Datos de mercado para micromarketing y geomarketing

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Desde marzo de 2021 tenemos un site específico para nuestra oferta de sets de geodatos de mercado potencial para location intelligence y geomarketing.

Sets de datos de mercado potencial por micromercados geográficos

Los geodatos de mercado potencial son la base de muchos análisis de geomarketing o location intelligence. La calidad de éstos determina en gran medida la precisión y fiabilidad de las conclusiones. Contar con los mejores datos es, por tanto, la primera preocupación al abordar un proyecto de análisis territorial.

Conscientes de esto, usamos en nuestros proyectos sets de datos de elaboración propia, a diferentes niveles -siempre área geográfica reducida, que garantice una buena homogeneidad interna-:

  • Cuadrícula o grid de 100m de lado, desarrollo propio que facilita integrar datos heterogéneos, como padrones, POIs, intensidad de turistas, transeúntes…
  • Portal, edificio y tramo de vía, los más desagregados y cercanos al individuo. Llegando a estos niveles podemos hablar de datos sociodemográfios por calles
  • Sección censal, con unos 500 hogares y 1.200 personas es la unidad más pequeña para la cual se pueden obtener datos sociodemográficos completos basados en los censos y padrones.
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renta media disponible por grid 100m, Madrid

A la hora de distribuir los geodatos, podemos agregarlos a otros niveles que tienen sentido desde el punto de vista de marketing:

Los datasets desarrollados como standard son los siguientes:

  1. Sociodemografía: población por sexo, edad, origen, hogares, renta media, nivel de estudios, gastos en grandes categorías…
  2. Índice de transeúntes: estimación de tráfico peatonal por cada tramo de vía
  3. Índice de tráfico, vehículos: estimación de tráfico de vehículos por cada tramo de vía
  4. Índices comerciales: intensidad de oferta comercial para diversas categorías y detalle de actividades
  5. Atracción turística: modelo de atracción turística, genera y desglosado por tipos de actividad turística: playa, cultural, hostelería, pernoctación
  6. Población laboral: estimación de personas que frecuentan una ubicación por ser su lugar de trabajo
  7. Viviendas: superficie, fecha de construcción, calidad constructiva, unifamiliares, jardín…
  8. Tipología socio-urbanística microbarrios: clasificación en 27 tipos en función de tipología urbanística, centralidad urbana, sociodemografía, turismo…
  9. Urbanidad – centralidad: clasificación en 1 niveles entre centro de gran urbe y diseminado rural
  10. Demanda B2B: presencia de empresas y autónomos por sector, tamaño

Esta información de potencial de demanda es de gran utilidad para la toma de decisiones:

  • Áreas geográficas de alto potencial. ¿Dónde hay clientes más afines a mi target? En estas zonas concentraré mis nuevos puntos de venta, o mi comunicación
  • Determinación de las características, necesidades, demanda de la población en una determinada zona
  • Cualificación y enriquecimiento de clientes. A partir de dónde viven mis clientes puedo saber más sobre ellos ¿Qué nivel de renta, tipo de vivienda… tienen mis clientes? El enriquecimiento de datos de clientes, reales o potenciales, es básico en la segmentación de clientes y la personalización de oferta
  • Búsqueda de gemelos. Sabiendo cómo son mis mejores clientes, ¿dónde hay más como ellos?

Sectores de aplicación de los microdatos de mercado potencial

Algunos casos en que este tipo de datos es aplicable, de manera muy resumida:

  • Retail: conocimiento del entorno de cada establecimiento, segmentación de red comercial, selección de ubicaciones óptimas en expansión, benchmark con tiendas de la competencia
  • e-commerce: enriquecimiento de datos de clientes, como renta, hábitat, oferta comercial en su zona), probabilidad de tener niños, vivienda unifamiliar aislada… (afectan a la elección de canal online)
  • Gran Consumo: enriquecimiento de clientes detallistas, reales y potenciales, estimación de su potencial de demanda, adecuación del surtido ideal
  • Business analytics: enriquecimiento de datos de clientes, establecimientos, rutas, centros logísticos… en entornos de análisis de datos, Big data.
  • portales e inmobiliarias online: enriquecimiento de inmuebles -¿hay niños? ¿es zona de paso? ¿tiene equipamientos de salud, transporte?-, búsqueda por tipo de zona, generación de descriptivos automáticos de los inmuebles
  • Smart city, planeamiento urbano, transporte, movilidad: ubicación y dimensionamiento de equipamientos, simulación de desplazamientos y demanda de transporte, estudios de movilidad y planeamiento
  • publicidad exterior: cualificación de cada uno de los soportes, para adecuar oferta al público objetivo

