Geosmart banca y servicios financieros es una solución vertical, preparada para los análisis más habituales, sobre la cual personalizamos el sistema a la medida de las necesidades de cada entidad. El concepto fundamental es integrar los datos de negocio (las bases de datos internas) con los de mercado potencial (los mapas y datos sociodemográficos, económicos, demanda), analizarlos conjuntamente y tomar decisiones que puedan tener alguna componente geográfica.

Lo innovador del plantemiento radica en que el análisis espacial es un proceso de análisis más de los propios de la herramienta de business intelligence: selección de indicadores, creación de gráficos, cuadros de mando, aplicación de filtros… con la mayor sencillez y facilidad de uso para usuarios de negocio de diversos perfiles.

A continuación podemos ver cómo esta solución permite optimizar procesos de decisión concretos en el marketing bancario, principalmente en un enfoque de retail:

 Cuadro de mando de oficinas

La pantalla inicial presenta indicadores de oficinas tipo real vs objetivos, para total de oficinas, tipología de tamaño, antigüedad, especialización, dirección regional, o por supuesto selecciones de oficinas concretas hechas manualmente.

Visualización de indicadores de clientes reales y potenciales

Mapas temáticos de datos internos -presencia de clientes, penetración, cifra de negocio por actividad, tipología de clientes- y datos externos -clientes potenciales por nivel de renta, tipo de barrio, potencial de demanda de productos financieros, inmigrantes…-. Visualmente permiten explorar relación entre red de oficinas, negocio real y potencial, identificando oportunidades y áreas de mejora.

Geosmart banca, penetración de clientes por sección censal

indicadores externos, presencia 3ª edad por sección censal

indicadores externos, renta media por hogar y locales

Añadiendo a los datos anteriores la red de oficinas de entidades competidoras, tenemos el escenario completo para interpretar el negocio real -en términos de clientes y oficinas- en función de las oportunidades -clientes potenciales- y amenazas -presencia de competencia-.

indicadores externos, presencia de competencia

Creación de áreas de influencia de las oficinas

Con un simple botón obtenemos las áreas de influencia en torno a la red de oficinas (propia en este caso, igualmente podría ser la red de una entidad competidora). Las áreas de influencia son parametrizables en:

• método de cálculo: circulares,tiempo máximo de desplazamiento (drivetime)
• alcance: distancia en metros deseada, o tiempo de desplazamiento
• método de selección de clientes: secciones censales, códigos postales, portales, parcelas catastrales

Cada uno de estos métodos presenta ventajas e inconvenientes, siendo unos más precisos que otros. Además de poder seleccionarlo el propio usuario, en la fase de diseño colaboramos, aconsejamos y ayudamos a la entidad a decidir qué tipos de área de influencia le interesa utilizar para los diferentes procesos de negocio.

A continuación presentamos un ejemplo sencillo de selección de zonas para la realización de una acción comercial por canal directo (telemarketing, emailing, mailing, buzoneo). Seleccionamos las secciones censales a 300 metros de nuestra red de oficinas, mediante áreas de influencia, que podemos además modificar manualmente una vez calculadas (revisar zonas que añadir o quitar):

selección de secciones censales en áreas de influencia de oficinas

Selección de áreas, análisis de datos internos y lanzamiento de acción

Ahora nos puede interesar quedarnos solo con aquellas secciones con alto potencial de demanda de planes de pensiones, estimado por nuestro modelo predictivo microtarget®. Con un clic sobre la propia leyenda aplicamos este filtro, y ya solo vemos secciones cercanas a las oficinas con alto  potencial de demanda de planes de pensiones.

selección de secciones censales por áreas de influencia y filtro por indicador

Las zonas seleccionadas actúan como filtro del cuadro de mando, permitiendo ver el comportamiento de otros indicadores internos o externos en ellas. Podríamos chequear la penetración de clientes, el volumen de negocio de planes de pensiones, o consultar las acciones realizadas a los clientes residentes en estas áreas.

indicadores en cuadro demando filtrados por mapa

De nuevo podríamos volver al mapa, añadir o quitar zonas, analizar los datos resultantes -potencial de demanda, cobertura de clientes actuales, cifra de negocio afectada en la zona…- y seguir los cambios en las selecciones -por  ejemplo, número de viviendas a buzonear-.

Exportación de selecciones para ejecutar la acción

Una vez definida una selección para una acción, contamos con funciones de exportación a formatos estándar:

• MS excel para las tablas
• google earth/google maps para los mapas

exportación a google earth imagen excel

Todos los resultados son distribuibles, tanto dentro de la entidad, como para la  ejecución de una campaña -por ejemplo, secciones censales a buzonear, listado de códigos de cliente a contactar por email-.

Espero que os haya resultado interesante. Para un próximo post dejaremos análisis más complejos que el sistema permite, como la capilaridad de red, cobertura geográfica de la misma, análisis de escenarios de expansión -apertura de oficinas- y retracción -cierre de oficinas-, afectación a los clientes existentes y reasignación de cartera.

