Estudios de localización con GIS Online
Con nuestra plataforma GIS Online generamos aplicaciones para el estudio de localizaciones óptimas de puntos de venta. Restaurantes, supermercados o agencias de seguros son solo algunos ejemplos de sus potenciales beneficiarios.
Qué es GIS Online
Hace casi 7 años lanzamos un visualizador de datos geográficos, tabulares y gráficos que permitía a sus usuarios evitar largos y tediosos informes, usando en su lugar una aplicación Web que, de forma fácil y visual, presenta la misma información en su contexto geográfico. La llamamos GIS Online, y desde entonces hemos desarrollado la plataforma para hacerla mucho más potente en todos los sentidos.
La plataforma ha evolucionado mucho, y ahora tiene granes capacidades tanto de análisis y gestión de redes de puntos de venta, como también por ejemplo de planificación y gestión de campañas de marketing directo u optimización de fuerzas de venta. En la mayoría de las instalaciones es una solución multidepartamental que utilizan muchos usuarios al mismo tiempo.
Análisis de localización
Centrándonos en el enfoque de este artículo, los estudios de localización, el éxito viene definido en primer lugar por los datos que utilicemos. Otro factor fundamental es la metodología, es decir el tipo de modelos y la forma de establecer el potencial de mercado.
Los responsables de expansión utilizan la herramienta ellos mismos, de esta forma convierten la herramienta en una fuente directa de información para la toma de decisiones sobre la ubicación de puntos de venta existentes o potenciales.
Usamos datos a diferentes niveles geográficos, como código postal, sección censal, manzana o puntos de portales, con datos sociodemográficos y socioeconómicos asociados, tales como tamaño de familias, nivel de riqueza de los más de 18 millones de hogares, tamaño y valor de las más de 25 millones de viviendas (para B2C) o datos sobre más de 2 millones de tiendas, oficinas y otros puntos de interés (para B2B)
GeoTáctica
Como modelos, aplicamos la generación de isócronas por tiempo de llegada en combinación con el análisis de bases de datos de clientes existentes, todo ello para establecer áreas de influencia de puntos de venta. Sobre estos datos aplicamos modelos de regresión para establecer grupos target, y finalmente usamos una búsqueda integral para crear mapas de calor que presenten, tanto las mejores zonas para abrir nuevos puntos de venta como el funcionamiento de puntos de venta existentes.
