La última década ha presenciado una revolución total del retail impulsada por el auge de las marcas D2C (directas al consumidor). Modelos digitales como Warby Parker, Allbirds, Glossier, Native o, en España, Hawkers, supieron captar la atención y ganar cuota de mercado sin intermediarios. Estas marcas dominaron el marketing de performance, gestionaron la relación con el cliente de forma directa y crecieron con estructuras ágiles.
Sin embargo, el aumento de los costes de adquisición, la saturación en redes sociales y el cansancio de los consumidores ante el ruido digital están cambiando el panorama para estos disruptores digitales. ¿El nuevo campo de batalla? El retail físico.
Con pop-ups y flagship stores en ubicaciones urbanas estratégicas, las marcas D2C han entendido que la interacción física significa construir marca, fidelidad y aumentar el valor de vida del cliente (LTV). Aun así, a diferencia de las marcas tradicionales, no lo hacen a ciegas. Su enfoque sigue siendo moderno y basado en datos: apuestan por datos de movilidad física.
¿Qué son los datos de movilidad física?
Los datos de movilidad física son conjuntos de datos agregados y anonimizados que muestran cómo se mueven las personas en entornos reales. Se obtienen a partir de dispositivos móviles, sensores en edificios y plataformas con GPS.
A diferencia de los estudios de afluencia tradicionales (basados en encuestas y observación manual), los datos de movilidad son en tiempo real, precisos y mucho más ricos. Revelan no solo cuántas personas pasan por un punto, sino cuándo vienen, cuánto tiempo permanecen, por dónde caminan y con qué frecuencia repiten la visita.
Para marcas D2C acostumbradas a la precisión analítica del entorno digital, esta inteligencia del mundo físico es una evolución natural.
Insights peatonales: el arma secreta del retail físico D2C
Los insights peatonales son clave en la estrategia offline. Permiten a las marcas D2C:
- Identificar zonas de alta oportunidad según el volumen peatonal.
- Comprender patrones como picos entre semana vs. fines de semana.
- Probar micro-ubicaciones antes de invertir en locales permanentes.
- Evitar sesgos subjetivos al elegir ubicaciones.
Por ejemplo, imagina una marca evaluando dos calles en el centro de Madrid. Ambas parecen concurridas, pero los datos de movilidad muestran que una tiene el doble de tiempo de permanencia y más visitas repetidas en días laborales. Ideal para un pop-up dirigido a profesionales en pausa de almuerzo. Esta granularidad convierte la expansión en una estrategia informada, no en un tiro al aire.
¿Cómo mejoran los datos de movilidad la expansión de tiendas D2C?
La expansión física supone grandes riesgos para las marcas D2C: alquileres elevados, contratos rígidos y el peligro de equivocarse en la ubicación.
Selección de sitios con precisión: En lugar de depender de la intuición o promesas de brokers, las marcas validan las ubicaciones con mapas de calor de movilidad.
Estrategias optimizadas de pop-up: Pueden activar tiendas temporales en zonas con picos estacionales o durante eventos especiales.
Negociaciones de alquiler más fuertes: Con datos reales de tráfico y permanencia, las marcas tienen mayor poder de negociación con propietarios.
Eficiencia operativa: La planificación basada en datos ayuda con la plantilla, el inventario y el marketing, alineándose al flujo real.
Casos reales de uso de datos de movilidad en la expansión D2C
Moda en Barcelona: Una marca de ropa descubrió que un callejón con estilo tenía mucho más tráfico peatonal en días laborables, perfecto para lanzar su línea workwear.
Pop-up de gafas en Nueva York: Inspirada en Warby Parker, una startup identificó zonas en Manhattan con alta afluencia de Gen Z y poca competencia.
Marca F&B en Lisboa: Gracias a los datos de permanencia, una marca D2C de comidas rápidas abrió un local de “grab & go” cerca de estaciones de tren, con un tiempo medio de pedido de 90 segundos.
Cosmética en París: Detectaron picos de afluencia durante la Fashion Week y lanzaron activaciones con influencers en tienda, alineadas al flujo peatonal.
Estos ejemplos muestran cómo los datos de movilidad son ya una herramienta clave para todo el espectro D2C: moda, belleza, electrónica o salud.
La ventaja Adcities: convertir movimiento en estrategia
Aquí es donde Adcities marca la diferencia. Como líder en análisis de movilidad física, Adcities ofrece a las marcas insights detallados sobre el comportamiento peatonal en ciudades de España, Europa y Norteamérica.
Con funcionalidades como:
- Mapas de calor en tiempo real para detectar hotspots.
- Tendencias históricas para planificar a largo plazo.
- Análisis de tiempo de permanencia para medir engagement.
- Dashboards personalizados según los objetivos del local.
Además, Adcities cumple con GDPR, asegurando privacidad total del consumidor. Para marcas que planean expandirse en España o en la UE, trabajar con un socio que entienda la movilidad local y la normativa es clave.
Desde identificar un rincón estratégico en Sevilla hasta analizar flujos en Midtown Manhattan, Adcities convierte el movimiento urbano en crecimiento comercial.
Retail basado en datos: intuición vs. evidencia
Tradicionalmente, las decisiones de ubicación se basaban en intuición: “Esta calle parece concurrida”. Las marcas D2C, formadas en la disciplina digital, no aceptan esta incertidumbre.
Hoy, el tráfico peatonal es el nuevo “clickstream”. Así como Google Analytics revolucionó el eCommerce, plataformas como Adcities están transformando el retail físico.
- Test A/B de ubicaciones: Prueba tiendas temporales en varias microzonas y compara resultados reales.
- Embudo digital-físico: Valida picos de tráfico online (por ejemplo, visitas desde Valencia) con señales de movilidad para planificar aperturas.
- Campañas hiperlocales: Si el patrón peatonal aumenta cerca de estadios o universidades, lanza activaciones pop-up u OOH en el momento justo.
No se trata de “datos por tener datos”; se trata de tomar decisiones más seguras, rápidas y escalables.
Tendencias futuras en retail D2C y analítica de movilidad
- Puntuación de ubicación asistida por IA: Algoritmos que priorizan locales usando patrones históricos y predicciones.
- Modelos dinámicos de renta: Contratos donde la renta se adapta a métricas de movilidad.
- Datos aumentados en tienda: Combinando POS, Wi-Fi y movilidad para análisis integral.
- Tiendas fantasma: Espacios sin atención para testear demanda antes de abrir oficialmente.
- Movilidad como insumo de planificación de producto: Datos demográficos peatonales que guían surtidos o colecciones.
El retail se vuelve algorítmico, y la movilidad urbana es el nuevo compás.
Reflexión final: camina donde caminan tus clientes
Las marcas D2C siempre han valorado el control total sobre producto y relación con el cliente. Al entrar al retail físico, mantener esa precisión requiere datos.
La inteligencia de movilidad reduce el riesgo, maximiza el ROI y mantiene la exactitud que estas marcas disfrutan online. Con herramientas como Adcities, abrir nuevas tiendas deja de ser un salto al vacío y se convierte en un paso firme y medido.
En un mundo donde cada metro cuadrado cuenta, la pregunta clave ya no es “¿dónde abrir?”, sino “¿por dónde caminan mis clientes?”.