Si tenéis cualquier duda, sugerencia, crítica y por supuesto si os interesa ver una demo en profundidad, comentad o contactadnos. Estaremos encantados.

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Ahora trataré de presentaros una metodología de medición del resultado de una campaña de buzoneo. Analizaremos una misma campaña, realizada en dos años sucesivos sobre diferentes áreas, y segmentada según tres parámetros:

• gasto real de hogares clientes en las categorías asociadas a la campaña
• presencia de target, niños principalmente
• distancia a las tiendas de la enseña, buscando hogares a no más de 10 minutos a pie

Haremos para ello un análisis de evolución de ventas, a posteriori de la campaña, y a nivel de sección censal. La campaña, en el año presente, y el anterior, ha tenido las siguientes características:

Tras la campaña, analizamos las ventas en las zonas buzoneadas, frente a aquéllas que no se han buzoneado. Para ello nos basamos en los socios del programa de fidelización, ya que conocemos sus direcciones postales y podemos asignarles su sección censal. Estos socios aportan más del 50% de la venta total de la enseña.

La evolución de clientes que han comprado es negativa, la de venta lo es aún más. Esto significa que han venido menos clientes que el año pasado, y que además cada uno de ellos ha gastado menos.

Si analizamos las zonas buzoneadas este año 2011, encontramos diferencias notables. En las zonas buzoneadas el número de clientes que han venido a las tiendas  crece (+9,1%). Eso sí, su gasto medio sigue siendo menor que en la misma campaña del año anterior, con lo que la venta tota se mantiene (+0,3%).

El cuadro ya nos da una idea clara de la mejora que nos ha aportado el buzoneo. Para afinarlo, comparamos a continuación las secciones censales, en función de si las hemos buzoneado en la presente campaña, y si las buzoneamos el año anterior. Esto es importante porque el indicador que usamos es la progresión, de clientes activos y venta, entre el año pasado y el presente. Y las ventas del año anterior deberían estar afectadas por el buzoneo del año anterior. O incluso, ¿mejora las ventas de este año el buzoneo en la misma campaña del año pasado?

En cuanto a clientes activos, la diferencia es muy clara.

Si nos fijamos en la venta, la diferencia es igualmente clara, aun cuando con cifras menores motivadas por el menor gasto medio por cliente en la campaña.

 Rresumiendo, podemos concluir que el buzoneo, en este caso:

• incrementa la generación de tráfico a la tienda, y el número de clientes que compran
• no influye en el gasto medio por cliente, este indicador mantiene su tendencia a la baja (generalizada en el retail en los últimos años de crisis)
• el efecto de atracción se mantiene en el tiempo, pero de una manera muy ligera (las zonas sí buzoneadas en 2010 y no buzoneadas en 2011 presentan progresiones algo mejores que las que nunca se han buzoneado)

A partir de estos datos, podemos estimar las ventas y el margen bruto que el buzoneo nos ha aportado (bajo la hipótesis de que la diferencia se debe precisamente al buzoneo, algo perfectamente aceptable), y compararlas con el coste completo de la campaña. Un ejercicio que nos gustaría presentaros completo en un post más adelante.

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¿Qué?

Por fin os podemos presentar una herramienta que integra consulta, análisis, visualización y mapificación del comportamiento de clientes. Los análisis propios de geomarketing -procedencia de clientes, predicción de demanda, presencia de target, áreas de influencia, análisis de cobertura, optimización de buzoneo, marketing directo,  publicidad exterior…- se integran en tiempo real en un interface de cuadro de  mando, sencillo e intuitivo.

Geomarketing pasa a ser un análisis más que cualquiera puede realizar, sobre la totalidad de los datos de la base de datos corporativa.

¿Para quién?

Pensamos en un rango amplio de perfiles, desde analistas de datos a alta dirección pasando por estrategas de marketing, responsables de investigación, jefes de producto, directores de tienda… La arquitectura tipo cuadro de mando  permite adaptar los niveles de análisis, indicadores y funcionalidad a cada usuario.

Pero sobre todo, nos hemos centrado en que sea utilizable por usuarios de negocio sin formación en estadística o GIS. Igual que un cuadro de mando bien diseñado.

¿Para qué?

Ya hemos mencionado algunas funciones, a continuación listamos brevemente la funcionalidad esencial en análisis de geomarketing:

• Procedencia geográfica de clientes, mapas temáticos a diferentes niveles -municipio, código postal, sección censal, portal-
• Estimación de demanda y presencia de target, clientes potenciales. Cálculo de cuota de cliente y cuota geográfica integrando nuestros modelos de predicción de demanda en el sistema
• Cálculo de áreas de influencia en torno a los puntos de venta, análisis de cobertura geográfica, capilaridad, canibalización, competencia
• Selección de zonas y clientes, para acciones por canales directos: mailing, emailing, buzoneo, incluso para publicidad exterior, vallas

¿Cómo?

El módulo Geosmart ha sido desarrollado por nuestro partner Datknosys,  bajo la dirección funcional de Unica 360. Unimos así su expertise técnico en BI con nuestroconocimiento de análisis de datos y geomarketing.

