¿qué son las tipologías?
No son más que la clasificación por diferentes variables tanto de personas, hogares , portales o áreas.
Como ya hemos dicho muchas veces, hablar de geomarketing implica hablar de análisis, y por tanto de variables geográficas a analizar. Por ejemplo, analizar nuestros clientes y su distribución, y si dicha distribución responde a patrones establecidos, lo que finalmente nos permitirá tomar medidas o modelizar futuras acciones.
Pero, ¿cómo puede ayudarnos la ubicación de nuestros clientes para buscar futuros? La ubicación de un cliente nos permite conocer a través de tipologías comportamentales el perfil del mismo, lo que cruzando con nuestra información de negocio nos puede permitir conocer sus necesidades, y por tanto tener una política pro-activa hacía los mismos (como le encanta a los departamentos de marketing esta palabra por Dios).
¿qué es importante saber de unas tipologías?
¿para qué pueden servir?
Pues hay muchas, pero me quedo con estas cuatro. Evidentemente la primera es con la que habitualmente trabajo, pero os dejo otras tres opciones para que podáis elegir. Si me permitís un pequeño guiño hacía las que uso decir que son, creo que son, las únicas que asignar tipologías a nivel de portal.
Sí, hemos hablado por encima de las tipologías comportamentales, pero también se puede asignar un "comportamiento" a las zonas, es decir, saber como actua una zona, un área, o una sección censal en términos turísticos, de comunicación, ocio, etc... Pero esto para otro post.
Y ahora me vuelvo a ver la segunda parte del partido, que pertenezco a la tipologia "me gusta el fútbol con una cerveza".
No son más que la clasificación por diferentes variables tanto de personas, hogares , portales o áreas.
Como ya hemos dicho muchas veces, hablar de geomarketing implica hablar de análisis, y por tanto de variables geográficas a analizar. Por ejemplo, analizar nuestros clientes y su distribución, y si dicha distribución responde a patrones establecidos, lo que finalmente nos permitirá tomar medidas o modelizar futuras acciones.
Pero, ¿cómo puede ayudarnos la ubicación de nuestros clientes para buscar futuros? La ubicación de un cliente nos permite conocer a través de tipologías comportamentales el perfil del mismo, lo que cruzando con nuestra información de negocio nos puede permitir conocer sus necesidades, y por tanto tener una política pro-activa hacía los mismos (como le encanta a los departamentos de marketing esta palabra por Dios).
¿qué es importante saber de unas tipologías?
- El nivel de desagregación: ¿a nivel de sección censal?¿tramo de calle?¿a portal?Si optamos por la sección censal estaremos dando a más del 70% de los municipios una única tipología, mientras que si optamos por tipologías a nivel de tramo estaremos obviando los diferentes edificios que existen dentro de un tramo. Evidentemente el error cometido a nivel de portal (de 1 a 50 hogares) es mucho menor que en una sección censal con unos 400 hogares aprox. Es importante saber hasta donde queremos llegar para escoger los niveles que más nos interesan.
- Calidad de la asignación. Las tipologías se asignan según el nivel geográfico disponible (punto anterior) por lo que es necesario contar con normalizadores que permitan llegar a asignar a un registro la sección censal, el tramo o el portal en su defecto.
¿para qué pueden servir?
- Conocer tu cartera de clientes y ver si hay patrones comunes en ellos, como el entorno donde viven, su capacidad económica, etc...
- Clonación de clientes en listas de potenciales o frias, si sabemos que nuestros clientes corresponden a una serie de tipologías podemos buscar potenciales con las mismas tipologías.
- Mejorar los procesos analíticos, como la creación de clusters para los modelos a partir de las tipologías.
- Potenciar las técnicas de geomarketing para el análisis
- Optimizar acciones, por ejemplo hacer buzoneos en aquellas zonas que correspondan a ciertas tipologías.
- etc.
Pues hay muchas, pero me quedo con estas cuatro. Evidentemente la primera es con la que habitualmente trabajo, pero os dejo otras tres opciones para que podáis elegir. Si me permitís un pequeño guiño hacía las que uso decir que son, creo que son, las únicas que asignar tipologías a nivel de portal.
- HomeTypes de arvato services. Normalizador propio y a nivel de portal, implementedas para su uso en software geostat y geostatweb de geomarketing
- Mosaic de Experian. Normalizador propio y a nivel de SS.CC. aunque me suena que a tramo de calle también.
- Segmento32 de Datasegmento. Normalizador externo. A nivel de SS.CC.
- Habits de AIS. A nivel de SS.CC. y usadas con el Business Analyst de ESRI.
Sí, hemos hablado por encima de las tipologías comportamentales, pero también se puede asignar un "comportamiento" a las zonas, es decir, saber como actua una zona, un área, o una sección censal en términos turísticos, de comunicación, ocio, etc... Pero esto para otro post.
