A questão da área de influência: de onde vêm realmente os seus visitantes?

A maioria dos espaços tem uma teoria confiante e detalhada sobre os seus visitantes, construída ao longo de anos de operação num local. Essa teoria está muitas vezes errada, e os erros recaem sobre decisões de grande peso: onde abrir a próxima loja, como distribuir um orçamento de marketing, que lojista pôr na loja que fica livre na primavera. Medir de onde vêm os visitantes é a função da análise da área de influência, e o modelo intuitivo cai assim que essa medição é feita.

Em resumo

• A área de influência é a zona de onde uma loja, um centro comercial ou um espaço atrai os seus visitantes, normalmente dividida em zonas primária, secundária e terciária.
• As matrículas no parque de estacionamento, os códigos postais dos cartões de fidelização e a memória da equipa são sinais muito filtrados, por isso o modelo intuitivo sobrevaloriza as zonas que se tornam visíveis.
• A análise de dados de rede móvel dá contagens de visitantes por bairro de origem, por dia e por época do ano, anonimizadas e agregadas, sem identificar ninguém.
• Num novo local, quantas pessoas vivem perto é apenas um ponto de partida; a questão é quantas pessoas virão, e de onde. As mesmas contagens por origem servem o mix comercial, o investimento em marketing e os serviços públicos.

O que é a área de influência no retalho?

A área de influência é a zona geográfica de onde um local atrai os seus visitantes. Os geógrafos do retalho dividem-na tradicionalmente em três zonas: uma área primária, que abrange a população mais próxima e gera a grande maioria das visitas, uma zona secundária, que contribui com mais uma parte, e uma zona terciária de visitantes ocasionais e de visitantes que vêm de propósito.

A análise da área de influência à escala do bairro dispensa inquéritos e deduções a partir de cartões de fidelização, e mostra de onde vêm os visitantes antes de chegarem ao seu espaço. A análise de dados de rede móvel torna isto possível à escala que as decisões reais de planeamento exigem.

O mapa que daí resulta surpreende muitas vezes. Um centro comercial com forte reputação regional pode atrair a maioria dos visitantes de dois ou três bairros vizinhos, com o bairro a três quilómetros quase ausente. Ou o contrário: um local que o operador considera de proximidade acaba por atrair muitos visitantes de uma zona residencial distante sem alternativa evidente. Qualquer dos padrões pode funcionar para um negócio, e ambos afetam todas as decisões que dependem de quem é a sua base de clientes.

Porque falha o modelo intuitivo?

O modelo intuitivo falha porque os operadores constroem os pressupostos sobre a área de influência a partir do que conseguem observar: matrículas no parque de estacionamento, sotaques no balcão de informações, códigos postais nas encomendas. São sinais reais, mas muito filtrados. A amostra do parque de estacionamento deixa de fora todos os que chegaram a pé. Os códigos postais dos cartões de fidelização só abrangem os titulares de cartão, que não são uma fatia aleatória dos visitantes. A memória da equipa fixa-se em conversas marcantes e casos invulgares, enquanto o visitante típico, que chega, compra e sai sem incidentes, mal fica registado.

O modelo resultante sobrevaloriza as zonas da área de influência que se tornam visíveis e subvaloriza as que não se tornam. O investimento em marketing, a colocação de sinalética e as negociações sobre transportes decorrem todos desse modelo, e o erro acumula-se ao longo dos anos sem que ninguém dê por isso.

Como mudam os dados de área de influência uma decisão de localização?

Num novo local, «quantas pessoas vivem perto» é apenas um ponto de partida; a pergunta a que os dados de área de influência respondem é «quantas pessoas virão, e de onde». A análise de localização é onde os erros sobre a área de influência saem mais caros. Um local no centro da cidade com boas ligações de transportes públicos pode atrair visitantes de uma área muito mais vasta do que um retail park na periferia urbana, apesar de ter menos residentes a uma distância percorrível a pé.

