Análisis de datos de movimiento de clientes en un supermercado

Abstract

La creciente incidencia de la tecnología en los procesos de compra ha facilitado poder hacer seguimiento de los clientes a través de las distintas etapas que componen una compra, tanto en formatos físicos como digitales. En partciular en una tienda física es posible conocer la ubicación del cliente a largo de su visita a la sala de ventas. En el presente trabajo se cuenta con la secuencia de ubicaciones seguidas por los clientes al interior de un supermercado en la ciudad de Santiago, estos fueron capturados a través de sensores dispuestos en la sala de ventas que detectan aquellos dispositivos móviles con la opción de wifi encendida. El principal objetivo del presente trabajo es entender como esta nueva fuente de información puede ayudar a enriquecer los análisis que se hacen actualmente sobre comportamiento de compra, donde generalmente solo se usan datos transaccionales. Para esto el análisis se divide en 3 partes: temporal, espacial y relacional. Primero los datos son pre procesados aplicando filtros sobre estos para restringir el análisis sobre secuencias de ubicaciones que correspondan a viajes de compra. En particular se definen criterios sobre las zonas en que son detectadas las observaciones y la duración de las visitas a la sala de ventas. Una vez hecho esto se analiza como varía la frecuencia de observación de acuerdo con las distintas trayectorias observadas. De esta parte se concluye que una gran fracción de las observaciones no puede ser asignada a un viaje de compra. Posteriormente se analizan los datos en su dimensión temporal a través de las variables hora de llegada y visitas por día. Estos datos se contrastan con variables análogas obtenidas a través de datos transaccionales. El principal resultado que se obtiene de esta comparación es que los patrones observados en datos transaccionales son consistentes con los obtenidos a través de datos móviles. Adicionalmente se logra estimar el tiempo que están los clientes al interior de la sala de ventas lo que no es posible con los datos transaccionales. Luego se analizan los datos en su dimensión espacial, esto es como se mueven los clientes al interior de la sala de ventas. En particular se construye el indicador de velocidad y se estudia como este varía de acuerdo con distintas variables. Una vez hecho esto se analiza cómo cambian los resultados al introducir correcciones a las trayectorias capturadas. Finalmente se comparan las visitas a ciertas zonas de la sala de ventas con las compras registradas en dichas zonas. El principal resultado de esta parte es la detección de brechas entre las compras y las visitas en distintas zonas de la sala de ventas. Esta información tiene el potencial de ser usada para mejorar la oferta de la sala de ventas en layout, ubicación de producto y ofertas entre otros.