Geosmart es un módulo de visualización y análisis espacial que se integra con el cuadro de mando Dashview, de Datknosys. Se comporta como un elemento más del cuadro de mando, interactuando con el resto de gráficos, filtros e indicadores.  Sus principales ventajas tecnológicas son:

• Se basa en BBDD analíticas, no relacionales, que optimizan el rendimiento sin comprometer la flexibilidad ni requerir tratamientos previos (indexación, tablas agregadas…).
• Se ha desarrollado sobre software open source, lo que nos permite un coste ajustado, garantizando la escabilidad (mayor número de usuarios no implica mayor coste), de manera que la tecnología no es nunca una barrera al crecimiento.
• Además, al basarse en open source, tenemos control total sobre los diferentes componentes del sistema, a la hora de continuar su desarrollo y personalizar el sistema para cada uno de nuestros clientes. Esto no siempre es posible al utilizar APIs de terceros.
• En breve, se integrará con otras plataformas de BI del mercado, que nuestros clientes usan.

Un sistema de análisis para la toma de decisiones vale, en el  mejor de los casos, lo que vale la información que lo alimenta. En Unica 360 somos expertos en la generación y tratamiento de datos de mercado, sociodemográficos y económicos. En este sentido, el sistema Geosmart cuenta siempre con los datos más precisos y actualizados existentes. Para ello, nos nutrimos de fuentes públicas, datos en la nube, modelos de elaboración propia, y colaboramos con terceros especializados en información de mercado.

Además, nuestro know-how en segmentación y geomarketing nos permite adaptar el software a cada empresa, en proyectos mixtos que combinan la consultoría, servicios de análisis y la implantación del software para que el departamento de marketing pueda explotar el conocimiento adquirido de manera autónoma.

 ¿Cuándo?

¡Desde ya! si te interesa verlo en acción, déjanos por favor un mensaje o contáctanos para que podamos enseñártelo. Estaremos encantados.

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Geomarketing y micromarketing nos ayudan a superar el primer problema. El micromarketing se basa en que personas similares se concentran en los mismos hábitats, o áreas contiguas. Todos sabemos intuitivamente que existen barrios obreros, ensanches, zonas residenciales de alto estatus o áreas de reciente expansión urbana. Sabemos que sus habitantes tienden a parecerse entre sí, y diferenciarse de los de otros barrios.

Las técnicas de micromarketing permiten modelizar datos de mercado potencial para estimar la presencia de un cierto tipo personas en unos determinados micro-territorios. O directamente estimar la demanda de un cierto producto o servicio, en función de la presencia de estos tipos de persona.

El Geomarketing nos permite conocer la relación espacial entre los diferentes tipos de zonas y nuestra red de establecimientos, calculando áreas de atracción.

Recientemente hemos trabajado en dos proyectos de optimización de buzoneo, muy diferentes.

Catálogo de verano, juguetes

El target es muy claro: hogares con niños. Para ello, lo ideal es trabajar con datos de padrón 2009 a sección censal, buscando zonas de alta presencia de este tipo en los límites de las áreas de influencia de las tiendas. Por supuesto, lo combinamos con las compras de los clientes en la categoría en temporadas anteriores.

En la imagen podéis ver el resultado. El mapa temático en azul muestra el porcentaje de niños, las líneas rojas son los códigos postales y las azules claras las áreas seleccionadas para buzonear. las etiquetas muestran el número de viviendas por microzona.

En esta tienda buscamos marcadamente las zonas con niños, dado que el área inmediatamente cercana no era capaza de aportar un número alto de compradores. El mapa permite apreciar las ventajas del análisis por sección censal frente al código postal -demasiado grande y heterogéneo-.

Catálogo de red de talleres

El target son propietarios de vehículos, sobre todo usuarios intensivos que circulen cerca del establecimiento. Para ello, generamos modelos basados en el censo de población y viviendas y datos de la DGT, usando finalmente como variables predictivas:

• nº alto de vehículos por hogar
• desplazamiento diario en vehículo propio, al trabajo, estudios…
• nivel de renta de los hogares
• distancia al establecimiento y probabilidad de circulación frente a él

El mapa muestra el número de vehículos por hogar y las zonas seleccionadas -en rojo-. El criterio sería la cobertura de áreas con más vehículos, así como las áreas más cercanas y que pasan habitualmente frente al establecimiento -las situadas hacia la izquierda en el mapa-.

O, visualizando el porcentaje de personas que se desplazan a diario al trabajo en su vehículo personal:

En definitiva, buscamos zonas donde nuestro target esté más representado, reduciendo la tirada necesaria para alcanzar el mismo target. Y así reducimos costes de impresión, distribución, y gastamos la cantidad de papel mínima para alcanzar nuestros objetivos comerciales.

No me olvido de la otra limitación del buzoneo, la dificultad de medición, pero sobre ello volveremos en otro post, que el tema requiere ser tratado con calma.

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