes hasta llegar a tu establecimiento son cuestiones a analizar antes de abrir una nueva tienda de ropa, un concesionario de coches, una franquicia de comida rápida o cualquier otro establecimiento.

Los GIS son una herramienta esencial en este análisis ya que te permiten conocer el lugar óptimo para abrir un nuevo negocio. Con ArcGIS Online, por ejemplo, podéis hacer un análisis completo utilizando más de 360 variables sociodemográficas y diversos contenidos. Esto se llama Location Analytics y nos permite analizar las razones del dónde.

Más información  

¿Quién salvará tu Navidad? La aplicación navideña de Esri España

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Aunque tú no lo sepas, detrás de la magia de la Navidad existe una realidad que permite a nuestros héroes entregarnos a todos nuestros regalos a tiempo y en el lugar correcto. Se trata del poder de la geolocalización, un sistema que muchas empresas ya utilizan para optimizar su negocio y que, además, forma parte de la estrategia comercial tanto de los Reyes Magos y Papá Noel.

Tanto es así, que este año hemos elaborado una aplicación que facilita el difícil trabajo de estos superhéroes navideños. Solo tienes que elegir cuál de ellos salvará tu Navidad, indicar cómo te has portado durante todo el año y qué regalos quieres. Después podrás comprobar las elecciones del resto de participantes en el mapa con todos los resultados y descubrir el más votado.

¿Qué tecnología hemos usado?

Para crear esta aplicación hemos usado algunas capacidades de la Plataforma ArcGIS, incluyendo algunas lanzadas recientemente. En particular:

  •  El API de Javascript nos permite acceder a un servicio de mapa editable (feature service) para almacenar los votos de cada uno de vosotros y representarlos en un mapa.
  • Este servicio donde guardamos los votos está alojado en ArcGIS Online. Al usar la nube de Esri, no tenemos que preocuparnos por la infraestructura o el dimensionamiento.
  • No hemos tenido que comenzar el desarrollo desde cero gracias a la plantilla Geoform. Aunque la estética de la aplicación está diseñada desde cero, hemos usado esta plantilla para cargar el webmap, leer el formulario, capturar la ubicación y actualizar el servicio.
  • El Geocodificador de ArcGIS Online permite a un usuario buscar un lugar familiar donde ubicar su voto.
  • Hemos usado la plantilla de Story Map Journal para mostrar los resultados de una forma atractiva e interactiva.
  • Por último, hemos creado nuestro propio (e invernal) estilo de mapa base personalizando uno de los nuevos vector tile basemaps de Esri. Este formato permite trabajar con información vectorial pero se dibuja tan rápido como un mapa cacheado. Consulta este enlace si quieres saber más sobre los nuevos vector tiles y cómo modificarlos.

Tanto si has sido bueno como si no, esperamos que el análisis espacial consiga que todos tus deseos lleguen sanos y salvos a su destino esta Navidad. Desde el equipo de Esri España os deseamos ¡Feliz Navidad y Felices Fiestas!

¡Y no olvides votar quién salvará tu Navidad aquí!

Te invitamos al MOOC “The Location Advantage”

El Location Analytics convierte el dato en información, haciendo que la localización pase a ser un componente muy importante dentro del negocio, ya que permite entender los mercados, el comportamiento de los consumidores y los procesos del negocio.

Organizaciones de todo el mundo hacen uso del Location Analytics para tomar mejores decisiones y tomar ventaja competitiva. Esri pone a tu disposición un MOOC que dará comienzo en mayo y te ayudará a entender el alcance y las ventajas de la localización.

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MOOC “The Location Advantage”

El MOOC “The Location Advantage” enseña a aplicar el análisis de la localización al ámbito de seguros, finanzas, marketing, banca y todo tipo de industrias. Tiene una duración de seis semanas, con una dedicación de dos o tres horas semanales.

Los objetivos de este curso son:

  • Aprender hasta qué punto la información geoespacial puede ayudarte a analizar, interpretar, visualizar datos y tomar las mejores decisiones en tu negocio.
  • Aprender a aplicar la tecnología geoespacial en ámbitos como el marketing, planificación de mercados, análisis, etc.
  • Ver casos de estudio que demuestren que la localización es una pieza clave en tu negocio.
  • Aprender cómo el análisis espacial puede ayudar a las organizaciones a reducir costes, incrementar ganancias y reducir riesgos.

Apúntate a este MOOC completamente gratuito y toma ventaja de la localización.

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El Location Analytics revoluciona los beneficios de Bank of America

El Location Analytics, está consiguiendo revolucionar algunos sectores menos tradicionales, como es el caso de la banca. Gracias a ello, el sector financiero es capaz de:

  • Analizar y visualizar grandes volúmenes de datos
  • Conocer dónde están sus clientes
  • Identificar las sucursales más rentables y el flujo de tráfico en cada una de ellas
  • Determinar la correcta o incorrecta localización de sus sucursales
  • Identificar sus zonas de acción en función de la competencia

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Estos son algunos ejemplos de lo que puede hacer la banca con los Sistemas de Información Geográfica. Sin embargo, el uso de mapas puede extenderse más allá. Ese es el caso de Bank of America, que ha hecho uso de los mapas de Esri para tareas tan cotidianas como la optimización de costes en el mantenimiento de sus sucursales.

Según los responsables del proyecto, los mapas de Esri han estado involucrados en aproximadamente 3.000 decisiones a lo largo del último año con las que se ha conseguido reducir los costes y aumentar los beneficios de la organización hasta llegar a aumentar en 1 dólar el precio de cada acción.

Si estás interesado en conocer a fondo en qué ha consistido la estrategia de Bank of America y cómo el Location Analytics podría mejorar los resultados de tu organización, aquí te dejamos el artículo publicado hace unas horas en la revista Forbes.

Leer caso de éxito de Bank of America.

 

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