Continuamos hoy nuestra serie de artículos con los que pretendemos dar a conocer con más detalle el conjunto de datos englobados bajo el paraguas de microtarget desarrollado por unica360.
En esta segunda entrega vamos a presentar con más detalle el conjunto de datos con indicadores sociodemográficos.
Este conjunto de indicadores se divide en tres grupos: información sociodemográfica propiamente dicha, rentas (ingresos) y gastos.
La capacidad de atraer clientes que tiene, por ejemplo, un determinado negocio depende de muchos factores, pero sobre todo de cómo es la población en su área de influencia. La edad, tipo de hogar, presencia de hijos, nivel de renta, tipo de hábitat, tenencia de vehículo… son determinantes a la hora de estimar cuántos clientes se desplazarán a este establecimiento.
Sociodemografía
Los indicadores sociodemográficos desarrollados por unica360 contienen información básica referida a la población residente, recogiendo las siguientes dimensiones:
- Población por sexo y edad (6 grupos de edad)
- Hogares, viviendas totales
- Tasa de inmigrantes por país de procedencia
- Nivel de estudios
Es interesante mencionar que disponemos de series históricas donde analizar las variaciones de estos datos al disponer de información del año actual y de una serie de datos históricos de varios años anteriores, obteniendo así la evolución de la población por grupos de edad.
Renta media de los hogares
La renta es un indicador clave en cualquier estudio de geomarketing, ya que, sea cual sea el producto analizado, es seguro que su demanda se relaciona con la capacidad de compra de los potenciales clientes. Pero ¿Cómo calcular un estimador de renta por micromercados?
Tendemos a hablar indistintamente de renta, riqueza, capacidad de gasto, estatus, nivel económico, clase social… porque pueden servir al mismo propósito, pero son indicadores diferentes. Definimos muy brevemente los más frecuentes, por su utilidad y por la disponibilidad de datos para su estimación.
- Renta bruta: Ingresos totales antes de impuestos y cotizaciones a la seguridad social por cuenta del trabajador.
- Renta disponible: Renta después de impuestos y cotizaciones, constituye mejor indicador de capacidad de gasto, lo que en inglés llaman purchasing power.
- Riqueza: valor total de los activos (reales y financieros) menos deudas. Es decir, se relaciona más con el patrimonio que con los ingresos.
- Renta personal vs renta por hogar: ambas pueden tener sentido. La renta personal es más claramente entendible, y neutraliza la variable «tamaño de hogar» en comparaciones, pero la renta por hogar se adecúa mejor a muchos sectores de consumo: un hogar es una nevera, unas vacaciones, un mobiliario.
Por otro lado, una renta personal «per cápita» incluye los ingresos -nulos o casi- de segmentos inactivos -niños, sobre todo-. Por ello, en ocasiones tiene sentido recurrir a indicadores como renta por declarante -fiscal-, que «descuenta» dicha población no productiva.
Las variables proporcionadas por unica360 estiman los ingresos medios anuales de las personas, los declarantes tributarios y los hogares, en € brutos y netos (antes de impuestos y cotizaciones por parte del trabajador o después de la liquidación de éstos).
Informa también del origen de las rentas -trabajo, pensión, prestación por desempleo, otras prestaciones, capital/rentas-.
Se modeliza a partir de diversas fuentes de datos de origen público, difundidos por el INE, institutos de estadística autonómicos y open data varios. Las principales fuentes son:
- INE, estadística experimental, Atlas de distribución de la Renta de los Hogares (ADRH) por sección censal
- AEAT, estadística de declarantes por código postal, municipio
- Precio medio de vivienda por sección censal
- Modelización sobre INE, Encuesta de Presupuestos Familiares (EPF), Encuesta de Condiciones de Vida (ECV)
- Banco de España, Encuesta Financiera de las Familias (EFF)
Como se ha mencionado, se completa con otras fuentes a nivel de comunidad autónoma, para mejorar los datos públicos en tres aspectos:
- Estimación precisa de la renta en áreas no informadas, por tener Hacienda propia (País Vasco, Navarra), por tamaño de la zona (no se informan secciones y códigos postales con poca población).
- Desagregación espacial hasta el nivel de grid 100m o portal, gracias a datos de características de viviendas y edificios y precios medios de venta, alquiler.
- Corrección de áreas que en alguna de las operaciones descritas son “recortadas” por considerarse valores extremos, cuando en realidad reflejen la asimétrica distribución de los ingresos.
- Correcciones y estimaciones relacionadas con economía informal
Estimación de gastos de los hogares
Este conjunto de indicadores refleja el gasto medio por hogar en los 12 grupos COICOP (Classification of Individual Consumption According to Purpose o Clasificación del Consumo Individual por Finalidad), modelizado a partir de la Encuesta de Presupuestos Familiares, censo y padrón.
Los niveles de gasto estimados para cada sección censal presentan una variabilidad limitada –tantos valores como nodos en el árbol de decisión- marcada por dos limitaciones de los datos de origen:
- Tamaño y representatividad de la muestra de la EPF, nodos muy pequeños no se comportan de manera robusta en set de validación
- Limitaciones de cruces posibles en datos de censos y padrones de INE
Por ello, se ha optado siempre por la robustez del modelo, aun cuando la variabilidad sea limitada y –probablemente- la precisión también.
