Una cadena de supermercado me contactó para que les ayudara a definir la ubicación más óptima y rentable de su nueva sucursal.

Tenían datos sobre compras y direcciones de clientes, pero sin organizarlos en un mapa y analizarlos junto a las características de la zona, era imposible de aprovechar.

Relevamos el territorio y cruzamos los datos disponibles con un Sistema de Información Geoespacial (SIG). 

De este modo, generamos mapas que revelaron información clave.

Por ejemplo, el siguiente mapa permitió identificar en qué zona se concentraba la mayor cantidad de clientes. Cada punto azul es la vivienda de un comprador de la sucursal.

En otro mapa, segmentamos los clientes por frecuencia y monto de compra. Por ejemplo, los cuadrantes en amarillo consumían ticket de $15.000 pesos y los rojos ticket superior a $30.000.

También ubicamos en la zona a los competidores directos e indirectos.

Los mapas nos permitieron identificar: 

• Frecuencia y ticket de compra: Dependiendo la cercanía – lejanía con el supermercado la frecuencia con la que compraban y cuánto gastaban los clientes. 
• Competencia: Ubicación y nivel de influencia de otros comercios similares.
• Accesibilidad: Cercanía a avenidas principales, estado de las calles (asfalto, pozos, sentidos de circulación).
• Transporte público y estacionamiento: Paradas de colectivos cercanas y disponibilidad de estacionamiento para clientes.
• Perfil socioeconómico: Nivel de ingresos y edades predominantes en cada zona.

Estos datos revelaron zonas con alto potencial de ventas, áreas donde la presencia de la competencia afectaba el rendimiento y oportunidades para mejorar la distribución de sucursales.

En 6 meses de trabajo, la cadena de supermercados sabía exactamente dónde era el mejor lugar para abrir su sucursal y multiplicar las ventas.

La combinación de datos y territorio revelaron oportunidades invisibles a simple vista.