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Geomarketing: esempi di Big Data applicati alla geolocalizzazione del Punto Vendita

Geomarketing: esempi di big data per la localizzazione del negozio

Vuoi sapere dov’è meglio aprire un nuovo punto vendita o inviare promozioni mirate ai clienti di un negozio già esistente? TIM e Olivetti sanno come aiutarti attraverso l’uso dei big data.

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16.03.2021
time Tempo di lettura 1 minuti

Le nostre città pullulano di negozi e punti vendita appartenenti a grandi catene, da quelle dell’abbigliamento alla grande distribuzione organizzata (supermercati, ipermercati, ecc.). La concorrenza risulta davvero forte ed è sempre più importante non sbagliare la localizzazione: scegliere dove aprire un nuovo negozio è un fattore critico del successo imprenditoriale e una decisione strategica di grande rilevanza per i proprietari dei negozi stessi.

Grazie alla soluzione in cloud TIM Data Retail Analysis questa decisione è molto più semplice. Analizzando i dati aggregati raccolti grazie alla capillarità della rete mobile TIM, è possibile infatti conoscere le aree di provenienza dei clienti, i flussi di mobilità, la distribuzione e le caratteristiche socio-demografiche delle persone. Ed è possibile farlo sia in modalità near real-time sia a ritroso nel tempo (con dati storici che arrivano fino a gennaio 2016). Si possono fare anche analisi comparative dei dati tra diversi punti vendita di una stessa catena già presenti sul territorio, ma anche studiare le potenzialità ex novo di aree non ancora sfruttate a fini commerciali.

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Come funziona?

Il servizio di business intelligence utilizza tutte le potenzialità dei Big Data, su cui Olivetti ha maturato un grande livello di esperienza in collaborazione con TIM.

Grazie alla capillarità della propria rete radiomobile sul territorio, il Data Scientist di TIM raccoglie in modo aggregato (quindi, nel rispetto della privacy) i dati provenienti dai dispositivi mobili della popolazione e produce alcuni esempi di modellizzazioni statistiche sui flussi di presenza sul territorio, sulle caratteristiche socio-anagrafiche e sulle dinamiche di spostamento delle persone.

Big Data analytics elaborati consentono di studiare specifici fenomeni di interesse e di rappresentarli attraverso delle mappe di densità, cioè dei grafici a bolle che indicano la presenza statistica degli utenti radiomobili sul territorio in esame: più il colore della bolla tende al rosso, maggiore è il numero di presenze in quel territorio.

Quali sono i benefici?

Per la GDO (Grande Distribuzione Organizzata), ma in generale per tutte le catene di negozi, i vantaggi sono notevoli e vanno dalla scelta della corretta localizzazione del punto vendita a soluzioni mirate di marketing o, meglio, di geomarketing.

Conoscendo le caratteristiche dei clienti di un determinato punto vendita, è possibile proporre loro offerte personalizzate, fare campagne promozionali, focalizzarsi su specifici target a livello di comunicazione e avere, quindi, un migliore ritorno sull’investimento complessivo e pubblicitario.

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