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Geographica:Make data count.

Location Intelligence

Mastercard Retail Location Insights

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Solución enfocada en el site planning que permite valorar las tendencias del consumo a nivel de calle.

Basados en los datos procedentes de las miles de millones de transacciones que se producen diariamente en todo el mundo a través de los medios Mastercard, se ha desarrollado MRLI. Esta solución permite el análisis de variables clave para la correcta toma de decisiones documentada, relacionada con la valoración de territorios, propiedades y otros aspectos relativos a la geolocalización. Los cuales son clave para el éxito de un negocio.

Es una solución multisectorial y muy flexible que puede usarse para una gran variedad de aspectos: desde el geomarketing hasta el site planning de un área en concreto, pasando por decisiones de penetración en un mercado u otro en función de los valores que nos da dicha solución.

EL RETO

Mastercard es la empresa líder en tecnología referente a pagos, que conecta a “consumidores, empresas, comerciantes, emisores y gobiernos” en todo el mundo.

Con las transacciones que cada día se producen, obtienen una gran cantidad de información sobre un inmenso número de variables. Entre ellos, aspectos sociodemográficos, localización, ingresos, etc., de los habitantes de todos los países del mundo, y su transacción determinada.

Por ello, Mastercard se plantea desarrollar una solución que permita usar toda esta información tanto para mejorar que las entidades encargadas de la planificación urbanística y el desarrollo económico de un área en concreto puedan evaluar la evolución que va a tomar su área, como para ayudar a las empresas a analizar y hacer prospecciones sobre el impacto que pueda tener decantarse por una y otra localización de sus tiendas / oficinas.

Por otro lado, dicha solución ayuda a las empresas de diferentes sectores, a la toma de decisiones documentada en base a variables clave relacionadas con la ubicación, como saber dónde abrir nuevos locales comerciales o cuando comprar y vender inmuebles comerciales puede suponer grandes pérdidas de dinero y oportunidades. Con este desarrollo, se puede hacer de la manera más óptima y fácil posible.

 

LA SOLUCIÓN

Para enfrentar este reto, Mastercard ha estado trabajando junto a Geographica y CARTO para relanzar su solución Mastercard Retail Location Insights (MRLI) en EEUU, Reino Unido, Canadá y Australia.

Con este dashboard, las entidades pueden resolver preguntas como:

-¿Dónde abrir una filial de una cadena de restaurantes? ¿Hay una zona aparentemente buena que genera canibalización? ¿Es rentable?

-¿Cuál es el potencial de crecimiento de un local de una cadena de gimnasios?

-¿Qué efecto tendría la construcción y apertura de un nuevo centro comercial en un área concreta de la ciudad?

-¿Qué impacto económico tienen los nuevos comercios que entren en el mismo área de influencia que mi propiedad?

Saber si abrir, cerrar o reubicar un local, y dónde hacerlo, supone una decisión muy importante para los equipos directivos de las empresas. Con Mastercard MRLI se puede planificar todo esto de una forma fácil y óptima. A través de la tecnología de Location Intelligence, se plasma en el Dashboard toda la información sobre el rendimiento que supone utilizar diferentes ubicaciones. Esto se debe al poder de identificación de las características más atractivas de las propiedades específicas en función de la misma y su ubicación. De esta manera, realizar compras y ventas de bienes inmuebles es mucho más rápida y eficaz.

Otras de las funciones del dashboard es la valoración de la capacidad de una propiedad al venderla o para generar rentas. Con esto se puede saber el riesgo y el impacto que suponen la construcción de una nueva infraestructura o desarrollos comunitarios. Por otro lado, con MRLI se puede hacer un estudio posterior del desarrollo y el impacto económico de los nuevos comercios que entren en el mismo área de influencia.

A nivel técnico Mastercard MRLI es un producto muy innovador. Los objetivos básicos iniciales eran dos:

-Siempre por debajo de 1.5 segundos: Un usuario con una conexión de 20Mb/s no puede tardar más de 1.5 segundo en visualizar la página más pesada de la aplicación.

-Escalable: si el número de usuarios o los datos crecen, el tiempo permanece intacto. Esto es, la aplicación carga en menos de 1.5 segundos para un usuario o para 500. Actualmente el proyecto maneja 100B+ de datos y sigue creciendo cada mes.

Y así se hizo. Cuando ves un mapa de Google Maps a nivel del mundo no estás viendo el nombre de tu calle ¿verdad? La información va apareciendo conforme vas acercándote en el mapa, primero ves el nombre de tu país, luego la provincia, luego la ciudad, luego los barrios y al final del camino aparece el nombre de tu calle, si aún sigues luego aparece tu casa.

Cuanto más te acercas aumenta el detalle, pero la cantidad de información sigue siendo (más o menos) la misma. A nivel del mundo ves los nombres de los países, cuando te centras en USA ves los nombres de los estados. La cantidad de información es aproximadamente la misma.

Esos mapas tienen billones de datos, toda la cartografía del mundo y ¡van como un tiro! No necesitan un backend, se distribuyen usando formatos binarios y CDNs. El frontend es quien los procesa. Y con esta definición escalan fenomenal.

Justo eso hemos hecho para lograr los objetivos iniciales, hemos empaquetado los datos en tiles y a cada geometría le hemos dado atributos con los datos. No existe un backend como tal, el frontend (usando WebWorkers y WebGL), se encarga de leer los datos, hacer en el lado del cliente cálculos geo-estadísticos y representarlos como mapas, tablas, gráficos o PDFs.

Una ventaja enorme de esta solución es que si un cliente quiere consumir los datos de Mastercard MRLI no necesita montar un backend que sea capaz de procesar 100B+ rows, solo con un frontend atacando al CDN puede hacerlo.

 

EL RESULTADO

En la actualidad, está resolviendo las problemáticas de muchas empresas en relación a la apertura y compra-venta de propiedades en Estados Unidos, Reino Unido, Canadá y Australia, así como en la medición del impacto de estas decisiones en el desarrollo económico. Pronto podremos saber los resultados.

 

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