¿Quieres geomarketing? necesitarás datos, buenos datos

pocos y buenos datos

El mejor análisis estadístico es tan bueno como los datos en que se basa. Buenos datos, buen análisis, buenos resultados. Con malos datos, no hay éxito posible. Esto, sabido por todo analista, es también válido para el geomarketing.  En este post trataré de presentar nuestra idea de datos relevantes para proyectos de geomarketing.

Por la parte de los datos internos, los de la compañía, es básico contar con datos relevantes, correctos, y poder acceder a ellos sin errores y con buen rendimiento. Además, una geocodificación de calidad y el formateo de los datos para convertirlos en indicadores relevantes. típicamente, en geomarketing estos datos internos se refieren a los clientes y los productos o servicios por ellos demandados, y se almacenan en una base de datos específica.

Pero nos centraremos en este artículo en los datos externos. Ya he presentado nuestros modelos de predicción de gasto en ¿Cuánto gastan los hogares en torno a mis tiendas en alimentación, moda…? y Micromarketing y predicción de demanda ¿cuánto gastan en libros? Pero los tipos de datos de mercado son muchos y variados, en función de su origen y aplicación. Por eso os propongo ahora una clasificación de los datos de mercado potencial que en unica360 elaboramos o comercializamos:

1. Microdatos sociodemográficos brutos

Son datos demográficos y sociológicos generados por los censos y padrones del INE, convenientemente revisados y formateados. Son cientos de indicadores, gratuitos en su mayoría, que describen la sociodemografía de la población por sección censal. Se pueden resumir en:

  • población por edad, sexo, nacionalidad, país de nacimiento, migraciones internas,
  • tipología de hogares por estadio de vida -single, nido en formación, hijos menores, hijos mayores, nido vacío-
  • niveles de estudios, categoría profesional, actividad, ocupación, tipo de pareja…,
  • número y uso de vehículos, equipamiento de los hogares, tipo de vivienda y estado, régimen de tenencia, segunda vivienda…

Los datos sociodemográficos por sección censal son muy útiles para negocios o categorías con targets claramente definidos por variables como edad -juguetes, educación infantil, moda infantil, residencias y servicios a la tercera edad…-, procedencia -envío de dinero y servicios financieros para inmigrantes-, formación, estado civil, tipo de vivienda…

En la imagen vemos la tasa de niños por sección censal, establecimientos, procedencia de clientes.

datos_sociodemograficos_ninos_valencia

Para otros targets, suelen ser necesarios indicadores sintéticos basados en estas variables sociodemográficas y otras, a continuación los vemos.

La sección censal es la base de estos análisis por dos motivos:

  • es pequeña -unos 500 hogares y 1.200 personas-, y por ello homogénea, mientras que su número total -algo más de 35.000 en España- es muy manejable en entornos como hojas de cálculo
  • es la unidad menor para la que se entregan datos sociodemográficos completos de padrones y censos

Sin embargo, también extrapolamos los datos a otros niveles geográficos, en función de las necesidades del proyecto, como:

codigo_postal_poblacion_madrid_españa

En caso de no tener acceso a estos datos, o trabajar en un país con déficit de datos públicos, existen proyectos de datos sociodemográficos de granularidad fina y cobertura global  como Worldpop,  proyecto muy interesante y útil, y buena opción si no se dispone de otra.

2. Modelos sociodemográficos y tipologías

A partir de las fuentes anteriores, aplicamos data mining y estadística espacial para generar modelos estándar de conocimiento del mercado potencial. Pueden ser de dos tipos, en función de los objetivos:

  • Sintetizar la información, reduciendo complejidad y generando nuevas variables con mayor significado desde el punto de vista de marketing. Es el caso, por ejemplo, de la tipología microbarrios.
  • Predecir, estimar valores de nuevos indicadores a partir de los existentes. Es el caso del modelo de predicción de renta media por hogar en cada sección censal.

tipologia_barrios_barcelona_microbarrios

Otros modelos con los que trabajamos son:

  • renta media personal o de hogar, disponible y bruta,
  • Índices comerciales, a partir de presencia de comercios, restauración, equipamientos culturales, sanitarios, transportes… se genera a partir de directorios online, combinados con las fuentes censales habituales
  • Estimación de transeúntes, a partir de tres técnicas alternativas: puntos de atracción y sociodemografía, medición de transeúntes frente a los puntos de venta, con bluetooth o sensores, o datos 2.0 tipo foursquare o flickr. (Actualización nov-19): En este aspecto hemos desarrollado metodologías híbridas, como se describe en estimación de transeúntes para geomarketing.
  • Índice turístico, combinando datos estadísticos y datos 2.0, para obtener varios indicadores de intensidad turística referidos a diferentes actividades de los turistas.
  • Potencial b2b, a partir de presencia de empresas por sector, número de empleados, por sección censal.

 datos_mercado_potencial_turismo_barcelona

Y otros modelos más o menos estandarizados, como la presencia y tipos de inmigrantes, microzonas de  reciente crecimiento, presencia de urbanizaciones, cercanía a núcleos urbanos densamente poblados, casas unifamiliares, con jardín, piscina

3. Modelos predictivos de demanda

Predicen la demanda para diferentes productos o categorías. Son aplicables tanto a los clientes actuales –estimación de cuota de cliente– como a los potenciales –estimación de demanda potencial en una ubicación, actual o futura.

Contamos con dos tipos de modelos, en función del  modo de prestación del servicio:

3.1. Modelos estándar microtarget: Son estimadores de demanda ya generados, por ser de utilidad para cualquier empresa en diversos sectores. Contamos con dos líneas de productos,

3.1.1.    Demanda de productos financieros, modelos predictivos elaborados para las necesidades del sector financiero:

– cuentas de ahorro, ahorro-vivienda y depósitos

– planes de pensión

– fondos de inversión

3.1.2.    Gastos generales del hogar . Recoge los gastos de los hogares en 12 grandes grupos (alimentación, transportes, cultura, enseñanza…), para cada una de las más de 35.000 secciones censales. Se basan en perfiles de gasto por tipo de hogar, a partir de fuentes públicas y análisis propios.

3.2. Modelos ad-hoc. Desarrollamos predicciones de demanda de productos y servicios a demanda. En función de las necesidades y productos establecemos la metodología más adecuada. Algunos ejemplos serían gasto en bricolaje, cuidado personal, mascotas, seguros de salud, artículos para bebés, combustible para vehículos, enseñanza privada, libros, papelería… La metodología de análisis se resume con el cuadro siguiente:

modelo_micromarketing_metodologiaLa información presentada es muy útil para la toma de decisiones comerciales de maneras diversas:

  • Selección de áreas geográficas de alto potencial. ¿Dónde hay clientes más afines a mi target? Para ubicar puntos de venta, lanzar campañas de marketing directo, buzoneo, publicidad exterior, street marketing, smartphones & LBS…
  • Determinación de las características, necesidades y demanda de la población en una zona. ¿Cómo son los clientes que viven en…? (en torno a mis tiendas, dentro de mi ruta de distribución…)
  • Cualificación de clientes actuales. A partir de dónde viven mis clientes puedo saber más sobre ellos, para segmentar y personalizar la relación con ellos ¿Qué nivel de renta, tipo de vivienda, cuántos hijos tienen… mis clientes? Y calcular la cuota de cliente -el ratio entre lo que consumen en mi enseña y su gasto total en la categoría-.
  • Cualificación de los clientes potenciales y búsqueda de gemelos. Sabiendo cómo son mis mejores clientes, puedo buscar otros similares, ¿dónde hay más como ellos?

En el documento unica360, catálogo de datos de micromarketing tenéis información más detallada de estos datos y modelos de mercado potencial, podéis visualizarlo o descargarlo. Y como siempre encantado de responder a preguntas, sugerencias o críticas.

¿Quieres geomarketing? necesitarás datos, buenos datos was last modified: noviembre 24th, 2022 by Guillermo Córdoba
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Guillermo Córdoba

Licenciado en sociología, llevo más de 15 años en esto de la inteligencia de clientes. Me interesa la integración de visiones, disciplinas y técnicas orientadas a un mejor conocimiento de cada consumidor. Creo en el trabajo en red y multidisciplinar, como solución a los nuevos retos que la relación con el cliente plantea. A tu disposición, si puedo ayudarte.

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