Optimizar la estrategia de expansión con Big Data y Location Intelligence

Cada día más, el auge del Big Data tiene un profundo impacto en las empresas. En todos los sectores, los decisores tienen ahora acceso a grandes fuentes de datos que, si son tratados correctamente, les permiten ser más eficientes en las relaciones con sus clientes, maximizar el beneficio de sus operaciones o crear nuevas fuentes de valor para sus compañías.

El Big Data es ya una realidad en los negocios. La minería de datos es una fuente de información poderosa, si bien el acceso a grandes cantidades de datos ya no es suficiente para alcanzar el éxito. A través de la Data Science, o ciencia de los datos, es necesario aprovechar al máximo los volúmenes de datos generados y disponibles desde fuentes tanto internas como externas: datos procedentes de redes sociales, transacciones, meteorología y otras fuentes permiten tomar las decisiones correctas. Pasar de la simple minería de datos al manejo adecuado de los mismos es lo que optimiza el valor de los datos procedentes tanto de la compañía como del entorno.

Al Big Data y Data Science hay que sumar un tercer elemento clave: si el Big Data responde al qué, el Data Science al cómo, ahora podemos conocer el dónde de la mano de Location Intelligence, que aterriza sobre un punto en el mapa las decisiones a tomar. Relacionar Big Data y Location Intelligence ayuda a entender los por qué que antes eran desconocidos. Son muchos los sectores que pueden adquirir grandes ventajas competitivas mediante la combinación del Big Data y esta inteligencia geoespacial.

[bctt tweet=”Si el #BigData responde qué, #DataScience cómo, podemos conocer dónde con #LocationIntelligence”]

Así, en la problemática concreta inherente a las estrategias de expansión de las cadenas de establecimientos, Big Data más Location Intelligence y una adecuada visualización de resultados permiten acceder a nuevos insights antes desconocidos. Un caso de uso habitual es entender bien por qué unas tiendas funcionan mejor que otras ante condiciones aparentemente similares. Para ello podemos cruzar KPI´s internos de la compañía, como el ticket medio de compra, con la meteorología, el tráfico peatonal y datos sociodemográficos del área de influencia; así, por ejemplo, se podrían optimizar los lineales de venta para acercar el producto más adecuado al target que acude a cada punto de venta.

Business Location Intelligence

Además, en la ubicación de un nuevo punto de venta, los datos adecuados permiten predecir ventas futuras para así reducir el riesgo y optimizar el retorno de la inversión. Otro caso de uso habitual es, ante una ubicación candidata, conocer cómo el beneficio de esa tienda, su ticket medio o las ventas según distribución por familias de productos, se ven afectadas por datos procedentes de la geolocalización del tráfico peatonal resultado de los teléfonos móviles o por la información obtenida de las transacciones realizadas con tarjetas de crédito.

En conclusión, la inclusión del Big Data y Location Intelligence en la toma de decisiones puede ayudar a reducir enormemente el riesgo de seleccionar una ubicación errónea y su consecuente pérdida de cientos de miles de euros para la empresa. En un contexto en el que se generan millones de datos por minuto procedentes de diversas fuentes, lo que marcará la diferencia entre el éxito y el fracaso será el adecuado manejo y combinación del Big Data para una acertada toma de decisiones.

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