La location intelligence che fa la differenza: una risorsa per i consulenti di brand retail e FMCG

Scegliere una location per un nuovo negozio o un nuovo distributore è diventato un processo sempre più complesso — e così anche fornire consulenze in merito. Oggi serve un mix di location intelligence e decision intelligence, basato sul contesto reale e in grado di adattarsi alle dinamiche economiche e sociali in continua evoluzione. La domanda è: le tue analisi sono davvero all’altezza dei luoghi su cui stai offrendo consulenza?

Il “dove” è da tempo il secondo fattore cruciale per importanza dopo il “cosa” per molte aziende del retail e dei beni di largo consumo.

Ma rispondere a entrambe le domande è diventato sempre più complesso, soprattutto man mano che l’era digitale continua ad avanzare a ritmi vertiginosi.

A questa trasformazione si aggiunge ora un’ulteriore domanda:

“Abbiamo davvero bisogno di una presenza fisica? E perché?”

Nel 2025, quando un brand retail decide di aprire un punto fisico, si tratta di una scelta consapevole — e non più di una necessità, come avveniva in passato.

Questo significa una posta in gioco più alta e la necessità di giustificare quella presenza ai responsabili e ai decisori aziendali con argomentazioni chiare e basate su dati concreti.

Lo stesso vale per la scelta delle location da parte dei brand di beni di largo consumo (CG), che per loro natura dipendono da una presenza fisica, ma che oggi devono valutare queste decisioni in un contesto sempre più articolato.

Il successo di questi brand è strettamente legato alla localizzazione, ma i luoghi stessi sono ora plasmati da variabili in rapido mutamento.

Con il cambiamento delle dinamiche sociali e delle condizioni economiche, fattori come il comportamento dei consumatori, la mobilità e l’urbanizzazione stanno creando sia nuove opportunità sia nuove sfide per chi deve pianificare investimenti strategici.

Non sorprende, quindi, che le aziende si stiano rivolgendo sempre più spesso a team di consulenza. Si stima che il mercato globale della consulenza manageriale raggiungerà circa 897 miliardi di dollari entro il 2034, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 6,56% a partire dal 2025.

I consulenti vengono coinvolti non solo per fornire consigli strategici, ma anche per offrire validazioni basate sui dati, in grado di rispondere a valutazioni sia interne che esterne. E tutto questo significa affrontare uno scenario sempre più multidimensionale — in cui le ipotesi tradizionali non sono più sufficienti, e ogni raccomandazione deve tener conto di un mix dinamico di fattori spaziali, sociali ed economici.

Una cosa è certa: capire il “dove” conta ancora — ma oggi servono strumenti più sofisticati per determinarlo.

I dati spaziali, un tempo considerati un “plus”, sono oggi la base fondamentale della consulenza strategica, soprattutto nei settori a forte impatto come gli investimenti e la site selection.

In questo articolo parleremo di:

Quali dati sono disponibili e quali sono i loro limiti?

I team di consulenza lavorano già con una ricca varietà di dati: insight sui clienti, cronologia delle transazioni, report di mercato, benchmark di settore e previsioni finanziarie. Si tratta di strumenti potenti — ma che spesso operano scollegati dal contesto fisico.

Quando si tratta di fornire consulenza su investimenti legati a luoghi reali, manca spesso un elemento chiave: il contesto reale e dinamico. Non solo dove si trova qualcosa, ma cosa lo circonda, come le persone vivono e percepiscono quello spazio, come cambiano le dinamiche nel tempo e quali forze agiscono a livello locale.

I dataset standard possono indicare il potenziale di un mercato, ma raramente mostrano se un quartiere offre il giusto mix di servizi, oppure se la reputazione, l’accessibilità o la saturazione dei competitor di una location influenzeranno le performance future.

Anche quando vengono utilizzati dati geospaziali, spesso sono statici o frammentati, e perdono efficacia in scenari in rapido cambiamento.