14 comentarios:
Hola, Jesús, hace tiempo que te leo y me gusta mucho el rigor con que has emprendido este proyecto. Me animo ahora a meter baza en esto de las tipologías, en dos aspectos:
En cuanto al nivel de agregación, deben mandar la precisión y fiabilidad de la información. En mi experiencia la clave es analizar variables cruzadas, en lugar de frecuencias de variables tomadas independientemente, que es como el INE, por ejemplo, entrega sus explotaciones del censo.
Para ello hay que solicitar a los institutos estadísticos tablas ad-hoc, "negociar" y "pelear" con ellos y los límites impuestos por la ley de secreto estadístico... y esto no es posible a nivel de portal, sobre todo debido a dicha ley de secreto estadístico.
Por otro lado, el concepto de tramo de vía que usa el INE es discutible, y no es fácil traducirlo a portales.
Bueno, verás que defiendo una posición diferente a la tuya, con todo el respeto y con la idea de suscitar un poco de reflexión y debate. Y, en esta línea, ¿No consideras más eficiente usar modelos predictivos de demanda ajustados a los sectores, categorías, posicionamiento y perfil real de clientes de cada compañía?
Hola Guillermo,
Evidentemente tienes razón si lo único que usas son datos del INE. Por desgracia al hablar de tipologías a nivel de portal estamos hablando de más de 60 bases de datos que si incorporan datos a nivel de portal. Si estás interesado en el tema te puedo remitir a personas que saben más del tema, incluso Francisco Ortega que ha trabajado mucho tiempo con estas tipologías.
Respecto a la última pregunta, no te he entendido bien, ¿a qué te refieres? perdona pero estoy algo espeso hoy.
hola, Jesús, hummm, sé que hay otras bases de datos pero difícilmente tienen consistencia como para constituir la data básica de una tipología, pienso que -salvo que modelices sobre datos de clientes reales exclusivamente- siempre debes empezar por info de censos y padrones, y enriquecer con otras bbdd.
Con los modelos predictivos - soy yo que me he explicado fatal- me refería a lo que tú ya apuntabas, desarrollar modelos de afinidad específicos, que estimen el gasto de un cliente en una categoría a partir de las características de la microzona o portal en que vive.
Personalmente, me encanta el mundo de las tipologías y lo he trabajado bastante, pero debo admitir que una aproximación menos "holista" y enfocada en el proyecto concreto, da mejores resultados en muchos sectores -banca, seguros, ciertas categorías de gran consumo...-.
Y como últimamente estoy trabajando este tema de cómo estimar la demanda del cliente potencial y su aplicación en proyectos de geomarketing, me interesaba conocer tu opinión y debatir el tema, si alguien más tiene experiencias u opiniones que compartir.
Hola a todos;
En lo que respecta al uso de tipologías y cuales usar todo depende, en mi opinión, del nivel de desagregación que se necesite, si vas a situar un gran almacén con información del INE a nivel de sección censal tienes suficiente, es más, es la única información de verdad veraz con la que vas a poder trabajar. Si lo que quieres es hacer un buzoneo exhaustivo a nivel español te recomiendo las Home Types de arvato ya que es lo que mejor funciona, y te lo digo por experiencia propia.
No podemos entrar en cómo se han realizado la Home Types, ten en cuenta que es un producto que está a la venta en el cual se han invertido miles de horas de técnico, y esto te lo comento también con conocimiento de causa, ya que fui uno de los implicados en el desarrollo y mantenimiento durante mi época en arvato. Tendrás que fiarte de nuestro criterio...
En lo que respecta al problema que planteas, el de asignar una capacidad de compra a los diferentes potenciales, para mí es un problema de información, necesitarás información común entre los clientes y el mercado potencial, y que esta sea espacial. Teniendo esto, sabiendo que nivel de desagregación tienes tu información espacial, puedes empezar a plantearte la modelización de la capacidad de compra de tus potenciales, por supuesto, el tema cambiará mucho de una empresa a otra, se tendrá que modelizar por separado cada empresa. Con esta información se podrá definir una variable espacial que nos servirá para buscar que áreas son más propicias para nuestro negocio. La verdad es que es un problema interesante.
Espero haber sido de ayuda.
Francisco, no es mi intención criticar esa tipología de la que hablas, sino debatir sobre cómo desarrollar un modelo de micromarketing preciso y robusto. Y ya me dices que no vas a entrar en ello y debo fiarme de ti.
Mi idea era hablar precisamente sobre lo que tú apuntas: fuentes de info, maneras de tratarla, su dimensión espacial y, en general, cómo estimar la demanda del cliente potencial para su aplicación al geomarketing. Todo ello si tuvierais experiencia e interés en ello.
Gracias de todos modos por la respuesta.