Los 12 grandes grupos son:
- 01 Alimentos y bebidas no alcohólicas
- 02 Bebidas alcohólicas y tabaco
- 03 Vestido y calzado
- 04 Vivienda, agua, electricidad, gas y otros combustibles
- 05 Muebles, artículos del hogar y artículos para el mantenimiento corriente del hogar
- 06 Sanidad
- 07 Transporte
- 08 Comunicaciones
- 09 Ocio y cultura
- 10 Enseñanza
- 11 Restaurantes y hoteles
- 12 Otros bienes y servicios
La tabla siguiente muestra un Informe de gasto por grupo en el área de influencia de un establecimiento. El porcentaje se compara con la media española.
Ejemplo. Informe de gasto por grupo en el área de influencia de un establecimiento, el porcentaje se compara con la media española.
Granularidad de los modelos sociodemográficos
Las diferentes administraciones liberan datos agregados y anónimos de alto valor sobre aspectos de sociodemografía, ingresos y gastos, para los análisis sociales, económicos, urbanísticos, así como para location intelligence, pero que presenta ciertas limitaciones, sobre todo en lo que tiene que ver con granularidad del dato, ya que estos suelen estar disponibles a nivel de municipio o sección censal.
Un modelo de renta para geomarketing es más preciso cuanto más fina es su granularidad, esto es, cuanto menor es la unidad espacial en la que se agrupa la información.
Por este motivo, y aprovechando las diferentes granularidades espaciales de los orígenes de datos descritos, lo ideal es «romper» la sección censal y «bajar» a una agregación más fina. Un buen nivel de agregación, entre la sección y el portal, es el grid, cuadrícula de 100m de lado que se muestra en la imagen.
Algunos casos de uso
Volviendo al inicio, con toda esta información, nuestros clientes pueden sacar conclusiones útiles para la gestión del negocio en cuestión:
- Potencial de demanda
- Tipo de demanda: los productos y servicios que demandan los hogares con hijos menores, por ejemplo, son muy diferentes de los preferidos por los singles jóvenes, hogares maduros o nidos vacíos
- Análisis comparativo: similitudes y diferencias entre establecimientos, comparar con otros establecimientos exitosos de la misma gestora es una metodología con muy buenos resultados
- Potencial de demanda para una posible ubicación de un nuevo establecimiento y plan de expansión
Ésta es una metodología estándar muy optimizada en coste y plazo de entrega. Pero también se pueden desarrollar estudios ad-hoc en mayor profundidad, tomando en consideración otros parámetros relevantes adicionales a los indicadores sociodemográficos comentados:
- Presencia de competencia
- Afluencia de vehículos
- Procedencia geográfica de clientes real
- Demanda turística
- Modelos de gravitación comercial, combinando toda la información anterior en un modelo de comportamiento de compra de la clientela potencial en torno a los establecimientos competidores
Pero, por sí solos, los indicadores sociodemográficos tienen diferentes aplicaciones prácticas.
El desglose de población por edad nos permite determinar si estamos ante zonas con población joven, con hijos, o si, por el contrario, nos encontramos en lugares con un mayor envejecimiento de la población, pudiendo de esta manera localizar a nuestro público objetivo. Con vistas al futuro, podemos analizar también la progresión de la población en cuanto a edad, al disponer de series históricas en este sentido, que nos permiten analizar su evolución y tendencia.
Los datos de población también son de gran utilidad para las administraciones públicas de cara a cubrir las necesidades de los ciudadanos. ¿Hay suficientes centros de salud, establecimientos deportivos, centros formativos, puntos de recarga para vehículos eléctricos, … para dar servicio a todos los habitantes de un determinado entorno, teniendo en cuenta las características de edad, sexo, procedencia, … de quien allí vive?
De manera similar conocer los niveles de renta y su procedencia nos facilitará conocer en qué lugares puede tener cabida nuestro producto y no tratar, por ejemplo, de colocar un producto de gama alta y elevado precio en zonas con rentas bajas o procedentes mayoritariamente de algún tipo de prestación social.
Igualmente, los niveles de renta nos pueden ayudar a predecir riesgo en operaciones crediticias.
Los indicadores de gastos, de igual forma, nos ayudan a conocer donde contamos con hogares con mayor predisposición a consumir nuestro producto. Por ejemplo, aquellas ubicaciones con mayor gasto en enseñanza son susceptibles de ser candidatos para abrir una nueva escuela de idiomas; o la combinación de indicadores como el de gastos en salud, junto con los de edad y renta, nos ayudarán a determinar potenciales candidatos a contratar un seguro de salud privado.
La culminación de los servicios descritos sería la personalización de un software de análisis espacial orientado a los usos definidos anteriormente, con datos de los establecimientos propios, de competencia, potencial de demanda, sociodemografía, isocronas…
Igual que los diferentes indicadores sociodemográficos combinados entre sí aportan mucho más conocimiento, si los ligamos al resto de indicadores incluidos en el conjunto de datos microtarget, obtendremos un conocimiento mucho más preciso de las personas que habitan en cada zona, como hemos visto anteriormente.
Por esto te animo a que sigas atento al resto de artículos donde seguiremos profundizando en el resto de indicadores.
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