Ignorare queste sfumature spaziali significa esporsi a rischi evitabili: dal sovrastimare la domanda al trascurare nuovi competitor o cambiamenti nei comportamenti dei consumatori.

Per i consulenti chiamati a proporre strategie proiettate nel futuro e basate sui dati, queste lacune stanno diventando sempre più difficili da ignorare — soprattutto quando i clienti si aspettano una consulenza non solo finanziariamente solida, ma anche locale, reattiva e scalabile.

La buona notizia è che integrare una location intelligence più avanzata non significa abbandonare gli strumenti attuali.
Al contrario: li arricchisce, aggiungendo livelli cruciali di insight spaziale che portano le decisioni più vicine alla realtà del territorio.

Potenziare le analisi con la location intelligence

La location intelligence arricchisce in modo significativo i dataset tradizionali utilizzati nella consulenza, integrando il contesto spaziale e insight comportamentali in tempo reale.

Questo consente ai team di consulenza di andare oltre le analisi generiche e spesso statiche, per ottenere una comprensione più dettagliata e dinamica dei mercati e degli ambienti locali.

A differenza delle fonti dati convenzionali — che si concentrano principalmente su variabili come la demografia, i dati di vendita o la cronologia delle transazioni — la location intelligence offre insight granulari legati al territorio, capaci di spiegare come e perché determinati fenomeni si verificano in specifiche aree geografiche.

Arricchendo i dati esistenti con informazioni sui Punti di interesse (POI) — come categoria del business, fascia di prezzo, orari di apertura e sentiment dei clienti — i consulenti ottengono una visione sfaccettata degli ecosistemi locali, utile per valutare con maggiore precisione il potenziale e i rischi legati a ogni location.

Questi dati permettono di ottenere una visione più accurata del contesto competitivo, delle preferenze dei consumatori e delle sfumature operative.

Ad esempio, i dati di sentiment — come il nostro Sentiment Score, aggregati per categoria o lingua del cliente — offrono una lettura preziosa della percezione pubblica e della reputazione. Allo stesso modo, indicatori come il Popularity Index forniscono proxy affidabili del traffico fisico e dei livelli di coinvolgimento in una determinata area.

Grazie a questi insight, i consulenti possono intercettare trend emergenti, individuare mercati ricchi di opportunità oppure saturi, e valutare la vitalità complessiva di una location andando oltre i semplici dati finanziari.

Inoltre, l’analisi delle tracce digitali — comprese recensioni online e social media — aggiunge una dimensione temporale alla valutazione, mostrando come evolvono nel tempo percezioni e comportamenti.

Questa componente è fondamentale per attività come la pianificazione di scenari futuri e la valutazione dei rischi, soprattutto nelle decisioni strategiche di lungo termine come la scelta di una sede, l’ingresso in un nuovo mercato o un’espansione geografica.

La location intelligence consente anche di integrare fattori esterni come i piani urbanistici, l’accessibilità ai trasporti o i contesti normativi locali, aiutando i consulenti ad anticipare i cambiamenti che potrebbero influenzare la sostenibilità degli investimenti.

Incorporando questi dataset spaziali avanzati nelle proprie analisi, i team di consulenza possono formulare raccomandazioni non solo solide dal punto di vista finanziario, ma anche fattibili dal punto di vista operativo e profondamente contestualizzate.

Il risultato? Strategie più adatte alla realtà locale, più pronte a rispondere ai cambiamenti e, in definitiva, più efficaci nel generare risultati sostenibili.

7 applicazioni pratiche della location intelligence nei progetti di consulenza

I dati di location intelligence non si limitano a completare i progetti di consulenza per i brand del retail e dei beni di consumo: li potenziano strategicamente.

Basare le indicazioni su insight specifici legati al territorio consente ai consulenti di affinare le strategie, ridurre i rischi e generare un valore misurabile nelle decisioni dei clienti.