Hola Guillermo,
¿cómo estudiaría la demanda potencial de una oficina, tienda o lo que sea?
En primer lugar analizaría cómo son mis clientes, si no sabes como son de poco te va a servir el geomarketing. Cuando me hablo de como son me reifero a que motivo ha hecho tener a un cliente.
No es lo mismo plantearte la demanda para un centro comercial (modelos gravitacionales puros) que para una oficina de turismo, o para un concesionario de coches.
La demanda se estudia desde 3 puntos:
1.- La demanda estática. La que ya está allí. Los que viven en la zona de tu tienda u oficina.
2.- La demanda dinámica. La demanda que acude por otros motivos a la zona de la tienda u oficina, lo que se le llama, "los que van"
3.- La demanda esporádica. La demanda que pasa por allí.
El nombre de los tres términos me acaban de salir al vuelo, quédate más con el concepto que con el nombre.
¿Cómo estudias cada uno de ellos?
1.- La demanda estática. Los que viven. Como ya hemos hablado tienes que tirar de fuentes públicas como INE donde la desagragación llega a SSCC o en su caso a tramo de calle (tramo de calle entero dentro de una SSCC) que publica en los microdatos. ¿Qué datos da el INE a nivel de SSCC?, todos, ¿qué datos a tramo? de hogares, empresas, locales, viviendas, aunque también dispones de valores detallados aunque estos están publicados al 5%. ¿Es el 5% una muestra representativa? Si. Con buenos análisis puedes transformar ese 5% al 95%...
Ej. Si conoces a tus clientes y tienes una bbdd de los mismos puedes saber como se dsitribuyen. Es un caso muy típico para saber el área primaria de un negocio. Normalmente el 75-80% de los clientes están dentro de una distancia dada. Si esa distancia es de 500 metros, pues toda la gente que viva en esa zona de 500 metros es susceptible de considerarse potencial (si tu negocio es una heladería claro...)
2.- La demanda dinámica. ¿cómo podemos saber la atracción de un sitio o zona? ¿cómo podemos saber o estimar la gente que acude a un lugar en concreto o zona? Pues mediante el estudio de todos aquellos generadores de tráfico de personas, como por ejemplo ocio, turismo, negocios, etc...Con estas variables puedes categorizar las zonas con índices de potencialidad, y cruzando con datos de negocio saber la demanda que se genera para tu negocio cada uno de ellos. Continuando con la heladería, ya sabes que tu demanda estática está englobada en los 500 metros, pero sabes que estás dentro de una zona de turismo, con un índice dado, pues evidentemente tu demanda potencial será mucho mayor ya que es una zona de atracción, y por ahí pasa mucha gente.
Tengo un caso real de dos tiendas a menos de 400 metros la una de la otra, con unos valores de facturación de 2x. ¿por qué? por la demanda dinámica.
3.- La demanda espóradica. Es la más complicada no por nada, básicamente porque tienes que acudir a ficheros de transéuntes, caros y a veces un poco "raros" como el Gogh de Cuende Infometrics. Si estás en una zona de paso, tu negocio puede tener clientes que sean espoprádicos, como lo de "ya que estoy por aquí..."
Un caso real que traté hace unos meses con una empresa que más o menos tenía tu duda. Tenían una tienda, pero sabían después de 1 mes de estudio, que si la movían a al principio de la calle tendrían más demanda. Querían saber cuanto se tardaba en calcular eso con una herraienta de geomarketing. Sabiendo la gente que transitaba por la calle se dieron cuenta en 2 minutos que la primera parte de la calle era mucho más transitada, ¿por qué? porque hay un mercado un poco pijeras justo a la mitad de la calle, y la entrada natural de la calle, ya que sale de una arteria fuerte era donde no estaban, por lo que el mercado generaba una barrera física, la gente entraba a la calle por el principio hasta la mitad de la calle.
No sé si me he explicado bien, pero quédate con lo de: "los que están", "los que van" y "los que pasan"
Jesús
¿Se pueden crear modelos consistentes a partir de todas estas cosas?
Si, y creo que no digo nada que no se sepa si te digo que tenemos modelos de facturación con un índice de error de menos del 10% para alguna compañia, y mejoran los estudios (un 30% si no recuerdo mal) que hacían sus paneles de expertos. La compañia no la puedo comentar, pero te puedo asegurar que no es moco de pavo.
Un 10% de error en la estimación de una facturación es un regalo del cielo. Te lo digo yo.
Como bien dice Jesús podemos desagregar nuestra demanda en estos 3 conceptos, pero no disponemos de la misma información de unos que de otros, sobre los que están tenemos información del INE, de los que van podemos tirar también del INE fiándonos en puntos de atracción, pero de los que pasan la información que tenemos es muy limitada, casi todo lo que podemos es estimar un volumen global en función de ficheros externos.