Os números da população também podem enganar no sentido oposto. Uma pequena cidade que já tem um destino comercial bem implantado pode parecer ter números de população atrativos, até os dados de área de influência mostrarem que o destino existente já captou o público efetivo e que o novo local estaria a disputar visitantes que já criaram um hábito. Errar aqui sai caro, por isso a análise deve ser feita antes de assinar o arrendamento.

Como usam os centros comerciais os dados de origem no mix comercial?

Os operadores de centros comerciais e proprietários usam a análise da área de influência em duas direções ao mesmo tempo. A primeira é para dentro: perceber que categorias de lojistas estão sobre ou sub-representadas face aos visitantes que o centro de facto atrai. Um centro que atrai uma parte desproporcionada dos visitantes de bairros urbanos mais jovens pode estar mal servido nas categorias que agradam a esse público, diga o que disser a fórmula convencional dos centros comerciais.

A segunda é para fora: demonstrar a área de influência a potenciais lojistas. Uma loja âncora que negoceia um arrendamento quer o número global de afluência, mas também de onde vêm esses visitantes e se essa população coincide com a base de clientes da própria marca. Os dados de origem dão ao senhorio algo concreto para mostrar, que os números globais de tráfego não conseguem dar.

Como orientam os dados de origem o investimento em marketing?

Os dados de origem por bairro mudam a forma como se distribuem os orçamentos de marketing. Se a área de influência mostrar que as visitas de um bairro a dez quilómetros têm vindo a diminuir há três anos, talvez porque um concorrente abriu nessa zona, trata-se de um problema diferente de uma quebra que afeta toda a área de influência por igual. O primeiro pede comunicação dirigida e, eventualmente, uma parceria com o transporte local; o segundo aponta para uma questão mais ampla de marca ou de produto.

Para as cidades e os municípios, a mesma lógica vale para os serviços públicos e os espaços de lazer. Uma biblioteca que atrai quase só visitantes do bairro à volta serve uma área de influência estreita, que pode refletir mais as barreiras de transporte do que a procura na área mais alargada. Um espaço cultural que queira demonstrar aos financiadores a sua importância regional pode usar os dados de origem para mostrar exatamente que bairros alcança e quais continuam mal servidos. A forma como as pessoas se deslocam depois de chegarem ao bairro é outra questão, e o pulso de afluência de um bairro mostra se uma rua comercial serve de facto as pessoas que vivem à sua volta.

Como são os dados de área de influência na prática?

Os dados entregues por uma implementação de análise de dados de rede móvel dão-lhe contagens de visitantes repartidas por bairro de origem, por dia e por época do ano, para que veja que bairros estão a contribuir mais e quais estão a contribuir menos. Os percursos que os visitantes escolhem já dentro do espaço vêm da contagem por Wi-Fi ou por sensores, e não dos dados de rede. Com isto, pode comparar o perfil da sua área de influência com o de locais semelhantes e modelar o efeito que uma nova ligação de transportes ou a abertura de um concorrente pode ter na distribuição.

Tudo isto é anónimo e agregado. A análise de dados de rede móvel funciona à escala de bairros e de períodos de tempo; não funciona ao nível de percursos individuais nem de pessoas identificáveis. O conjunto de dados não contém moradas, apenas o bairro de onde veio um grupo de visitantes, expresso como uma contagem. Esse nível chega para todas as decisões descritas acima, e foi sempre a esse nível que a análise da área de influência fez sentido.

A área de influência que julgava ter

De onde vêm os visitantes é a pergunta mais básica que um espaço pode fazer sobre si próprio. Vem antes da conversão, do tempo de permanência e da receita por visita, porque todas essas questões dependem de saber primeiro quem está a chegar.

A análise de origem à escala do bairro existe para corrigir o pressuposto de que a maioria dos espaços parte, sem identificar ninguém. Esse pressuposto costuma estar suficientemente perto para parecer plausível, mas raramente suficientemente perto para apostar nele uma decisão de localização.

A Bumbee Labs é a empresa por trás do único método de contagem de pessoas da Europa aprovado por uma autoridade de proteção de dados.