El documento describe cómo los datos abiertos (open data) pueden usarse para tomar decisiones basadas en datos en el sector minorista. Explica que decisiones como la ubicación, surtido, planogramas y stock dependen de factores demográficos y socioeconómicos de la población que se pueden obtener de fuentes de datos abiertos. A continuación, presenta un ejemplo de cómo usar datos abiertos sobre la pirámide de edades, densidad de población, renta per cápita y hábitos de consumo para decidir dónde ab

1. Raquel M. Marín
Cámara
Opendata for data-driven decision
@DataBeersMLG 1-Junio-2018

2. Opendata for data-driven decision
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3. Opendata for data-driven decision
Algunas decisiones en RETAIL:
Ubicación
Surtido
Planograma
Stock

4. Opendata for data-driven decision
¿De qué depende? Pirámide de población
Producto
s 3ª
edad
Pañales Vs

5. Densidad de
población
vs
Opendata for data-driven decision

6. Renta per
cápita
Opendata for data-driven decision

7. Hábitos de consumo
Nivel de estudios de la población
% Población activa
Intereses
Opendata for data-driven decision

8. ¿Dónde encontramos estos datos??
 OpenData
 RRSS
 Otras fuentes:
INE
Opendata for data-driven decision

9. Opendata for data-driven decision
Veamos un ejemplo

10. Opendata for data-driven decision
Queremos abrir una tienda de mascotas... ¿dónde?

11. Opendata for data-driven decision
Ray Kroc, promotor de
McDonald’s: “Los elementos
esenciales del éxito de un
negocio son: ubicación,
ubicación y ubicación”.

12. Opendata for data-driven decision
DataHéroes
Datos + análisis = conocimiento

13. Opendata for data-driven decision

14. Opendata for data-driven decision

15. Opendata for data-driven decision

16. Opendata for data-driven decision

17. Opendata for data-driven decision
¡Cáspita!

18. Opendata for data-driven decision
Aquellos que no exploten todo
el potencial de los datos, se
verán superados por aquellos
que sí lo hagan.

19. Thanks!!
Raquel M. Marín Cámara
@_rmarin
raquelmarincamara@gmail.com