Ecco sette ambiti chiave in cui i dati geospaziali stanno trasformando concretamente l’esito dei progetti:

1. Scelta delle sedi e ottimizzazione della rete

Scegliere la posizione giusta per un punto vendita o la rete di distribuzione è fondamentale per i brand del retail e i beni di largo consumo. La location intelligence aiuta i consulenti a valutare i flussi pedonali, la densità competitiva e le caratteristiche demografiche locali, per individuare i siti che massimizzano la copertura e la redditività, evitando sovrapposizioni o cannibalizzazioni.

2. Comportamento dei consumatori e segmentazione

Capire chi sono i clienti, dove vivono e come interagiscono con gli spazi fisici consente di affinare il targeting. I dati di localizzazione arricchiscono la segmentazione tradizionale aggiungendo contesto spaziale, permettendo ai brand di adattare i messaggi di marketing in base alle preferenze e ai trend locali.

3. Analisi del panorama competitivo

I consulenti utilizzano i dati geospaziali per mappare la presenza e le performance dei concorrenti, evidenziando aree scoperte o sature. Questo consente ai brand di ottimizzare le strategie per competere meglio in ogni tipo di mercato, anche il più affollato.

4. Monitoraggio delle performance dei punti vendita

Integrando la location intelligence con i dati di vendita e i proxy di footfall, è possibile valutare come la posizione e i fattori ambientali influenzano le performance dei negozi. Questi insight supportano le decisioni su aperture, chiusure o ristrutturazioni di punti vendita.

5. Pianificare l’ingresso in nuovi mercati

Quando un brand pianifica l’espansione in nuove aree o Paesi, la location intelligence permette di identificare i mercati più promettenti analizzando densità di popolazione, livelli di reddito e presenza della concorrenza. In questo modo si concentrano gli investimenti dove le prospettive di guadagno sono più alte.

6. Targeting e misurazione delle campagne promozionali

I dati geospaziali supportano strategie di marketing iper-localizzate, individuando dove vivono e acquistano i clienti target. I consulenti possono aiutare i brand a progettare e misurare campagne locali — ad esempio l’out-of-home (OOH) — migliorando il ROI grazie a un targeting più preciso.

7. Ottimizzazione della supply chain e della logistica

Le informazioni spaziali permettono ai consulenti di suggerire percorsi distributivi ottimali, posizionamento dei magazzini e strategie di stock management, riducendo i costi e migliorando i tempi di consegna — un aspetto critico per i beni di largo consumo, dove tempismo e disponibilità sono essenziali.

Dove si inserisce la location intelligence nel processo di consulenza

Integrare la location intelligence nel flusso di lavoro consulenziale non significa stravolgerlo — al contrario, significa potenziarlo in modo intelligente. Ecco come e quando i dati geospaziali possono essere integrati in modo efficiente nelle diverse fasi di un progetto di consulenza:

1. Valutazione delle opportunità e definizione preliminare del progetto

Nelle fasi iniziali, ai consulenti viene spesso richiesto di identificare gap di mercato, valutare la fattibilità di un investimento o definire le priorità geografiche. In questo contesto, i dataset sui Point of Interest (POI) — arricchiti con dati di sentiment, trend di popolarità e densità di servizi — offrono una prospettiva concreta e radicata sul territorio, utile per validare le ipotesi e calibrare le assunzioni iniziali.

2. Modellazione strategica e pianificazione di scenari

Durante la costruzione di business case, previsioni di performance o piani di espansione, i consulenti possono integrare KPI spaziali (es. flussi stimati, punteggi reputazionali, livelli di saturazione) per simulare scenari in modo più realistico. Questo consente raccomandazioni più solide, in particolare nei settori dove la location è un fattore critico di successo, come retail, hospitality e real estate.

3. Validazione e allineamento degli stakeholder

I clienti vogliono prove concrete. Visualizzare i dati POI su mappe interattive o dashboard aiuta a dare vita alla narrazione strategica, rafforzando la credibilità della proposta. L’aggiunta della location intelligence non mostra solo il cosa e il dove, ma anche il perché adesso, rendendo le decisioni di investimento più tangibili e urgenti.

