Vous avez du mal à optimiser l’utilisation de l’espace. Comment pouvez-vous exploiter l’analyse des données pour prendre de meilleures décisions ?

We need to check the Per Square Feet Density of Flow of Customers to the Space. Also see the load based on the peak timings and off-Peak Timings. This Data Analytics will help is proper planning of the Space.

Partilho do mesmo pensamento, pois a IA só funciona com uma coleta de dados. A partir das informações o IA consegue contribuir para otimização de tudo. Tudo parte a partir da coleta de dados.

Mapa de calor: Pode ser usado para visualizar áreas mais frequentadas, como exemplo: pib per capita por localidade. Pontos de Venda: Dados de transações podem fornecer insights sobre os horários de pico, ticket médio e produtos mais vendidos. Ferramentas de Análise comercial: CRM, funil de vendas, unificando os dados coletados versos comportamento de consumo ou performance, para análises mais profundas de seus lead e clientes.

Start by collecting data that directly impacts space utilization and safety. Focus on metrics like occupancy rates, traffic patterns, and safety incidents. Accurate data collection is the foundation for making informed decisions that optimize space while ensuring tenant safety. Reflexiones: Are we truly capturing all relevant data, or are we missing critical safety metrics? How can prioritizing safety data shift our approach to space utilization? Could an overlooked data point be the key to unlocking better space optimization?

Optimum dataset format to collect the need base info will help a lot in analysis Also tgekey performance indicators that may vary acc to the upper version of tge business will help a lot in anaylis and improvibg

Bom, coletar os dados com as pessoas que usam o espaço, pensando também nas que podem usar futuramente. Analisar os dados coletados e realizas as modificações necessárias.

Ter uma ferramenta é muito importante para contribuir para organização dos dados. Por mais simples que seja, mas sabendo utilizar de forma acertiva, trará clareza e organização a todos os dados coletados e ajudará na tomada de decisão.

Algumas técnicas que indico para analise de dados são: - Análise de Séries Temporais: Para identificar padrões e tendências ao longo do tempo. - Modelagem Preditiva: Utiliza técnicas de machine learning para prever tendências futuras. - Análise de Clusters: Para segmentar dados em grupos com características semelhantes. e um software que indico é; Power BI: Nativo da Microsoft, ele oferece integração com outros demais produtos da plataforma e é totalmente customizável para análise e visualização de dados, possibilitando a criação de dashboard único para sua empresa.

Saber como utilizar os recursos que tem de forma total é o que todo empreendedor gostaria. Creio que só é possível com uma boa coleta de informações e análise delas. Somente assim, conseguirá verificar onde seu investimento está parado para realizar a realocação do que já tem, sem precisar investir novamente.

Buscar fornecer insights profundos sobre a utilização do espaço e os padrões de uso, permitindo otimizações estratégicas. Reconfigurando os espaços e transformando em áreas subutilizadas em espaços comuns, adicionar comodidades ou criar espaços pop-up para aumentar a atratividade e a receita. - Flexibilidade nos Contratos: Oferecer contratos de locação mais flexíveis e preços dinâmicos baseados na demanda e utilização. - Feedback e Envolvimento: Coletar feedback dos inquilinos e promover engajamento comunitário. - Marketing e Promoção: Destacar comodidades nas campanhas de marketing e utilizar feedback positivo para atrair novos locatários.

The biggest lesson from the pandemic has been to build spaces with the flexibility of reconfiguration. If you are a retailer, experiential component now trumps merchandise per square foot. If you are an office, collab spaces now trump desks. However, this could easily change. With millennials and GenZ in the driving seats as employees and shoppers, trends will move more than the decades before. Modular reconfigurable buildings and constantly analyzing the data to reimagine or repurpose spaces will be the name of the game, moving forward.

A análise preditiva é uma ferramenta que usa dados históricos para prever tendências futuras, sendo assim: - Antecipação de Necessidades de Espaço: Prever a demanda futura de negócios por mais espaço. - Gerenciamento Proativo de Inquilinos: Antecipar renovações de contratos e criar estratégias de retenção. - Ajustes de Contratos e Manutenção: Ajustar termos de locação e planejar a manutenção proativamente. - Operação Eficiente e Lucrativa: Otimizar recursos, melhorar a utilização do espaço e aumentar a lucratividade.

Leverage predictive analytics to foresee space utilization trends and potential safety concerns. By analyzing past data, you can anticipate future needs and make proactive adjustments. This approach not only maximizes space but also minimizes risks before they become issues. Reflexiones: Are we using data to predict the future or merely reacting to the past? How much of our strategy is proactive versus reactive when it comes to safety? Could predictive analytics be the game-changer in our approach to space optimization?

Otimizar o espaço envolve melhorar a experiência do inquilino e não apenas aumentar a receita. Isso inclui: - Ajustes de Áreas Comuns: Modificar áreas comuns para atender melhor às necessidades dos inquilinos. - Melhoria das Comodidades: Adicionar ou melhorar comodidades. - Opções Flexíveis de Locação: Oferecer locações flexíveis. - Aumento da Retenção: Melhorar a experiência do inquilino para aumentar as taxas de retenção. - Atração de Novos Inquilinos: Tornar a propriedade mais atraente para novos inquilinos.

Consider adjusting leases based on data-driven insights. Use the information gathered to renegotiate terms that better align with current utilization patterns. This ensures that the space is used efficiently, and both parties benefit from the arrangement. Reflexiones: Are lease terms flexible enough to adapt to changing utilization needs? How often do we renegotiate leases based on actual data rather than assumptions? Could data-driven lease adjustments lead to more sustainable tenant relationships?