Geomarketing - Áreas de Influencia (II) El modelo MCI

Como se vio en el primer post sobre las áreas de influencia el modelo más usado y base de los siguientes modelos gravitacionales fue el modelo de Huff que tomaba como referencia la distancia de un consumidor o cliente y la superficie del establecimiento como variables más importante a la hora de escoger un determinado establecimiento. El problema que planta esta afirmación es evidente, ¿es la distancia y la superficie lo que nos hace acudir a un lugar? ¿Realmente la superficie importa tanto?

El módelo MCI (Multiplicative Competitive Interaction) fue propuesto por Nakanishi y Cooper en 1974, en su artículo "Parameter Estimation for a MCI Model, Least Square Approach" y nacia del estudio anterior en 1972, donde se obtuvo que las ofertas eran decisivas a la hora de atraer clientela. Es por ello que existía la necesidad de ampliar el modelo de Huff a tantas variables (no sólo la distancia) explicativas del fenómeno de la atracción a un lugar.

Otra característica importante que nos ofrecen los modelos MCI son su propia resolución. En el ejemplo del anterior post se estimaba una beta igual a dos, pero no es siempre así, pudiendose calcular la misma gracias a que el modelo MCI tiene la forma de un modelo multíple de regresión.

¿Qué variables se pueden tener en cuenta a la hora de formular el MCI? Algunos ejemplos son:

• La existencia de parking. Si tengo que realizar la compra semanal a mi particularmente no me apetece ir cargado con 10 bolsas, prefiero ir en coche la verdad. (Es mi opinión, que quede claro, ¿eh?)
• Variedad de productos. A mi ir a un supermercado y encontrarme con que las marcas blancas son un 70% de los productos pues no me gusta, prefiero poder escoger entre varias marcas.
• Precios. ¿qué decir al respecto?
• Calidad. La calidad a todos los niveles, desde atención al público hasta los productos. Cuando uno va a determinados centros hard discount ya sabe a lo que se enfrenta.
• Diseño. El diseño visto desde el punto de vista del merchandising, la ubicación de ciertos artículos, zonas frias, zonas calientes, cosas mucho más que estudiadas. Esto me suscita la aplicación de un microgeomarketing dentro de un establecimiento.
• Marca. La percepción de la marca, asociar patrones, incluso procedencia de la empresa.
• Personal. A mi particularmente me da mucha rabia tener que esperar en una cola cuando hay 5 cajas vacias sin atender.
• Limpieza. Llega el punto que algunos establecimientos ni la cuidan aposta para dar esa imagen.
• Zonas infantiles. Para quien tenga niños, por algo será que todos los centros comerciales tienen zonas infantiles, no?
• Y un sinfín de variables, pero que no olvidemos que en función de la zona, ciudad o región hay que estudiar y analizar su significancia dentro del estudio, ya que no es lo mismo Madrid que Valencia, que el Barrio de Salamanca que Las Tablas, el Ensanche que La Coma....

La expresión que resume el modelo MCI es:

El problema que plantea este modelo es encontrar, evaluar y calcular las variables a introducir en el modelo. Para ello se debe recurrir al muestreo, pudiendo seguir el siguiente esquema (Colomer, 2002):

1. Encuesta para averiguar el comportamiento de los clientes a la hora de elegir un establecimiento.
2. Extraer las variables del estudio
3. Formular la expresión del MCI a partir de las mismas
4. Calibrar el MCI (calcular las betas)

Una tesis, que ójala pudiera escribir un día, es la de Rosa Colomer, de la Universidad Pompeu Fabra. La misma se puede consultar en http://www.tdx.cesca.es/. En ella se hace un estudio para los supermercados de dos zonas, una para Barcelona (España) y otra para Milton Keynes (U.K.) que además tengo la suerte de conocer por mis visitas esporádicas a Cranfield. El resultado final de su estudio fue que para los consumidores de la zona de estudio de Barcelona las variables que más influian a la hora de escoger un supermercado eran (a parte de la distancia):

1. La accesibilidad por medios de transporte, como parkings, líneas de metro, autobuses...
2. Imagen de la política de ofertas.

El mismo estudio en U.K. mostró que las variables más importantes eran la calidad y variabilidad de productos, y la imagen de la política de ofertas. Las betas obtenidas se pueden consultar en su tesis en el siguiente link: http://www.tdx.cesca.es/TESIS_UPF/AVAILABLE/TDX-0227103-135727//trcp1de1.pdf

Si del ejemplo anterior tomamos los mismos supermercados las áreas de influencia obtenidas serían: