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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• Business intelligence. Engloba los sistemas informáticos de generación de informes y cuadros de mando. Es ideal para cruzar variables y visualizarlas en gráficos, y por ello muy útil en las fases iniciales de análisis -exploración de variables, descripción de datos, identificación de oportunidades-. Igualmente, es el entorno ideal para la explotación de la información generada por un proyecto de análisis de clientes-segmentos estratégicos de clientes, tasas de respuesta por segmento, ROI de acciones…-.
• Geomarketing. Permite analizar la relación espacial entre clientes reales, potenciales, puntos de venta propios, de competencia, tipos de áreas geográficas, segmentar así clientes y decidir acciones por canales directos. Aplicamos esta metodología para optimizar redes de puntos de venta, optimizar el surtido de los establecimientos o diseñar acciones de captación selectiva de clientes.

En los últimos meses hemos trabajado en la integración de estos dos enfoques, el business intelligence y el geomarketing, junto con nuestro partner tecnológico Datknosys y  tenemos ya un plan de desarrollo claramente definido y un primer prototipo con funcionalidad casi completa a punto de salir de la forja.

El Geodashboard desarrollado conjuntamente por Unica 360 y Datknosys permte a usuarios finales acceder y explotar la información de sus clientes, segmentos, puntos de venta, áreas de influencia, potencial de demanda o competencia en un entorno fácil de usar y de alto rendimiento. Y encontrar así respuestas a las interrogantes de marketing:

A partir del 1 de diciembre os podremos enseñar el aspecto que tiene, y presentaros cómo funciona, si os interesa por favor comentad o contactadnos directamente. Y si mientras tanto queréis que os contemos algo más, o tenéis alguna sugerencia, igualmente podéis comentar o contactarnos.

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Para esta necesidad nos interesan los sistemas de análisis y cuadro de mando con alto rendimiento -preferentemente tecnología no OLAP-, implantación rápida y coste escalable. Como recientemente hemos necesitado ponernos al día con el tema, os cuento brevemente qué hemos visto de interesante, que es mucho. Siempre, eso sí, desde un punto de vista de usuario, en el rango entre usuario avanzado-estadístico y usuario final de negocio.

Por otro lado, no reseñaremos  los proyectos puramente de código abierto -dedicaremos algún otro post en exclusiva-, sino aquellos programas listos para ser usados previo pago de licencia o como SaaS.

Hemos pre-seleccionado, visto en cierto detalle y nos ha interesado, por este orden:

1. Qlikview. La nueva versión gratuita del software de Qliktech ofrece toda la funcionalidad, con limitaciones sólo en la exportación de documentos y el número de máquinas en que se permite la instalación. Alto rendimiento, fácil implantación, gran flexibilidad en el diseño de cuadro de mandos, y además es una tecnología que domina nuestro partner tecnológico Datknosys. Una clara primera opción.
2. TIBCO Silver Spotfire. Personalmente me ha encantado, muy enfocada a un uso estadístico, interesantes primeros pasos en algoritmos predictivos, buen rendimiento, muy buen aspecto, orientado a distribución de informes en web y cloud,  licencia tipo SaaS… Seguiremos el proyecto de cerca.
3. Tableau software. Diría que el más usado de esta lista de “alternativos”, es completo de funcionalidad, tipos de gráficos, lee formatos como cubos SQL Server 2008… Nada que objetar, pero nos han deslumbrado más los dos primeros.

Otras opciones, que no hemos llegado a valorar en condiciones, y por tanto no juzgamos, pero podrían ser alternativas interesantes, son:

• Visokio Omniscope. Excelente aspecto, detallitos como dashboards ligeritos para integrar en MS Office o en web
• MS PowerPivot. Hemos leído muy buenas cosas, pero nos ha dado mucha pereza meternos con Office 2010.
• ezViz Office. orientado a Excel y a un precio más que atractivo, si tuviéramos tiempo le dábamos alguna vuelta más.

Os dejo el link a la conversación que mantuvimos sobre el tema en Linkedin, searching for advanced visualization solutions (requiere alta en el grupo Business Analytics). Thans everyone, and specially Andrew Pandre.

Ésta ha sido nuestra experiencia de estos días, en una línea en la que seguro profundizaremos en los próximos meses. Si conocéis estas herramientas, u otras, tenéis opiniones, sugerencias sobre ellas, sobre el presente y futuro de herramientas de business intelligence… seguiremos y responderemos encantados vuestros comentarios.

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visto en http://pbhawnani.blogspot.com/

A menudo surge la pregunta ¿qué hay que hacer para diseñar y lanzar un programa de fidelización? Por supuesto, no hay una receta única, depende del sector, empresa, entorno competitivo, tipología de clientes, recursos…

Aun así, ahí va una lista, escueta y ordenada en el tiempo, de tareas imprescindibles, para garantizar que nuestro programa se parece a nuestra idea un poco más que el producto desarrollado en la imagen a la izquierda:

• Análisis de la situación. Política actual de relación con clientes, benchmarking de competencia, investigación y necesidades de los clientes.
• Objetivos del programa. A dónde queremos llegar en términos de clientes, comerciales, financieros -en este orden, por favor-; a corto y largo plazo.
• Indicadores de clientes para seguir su cumplimiento: cuota de cliente, retención, regularidad, profundidad y amplitud de demanda, prescripción… son los llamados KPI (key performance indicators)
• Objetivos de captación de clientes, penetración esperada del programa sobre la venta global de la compañía, al menos tres escenarios -alto, medio, bajo-.
• Formulación del concepto inicial del programa. Definición de la mecánica básica, incentivos comunes y personalizados, sub-clubs, operativa del programa online y offline
• Test de concepto. Investigación cualitativa con clientes potenciales socios del club, ¿es atractivo, interesa el planteamiento de programa?
• Diseño final del programa y desarrollo teórico de su operativa.
• Análisis funcional y plan de desarrollo informático. Documento de especificaciones, requerimientos técnicos del programa diseñado.
• Selección de proveedores para elementos y procesos –tarjetas, formularios, call center, grabación…-. Valoración de ofertas y recomendación de partners
• Diseño de imagen del programa y  elementos de comunicación, briefing a la agencia
• Formación a usuarios, comerciales, dependientes…
• Plan de partners de valor añadido. Identificación y plan comercial para captación de colaboradores que incrementen el valor que el programa aporta a los clientes. Si procede, incluiría colaboraciones con proveedores
• Segmentación estratégica y táctica de clientes
• Plan de marketing relacional y plan de contactos con socios, integración de canales, al servicio de la estrategia de clientes.
• Diseño del sistema de análisis de información de clientes, business intelligence y cuadro de mando
• Sistema de gestión de campañas y contactos con los clientes

En el desarrollo e implementación, es clave asegurar que se ha transmitido correctamente tanto objetivos -hacia arriba, la dirección- como necesidades, medios -hacia departamentos técnicos y operacionales-, para que el resultado se parezca a lo proyectado un poco más que en la imagen del inicio.

Una vez lanzado y corriendo el programa, mejora continua, mucho cariño en el tratamiento de la información, mucho análisis, segmentación, escuchar a los clientes, personalizar los incentivos según sus necesidades.

Y, ante la duda -que la habrá- testar, testar y testar.

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La estimación de la cuota de cliente real -lo que me compra respecto al total de su compra en la categoría-, facilita decisiones clave de asignación de recursos en toda la cadena de valor: laboratorios, distribuidores mayoristas, grupos de farmacias.

En esta entrada trataré de resumir cómo estimar la demanda de un punto de venta con técnicas de modelización predictiva, micromarketing y geomarketing. Las técnicas están enfocadas a presentaciones OTC y parafarmacia, eludiendo los medicamentos de prescripción. Por ello,es aplicable a diversos tipos de establecimientos -farmacias, pero también parafarmacias, herboristerías, ortopedias, ópticas…-.

