Apunta realidades y tendencias del mercado farmacéutico, y propone abordarlas con geomarketing,  casualmente igual que nosotros venimos haciendo .

Os resumo las tesis principales que defienden, en mi interpretación:

• El uso de variables sociodemográficas y de estilos de vida asociado a la tendencia a una visión de individuo consumidor, en contraste con el enfoque tradicional business to business del sector.
• Sin embargo, sólo el 56,5% usan algún tipo de reporte geográfico. Y de ellos, sólo el 20% usan variables sociodemográficas o de estilo de vida, basándose la mayoría en los datos de su CRM y datos de mercado de IMS. Una tendencia aún no consolidada, por tanto.
• Las redes de influencia, grupos de compra y penetración de los distribuidores son variables intrínsecamente geográficas que conviene tener en cuenta a la hora de crear territorios comercial.
• Obviamente, lo mismo ocurre con las redes de transporte. La optimización de rutas con Sistemas de Información Geográfica mejora la eficiencia logística y comercial.
• Información, formación ycapacidad de consejo se perfilan como las claves de futuro del papel del farmacéutico en un mercado cambiante.
• Las estrategias de marketing multicanal de relación con los clientes testadas en gran consumo son el modelo para el futuro sector healthcare.

Para más detalle, os aconsejo dedicar un rato al documento, que es completo y claro.

Entradas relacionadas:

• Estimación de la demanda de la farmacia como punto de venta (13-01-2010)
• El ciclo de vida del cliente. Un paso previo a la segmentación estadística en el sector bancario (23-03-2010)
• Geomarketing, zonas de paso, transeúntes… ¿una nueva era? (10-09-2010)

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.

Entradas relacionadas:

• Cómo optimizar la red de oficinas bancarias con geomarketing (29-01-2010)
• Geomarketing y buzoneo segmentado. Buscando niños y vehículos (14-06-2010)
• Micromarketing y predicción de demanda ¿cuánto gastan en libros? (04-03-2011)