Otimização da seleção de locais

A maioria dos varejistas seleciona locais com base em uma combinação de informações sobre concorrentes, dados de mercado, planejamento de localização e adequação estratégica. É uma decisão baseada em dados, uma vez que investir num local de varejo traz os benefícios do aumento da quota de mercado e as desvantagens do risco imobiliário numa área específica. Embora a maioria dos varejistas tenha uma grande quantidade de dados à disposição, esses dados geralmente residem em planilhas ou silos dentro da organização ou em ferramentas limitadas de mapeamento e relatórios. Criar um perfil de risco para um local específico é um processo trabalhoso e sujeito a erros.

Solução analítica

A análise espacial permite que organizações combinem dados geográficos e descritivos de diversas fontes e os usem para gerar modelos e visualizações avançadas. Em uma forma de business intelligence geográfica, as empresas criam modelos a partir de dados geoespaciais sobre localizações, relacionamentos e atributos. A análise geoespacial vai além da estrutura tradicional dos sistemas de informação geográfica (SIG) de apresentação de informações descritivas em um mapa para incluir agora a data science e o machine learning. A combinação de computação em nuvem, dados geoespaciais, análises sob demanda e relatórios abrangentes permite insights baseados em BI até o nível de lojas, departamentos e categorias de produtos individuais. Para a seleção de locais de varejo, isso significa que os gerentes de propriedades podem incorporar dados do ponto de venda em seus modelos de seleção e previsão. É possível incluir dados de vitrines urbanas, shopping centers, espaços comerciais, estacionamentos, mirantes e planos de desenvolvimento, o que antes não era possível.

Com o Alteryx, organizações podem:

• Baixar o  Kit de início de analytics espacial  para combinar dados de valor do cliente e localização do cliente/loja para analisar o comportamento e aumentar a receita.
• Crie áreas de trade com base na distância do cliente às lojas, tornando os produtos acessíveis para mais pessoas.
• Combine dados espaciais para calcular a distribuição da área do anúncio, aumentar as vendas e alcançar mais clientes.