¿Cómo impacta una aplicación de Business Intelligence en un equipo de Expansión?

El objetivo último es realizar la mejor apertura posible de la marca, tanto cualitativa como cuantitativamente.

Las aplicaciones de Inteligencia de Negocio especializadas en expansión abren nuevas oportunidades a los directivos de las cadenas de retail para mejorar notablemente el ROI en las nuevas aperturas. La optimización de recursos técnicos (por ejemplo en el acceso y uso a bases de datos externas), la mejora en la coordinación de equipos (al compartir factores de éxito) y la posibilidad de trabajar en remoto (al realizar completos análisis in situ desde toda ubicación) son algunos factores que inciden directamente en conseguir procesos más eficientes y mejores resultados.

En organizaciones sin acceso a una aplicación ad hoc para optimizar estrategias de expansión, los tiempos de análisis de una ubicación candidata se encuentran con los siguientes problemas:

  • catchment-areaDifícil y tedioso acceso a fuentes de información: la idiosincrasia española hace que cada ciudad o provincia tenga un modus operandi propio en la publicación de informes. Por ejemplo, los estudios de las Cámaras de Comercio, de asociaciones o de entidades bancarias ofrecen unos datos que unas veces superan el lustro sin ser actualizados, otras veces se limitan a una foto global del municipio del que es complicado poder tomar decisiones o bien no ofrecen indicadores comerciales de interés para el sector de interés.
  • Insuficiente granularidad de los datos: fuentes públicas como el INE llegan hasta el nivel de área censal, por lo que en ocasiones las variaciones reales de ciertos indicadores pueden superar el 20% con respecto a un área de influencia natural del publico que accede al punto de venta candidato. En indicadores económicos podemos encontrar la información tan sólo a nivel de municipio.
  • Complejidad en la descarga y tratamiento de la información: por último, el uso de hojas de cálculo que en numerosas ocasiones hay que adaptar a cada ubicación y análisis debido a la disparidad de fuentes y tipo de datos, provocan altos tiempos de análisis para poder obtener un informe de calidad que poder defender y sobre el que poder tomar decisiones.

Además, en aquellas compañías que tienen identificados los factores de éxito externos que inciden sobre sus puntos de venta, y que pueden manejarse mínimamente con datos sin excesiva granularidad ni requieren de indicadores más allá de los competitivos y poblacionales, también existen una serie de problemas que son susceptibles de solucionarse con el uso de una aplicación de Location Intelligence:

  • Catchment areaCiegos ante un rendimiento bajo en un nuevo punto de venta: ante un inesperado 30% de desviación en una nueva apertura, y una vez descartados factores internos, ¿cómo se configura el entorno y el área de atracción para que así suceda? y una vez conocidos esos factores, ¿cómo se puede adaptar la oferta para aumentar las ventas?
  • Uso único de la intuición ante situaciones de saturación de zonas comerciales: en una zona comercial de gran afluencia en la que existen determinados competidores y atractores, ¿es posible abrir un nuevo punto de venta? ¿se puede optimizar el product mix conociendo mejor el entorno?
  • Desconocimiento de factores de éxito de los puntos de venta best performers: ante un punto de venta que resulta ser un out layer superando la media en ventas de los puntos de venta en su categoría, ¿qué factores externos hacen que así sea para poder replicarlos en próximas aperturas?
  • Desconocimiento de mercado potencial aun por explotar: todo ese tráfico peatonal que pasa por una tienda y no entra, ¿de dónde procede? si compran en las tiendas de alrededor, ¿qué ticket medio gastan y en qué categoría?

En definitiva estamos ante la triple problemática de: acceso a la información, tratamiento de la información, visualización de la información. ¿Qué sucedería ante toda esta problemática y cómo resolveríamos estas preguntas con acceso a una aplicación de Inteligencia de Localizaciones?

  • Acceso a enriquecidas bases de datos siempre actualizadas y a un nivel de granularidad de tramo de calle: avanzados análisis estadísticos, algoritmos cruzados con datos de un alto componente geoespacial y fuentes de datos públicas y privadas, hacen posible acceder en un click a los datos relativos únicamente a un área de influencia (andando o en coche, desde minutos hasta horas): más allá del área censal, reducimos la desviación en los indicadores a menos del 1%. Por ejemplo, se puede conocer al instante el entorno de una ubicación a 12 minutos andando con indicadores cómo el tráfico peatonal, rodado, renta disponible anual, densidad poblacional, población, desempleo, clima, partidos políticos según pasadas elecciones, consumo a nivel de TPV y tarjetas de crédito, competidores, otros puntos de venta, etc.
  • Mejora en procesos cotidianos y disminución drástica de riesgo: será posible reducir los tiempos de análisis de ubicaciones que serán descartadas y profundizar con mejores datos en aquellas candidatas se traduce en ahorro de tiempo en el proceso de preparación de informes. Se mejorará la asignación de tareas a los responsables de expansión, pudiendo focalizar su expertise en conocer mejor la red para realizar mejores aperturas sobre información objetiva. Además la gestión de permisos y roles de usuario en la aplicación permitirá compartir la información relevante para el conocimiento y aprendizaje continuo de todo el equipo, así como para evitar tareas que ya han sido desarrolladas en emplazamientos similares.
  • Trabajar en remoto: el tiempo de trabajo sobre el terreno ya optimizado se mejora aún más al poder analizar ubicaciones desde cualquier dispositivo en cualquier lugar.

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