Aperturar un local comercial sin herramientas de location intelligence es como conducir sin GPS: ya no tiene excusa

Daniel Encina es fundador de XBrein y pionero de la geointeligencia en Chile. Con más de 15 años aplicando analítica de mercado en grandes empresas, creó MasterGeo, software de geointeligencia para Retail, Consumo Masivo y Real Estate.

Cuando fundamos XBREIN el 2011 (en ese entonces Georesearch), existía una convicción muy clara y concreta: las empresas necesitaban algo cuantitativo y concreto para tomar decisiones de expansión comercial. Quince años después, esa necesidad sigue siendo igual de vigente.

La decisión de dónde abrir un nuevo local es una de las más costosas e irreversibles que toma una empresa con red física. Y es también una de las que más se puede fortalecer con datos. No porque los equipos de expansión no sean buenos, lo son, sino porque hoy existe información territorial que antes simplemente no estaba disponible a esta escala y granularidad. Eso cambia todo.

La información por información no sirve de nada

Hay una frase que repito hace años: la información por información no sirve de nada. Es necesario darle un objetivo que permita responder preguntas de negocio.

En expansión comercial, esa pregunta es concreta: ¿cuánto puede vender realmente un local comercial en esta dirección, dado los comportamientos de demanda y oferta existentes?

Esa pregunta tiene respuesta. No es una estimación subjetiva. Hoy a través de información, mapas digitales y algoritmos predictivos es posible. Esto se conoce como Geointeligencia de Información en la vertical de location intelligence.

Qué variables determinan realmente el resultado de una apertura

Cuando analizamos una ubicación candidata, no miramos una sola variable. Miramos múltiples dimensiones que en conjunto determinan el potencial comercial en alguna ubicación stand alone o dentro de un centro comercial.

Información demográfica, socioeconómica, comercial e inmobiliaria. No a nivel de comuna o barrio, sino de manzana. La composición de hogares, la segmentación por gastos potenciales, ingreso mensual y grupos socioeconómicos varía significativamente dentro de una zona a otra. Un modelo que integra esas diferencias con precisión entrega estimaciones muy distintas a uno que las promedia.

Una de las principales variables diferenciadoras es sin duda el  gasto potencial en distintas canastas de consumo específica: supermercado, farmacia, comida rápida, vestuario,entre otras. Fundamental es la diferenciación entre comportamiento endógeno (demanda residente) y comportamiento exógeno (demanda flotante) según propósitos de viaje específico. Para categorías como restaurantes o salud, esa distinción puede cambiar completamente la estimación.

El GAP que más nos sorprende mostrar

Uno de los análisis que más impacto genera cuando lo presentamos por primera vez no es la estimación de venta de una apertura futura. Es la auditoría de la red actual de localiaciones.

Calculamos el GAP entre lo que cada local vende hoy y lo que el mercado a su alrededor tiene capacidad real de generar. El resultado casi siempre abre una conversación nueva. Hay locales que están capturando una fracción del potencial disponible en su zona, y hay locales que underperforman no por la ubicación, sino por ineficiencia operacional.

Tener ese diagnóstico a nivel de cada punto de venta permite gestionar la red con datos, no con promedios.

Y los números globales lo confirman: el mercado mundial de Location Intelligence se proyecta crecer de USD 23,6 mil millones en 2025 a USD 109,7 mil millones en 2035, con una tasa de crecimiento anual compuesta de 16,6%. Al cierre de 2023, el 82% de los tomadores de decisiones de negocio y tecnología ya habían integrado estas capacidades o tenían planes concretos de hacerlo en los doce meses siguientes. No es una tecnología emergente. Es una industria que ya está en plena escala, y las empresas que se muevan primero en sus mercados locales tendrán una ventaja que sus competidores difícilmente podrán replicar después.