{"id":93663,"date":"2026-04-21T11:51:16","date_gmt":"2026-04-21T10:51:16","guid":{"rendered":"https:\/\/flameanalytics.com\/?p=93663"},"modified":"2026-04-21T11:51:16","modified_gmt":"2026-04-21T10:51:16","slug":"pompeii-analitica-retail-flame-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/flameanalytics.com\/en\/pompeii-analitica-retail-flame-analytics\/","title":{"rendered":"Caso Pompeii: c\u00f3mo la anal\u00edtica retail impulsa la toma de decisiones en tienda"},"content":{"rendered":"
\"Pompeii<\/figure>\n
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Pompeii, una de las marcas espa\u00f1olas de calzado de referencia, decidi\u00f3 dejar de tomar decisiones sobre su red de tiendas f\u00edsicas a partir de intuiciones y empezar a hacerlo a partir de datos. Con la plataforma de anal\u00edtica retail de Flame Analytics, hoy mide tr\u00e1fico, permanencia, recorridos, conversi\u00f3n y rentabilidad en cada punto de venta, y aplica esa informaci\u00f3n para mejorar el producto, la distribuci\u00f3n del espacio y la experiencia del cliente.<\/p>\n<\/div>\n

\ud83d\udcc5 Actualizado 2026
\u23f1 5 min de lectura
\ud83c\udfec Caso de \u00e9xito \u00b7 Retail \u00b7 Moda y calzado<\/div>\n
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Tr\u00e1fico<\/div>\n
Medici\u00f3n precisa de transe\u00fantes, visitantes y tasa de entrada por tienda<\/div>\n<\/div>\n
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Dwell time<\/div>\n
Tiempo de permanencia y patrones de movimiento dentro del espacio<\/div>\n<\/div>\n
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Fidelidad<\/div>\n
Recurrencia real de clientes y comportamiento entre visitas<\/div>\n<\/div>\n
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Conversi\u00f3n<\/div>\n
Ratios de venta por tienda y por zona, comparables entre puntos<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n