El modelo de predicción de la demanda

En el marketing espacial se asume que un punto de venta minorista da servicio a dos tipos de demanda potencial:

• Demanda residente: las personas y hogares que habitan el entorno geográfico del punto de venta. Constituyen la demanda cuantitativamente más importante y sus características sociodemográficas generales son accesibles públicamente a través de censos y padrones municipales gestionados por el Instituto Nacional de Estadística (INE) y los institutos autonómicos. En la imagen vemos un mapa temático de población y edad, junto con la presencia de farmacias y centros de salud.
• Demanda transeúnte: son las personas que pasan, transitan de manera habitual. Su presencia se debe a la cercanía de generadores de tráfico, que de manera general pueden ser alta densidad comercial u hostelera, museos, centros de ocio, administración… En este caso, son generadores de tráfico los centros de salud, hospitales y, en menor medida, consultas de médicos, ortopedias, centros de fisioterapia.

El problema de estimar cuánto demandan estas personas de una categoría o producto puede ser abordado de tres maneras:

• Directa,  por las propias características del producto. Alimentación infantil, cremas antiacné o incontinencia de adultos son categorías cuyo público objetivo está implícito en la propia función del producto. Es sencillo estimar la demanda residencial de, por ejemplo, leche infantil, para una farmacia dada.
• Modelizando prevalencias y demanda a partir de estudios sectoriales, como la Encuesta Nacional de Salud, la Encuesta europea de salud, o el Sistema de información sanitaria de España (SISAN). Lo ideal es poder analizar los microdatos de este tipo de estudios, elaborando modelos predictivos a partir de variables sociodemográficas, pero no siempre es posible.
• Modelizando a partir de estudios de mercado ad-hoc. La manera ideal de relacionar productos y tipos de consumidores es realizando una investigación con muestreo y encuestación diseñados expresamente. El coste es, evidentemente, más elevado.

Con este tipo de técnicas conseguiremos estimar la demanda residencial. Combinándolas con la presencia de centros de atracción y otras fuentes de datos de flujos de personas, estimaremos la afectación de la demanda transeúnte. En la imagen se muestra la distribucion por sección censal de la tipología microbarrios, que contiene este tipo de información combinada con la sociodemográfica.

El área de influencia de la farmacia

El problema del área de influencia en retail ha sido tratado de diversas maneras. Todas se basan en que a menor distancia entre punto de oferta y demanda mayor es la probabilidad de desplazamiento. Existen cuatro tipos de aproximaciones:

• Deterministas simples. Fijación a priori de un área de influencia circular con radio de x metros. Aún hoy es muy utilizada, es útil y razonablemente fiable cuando el radio es variable en función de parámetros como densidad de población o densidad de puntos de oferta (farmacias).
• Empíricas. Se basan en la procedencia real de clientes para la determinación de las áreas. Ampliamente usada ya en sectores como banca o retail, aporta información clave a la hora de comprender el comportamiento de los clientes en relación al establecimiento. Los programas de fidelización promovidos por grupos de farmacias abren una vía para el uso de estas técnicas en el sector.
• Modelos de gravedad. En analogía con la ley de Newton, relacionan puntos de oferta y demanda en razón directamente proporcional a su atracción e inversamente proporcional a la distancia que los separa.
• Probabilidad de elección. El modelo de Huff añade la probabilidad de desplazamiento, lo que refleja perfectamente nuestro comportamiento como consumidores: tenemos varios proveedores, pero los hay de referencia por razones de atractivo o conveniencia. Los modelos MCI refinan y completan a Huff mediante parámetros de atracción avanzados. Como el tema da para varios posts, os dejo de momento como referencia la excelente descripción que de estos modelos hace Jesús Lagos en el blog GMK.

En definitiva, con los pasos anteriores hemos conseguido relacionar tipos de personas con demanda de OTC y parafarmacia. Igualmente, calculando áreas de influencia en un GIS, hemos relacionado esta población con los puntos de venta. Sumarizando estas personas y sus probabilidades de desplazamiento, somos capaces de estimar la demanda de dicho punto de venta para cada producto o categoría, compara su demanda real con esta demanda total y estimar la cuota de cliente-farmacia.

A partir de aquí, toca segmentar, establecer una relación personalizada con cada cliente, adaptar la oferta a sus necesidades, prestar servicios de valor añadido… hablaremos de ello en otro post, si os interesa.

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