4. Monitoraggio e ottimizzazione post-implementazione

I dati geospaziali non servono solo nelle fasi iniziali. Dopo l’attuazione di un piano, i consulenti possono continuare a monitorare l’evoluzione del sentiment, i cambiamenti nel contesto locale o le variazioni di performance, adattando di conseguenza le strategie. Questo genera valore a lungo termine e rafforza la relazione consulente-cliente nel tempo.

In definitiva, la location intelligence non deve essere vista come un elemento estraneo ai processi esistenti, ma come un acceleratore silenzioso, capace di rendere le raccomandazioni strategiche più rapide, più contestuali e più difficili da ignorare.

Offri una consulenza più affidabile con i dati di contesto, grazie a Data Appeal

Affianca i tuoi strumenti di analisi con una suite scalabile di dati geospaziali e arricchiti di sentiment, pensata per integrarsi facilmente nei flussi di lavoro consulenziali. I nostri dataset includono:

• Core POI Data
  Nome dell’attività, indirizzo, coordinate geografiche, settore e categoria — su qualsiasi area geografica.

• Rich POI Data
  Punteggi di sentiment, Popularity Index (un proxy del traffico pedonale), fascia di prezzo, argomenti più discussi nelle conversazioni online.

• Adds-on personalizzati
  Dalle sintesi delle tracce digitali agli insight sui brand, dall’andamento del Sentiment ad insight specifici per il settore alberghiero. Tutti adattati a casi d’uso specifici come:
  • Scelta di location retail
  • Investimenti immobiliari
  • Ottimizzazione della distribuzione
  • Sviluppo turistico

Piuttosto che operare in modo isolato, questi dati si integrano nei modelli già esistenti, migliorando la segmentazione geografica, il dimensionamento dei mercati e la capacità di individuare opportunità che i dataset tradizionali non rivelano.

I nostri dataset sono disponibili via API, in formato data pack o tramite la nostra piattaforma di visualizzazione D / AI Locations, per un’integrazione flessibile e adatta a ogni esigenza progettuale.

Location Intelligence in azione: storie di successo in diversi settori

La location intelligence non è solo una teoria: è già una leva concreta di valore per brand e organizzazioni in tutto il mondo. Ecco alcuni esempi reali di come l’integrazione dei dati geospaziali arricchiti da sentiment e insight contestuali abbia trasformato strategie e risultati.

1. Site selection: individuare gli spazi pubblicitari ideali

Un leader globale nelle ricerche di mercato ha ottimizzato le proprie strategie di pubblicità out-of-home (OOH) grazie alla location intelligence. Analizzando pattern di traffico, flussi pedonali e orari di punta, ha individuato i punti pubblicitari più efficaci, ottenendo un miglior posizionamento e un ROI più elevato per i clienti.

2. Market intelligence: raggiungere il pubblico giusto

Dopo un’acquisizione strategica, un importante produttore di soft drink ha deciso di espandersi in Europa dell’Est. Grazie ai dati geospaziali di Data Appeal, arricchiti con analisi del sentiment e metriche di popolarità, ha valutato nuove location e analizzato le conversazioni online, prendendo decisioni basate sui dati per l’espansione commerciale e il posizionamento del brand.

3. Data enrichment: arricchire il CRM con insight sui consumatori

Poste Italiane, il servizio postale nazionale italiano, ha voluto arricchire il proprio CRM integrando dati esterni. In collaborazione con Data Appeal, ha incluso analisi del sentiment e dati reputazionali provenienti dai social network, ottenendo una visione completa degli operatori e degli esercenti eCommerce per affinare le proprie strategie commerciali.

4. Scelta dei distributori: ottimizzare le decisioni nella supply chain

Un brand internazionale di alcolici voleva espandere la propria rete di distribuzione nel Mediterraneo. Grazie ai Point of Interest (POI) di Data Appeal, arricchiti con dati su sentiment e popolarità, ha identificato i distributori più promettenti e le location ottimali, semplificando la supply chain e migliorando la penetrazione di mercato.

Vuoi conoscere alcuni dei nostri casi di successo?