Los indicadores disponibles son muchos y variados, algunos directamente obtenidos de fuentes públicas y la mayorí modelizados, incluso algunos son elaboraciones de terceros. Siempre con el objetivo de usar los mejores datos para el mejor análisis de geomarketing.

Una buena manera de organizar esta diversidad es con las siguientes categorías:

Geodatos sociodemográficos & location intelligence

Son los datos generados por los censos, padrones, catastro, validados y formateados. Son muchas variables sociodemográficas, de las que destacan:

  • Población por sexo, edad, nacionalidad
  • Viviendas, edificios, antigüedad, superficie, unifamiliares, nº de plantas, nº de viviendas, jardín…

Los indicadores sociodemográficos acostumbran a ser la base de location intelligence, pero existen muchos otros.

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Tasa de viviendas d más de 150m2, Madrid, barrio de Salamanca

Modelos sociodemográficos y tipologías de elaboración propia

Son modelos sistemáticos elaborados con técnicas de data mining a partir de las fuentes públicas, algunos ejemplos son:

  1. Renta media per cápita y por hogar. Estima los ingresos medios anuales de personas y hogares, en € netos o brutos.
  2. Presencia de transeúntes, población flotante, con una metodología propia de simulación matemática por agentes.
  3. Índice turístico, informa de la intensidad de presencia turística, desglosada en varios indicadores relacionados con las actividades de los turistas.
  4. Presencia de población laboral, estimada a partir de presencia de centros de trabajo y estadisticas de población ocupada.
  5. Tipología sociodemográfica microbarrios. Reproduce los hábitats geográficos existentes en España, procesos de crecimiento urbano, desde el nacimiento de los ensanches al reciente crecimiento urbanístico pasando por el éxodo rural de los -50 y los barrios de clase media de los ’70.
  6. Índice comercial. Índice de intensidad comercial por sección censal. Incluye un índice de presencia de oficinas.
  7. Potencial B2B. Presencia de empresas por sección censal, clasificadas por actividad, nº de empleados, nivel de facturación.
  8. Tipología de urbanidad – centralidad. Clasifica las 36.000 secciones censales en función de su pertenencia o no a núcleos urbanos, la densidad y tamaño de éstos, o la distancia al núcleo más cercano.Muy útil para estimar la necesidad de servicios o entregas a domicilios, compras online, por catálogo, transportes…

Modelos predictivos de demanda

Son modelos que predicen la demanda para determinados productos y servicios, aplicables tanto a clientes actuales -estimación de la cuota de cliente– como a clientes potenciales -estimación de demanda-. Algunos ejemplos:

  1. Gastos estimados de los hogares por categorías. Modelizado para las 12 categorías COICOP.
  2. Demanda de productos financieros, desglosada en tipos de producto

Igualmente elaboramos modelos predictivos de demanda de categorías concretas ad-hoc.

Información más detallada en el catálogo de datos de micromercados.

Datos de mercado: ¿producto, servicio o software location intelligence?

Comercializamos estos datos de maneras diversas, buscando adaptarnos a las necesidades de cada empresa:

    1. Licencia de uso anual: entrega de set de datos con licencia de uso por un año, compromiso de contratación de actualizaciones
    2. Integrado en aplicación geomarketing, location intelligence: los datos en capas de software GIS online que personalizamos para el cliente, con licencia anual
    3. API: recientemente hemos puesto en producción una API de microdatos que sirve los datos con una granularidad mínima de cuadrícula de 100m, e incluye también la sección censal y el código postal