Si sumamos a esto temas como la competencia, canibalización de puntos de venta, logísticos, etc tendremos que ser muy hábiles para dar una solución óptima.
Yo trataría de modelizar la capacidad de compra para cada una de las diferentes demandas que tenemos y al final agruparlas para tener una visión global.
hola, Jesús,
interesante esa pequeña clasificación de la demanda, en mi opinión la que llamas esporádica es prácticamente imposible de medir, y la de menos importancia, supuesto que estimas correctamente la "demanda dinámica". Un fichero como el de transeúntes de Cuende te daría en todo caso la que llamas dinámica, por una mera cuestión de muestreo y parcialidad de la observación. Lo mismo pasaría si te pusieras en una esquina con un contador, estarás una semana y querrás suponer que lo que has visto refleja una pauta estructural ("demanda dinámica").
Insisto en agradecerte la completa respuesta, pero todo esto lo conozco, igualmente si tú me dices que predices la facturación con un 10% de error no te lo discuto, así será. Y sé también que hay diferentes tipos y niveles de agreagación de la info, Francisco, gracias por la respuesta.
Probablemente no nos hemos entendido, lo que a mí me interesaba era entrar en cómo estimarla demanda de planes de pensiones o de artículos deportivos o de analgésicos o libros: Fuentes de info, niveles de agregación, modelización estadística y dimensión espacial, generalización del modelo... Respetando los "secretos profesionales" que haga falta, pero con la idea de poner en común metodologías y experiencias.
Soy profesional de ello como vosotros y pensé que podía ser interesante este tipo de intercambio, creo en la formación mutua en red y el compartir conocimientos, pero entiendo que éste no es el objetivo del blog, así que no insistiré.
Gracias de nuevo por las respuestas y el tiempo dedicado, seguiré echando un vistazo al blog como hasta ahora.
Hola Guillermo,
Perdona que no nos hayamos entendido, y gracias por reformular tu pregunta, creo que mucho más clara para mí, el otro día estaba espeso, pero creo que lleva muchos días espeso, será que eso de haberme casado influirá en algo :)
Preguntabas:
"demanda de planes de pensiones o de artículos deportivos o de analgésicos o libros: Fuentes de info, niveles de agregación, modelización estadística y dimensión espacial, generalización del modelo..."
La tengo pendiente y en cuanto tenga un poco de tiempo te intento responder lo mejor posible.
Por otra parte, y espero que para todos aquellos que sospechan o piensan ciertas cosas respecto al blog. El blog de geomarketingspain no es un blog comercial, ni pertenece a ninguna compañia, ni está pensado con el ánimo de vender nada de nadie ni aconsejar nada respecto algo. De hecho he intentado ponerme en contacto con muchas empresas del sector para que tengan cabida, para que usen este blog para hablar de geomarketing y de lo que crean conveniente, cosa que me ha costado alguna mirada que otra. Como es lógico yo trabajo en una empresa del sector y tengo total independencia para hablar de lo que estime oportuno, evidentemente sin infringir la ética y secreto profesional. Siento si alguien puede pensar lo contrario, pero me reitero que intento que no sea así.
Es más, mi experiencia en temas de geomarketing es de menos de 5 años, y no vengo ni del marketing ni nada que se parezca, antes contaba árboles, ahora cuento clientes como digo yo, por lo que todo lo que se diga para mi es aprender.
Y Guillermo, al igual que Francisco Ortega aceptó, estás invitado a ser autor del mismo, a crear post de lo que creas oportuno. Por nuestra parte sería increible que más gente con tu experiencia y otros puntos de vista participaran del blog de manera activa, es decir posteando en el mismo.
Gracias de veras
A ver si ahora nos entendemos todos; el problema es predecir de manera espacial la demanda de cierto producto.
Partimos de información de la empresa para la cual hacemos el estudio; tenemos que escoger las zonas donde entrenar nuestro modelo, estas serán donde esté bien implantada, es decir, que tenga una presencia "normal", nada de sucursales nuevas o la tipica delegación que factura la ostia.
A partir de esta base de estudio buscamos información que esté georeferenciada, por ejemplo, información a nivel de sección censal del INE, no entraremos en si una área de influencia de mis delegaciones coge más de una o menos, también supondremos que todos nuestros clientes o casi todos viven en la sección censal de su delegación; resumiendo suponemos que una sección censal es nuestra unidad de estudio.
A partir de aquí georreferenciamos a nuestros clientes a nivel de sección censal, de esta manera sabremos como se comporta cada sección censal donde tenemos delegación, así podemos saber que y como vendemos georeferenciadamente.
Con toda esta información podremos crear un modelo que prediga en función de la sección censal una variable objetivo, como por ejemplo el consumo de caramelos.
Así hemos creado un modelo que nos permite predecir un valor de venta de caramelos a las diferentes secciones censales donde no estamos implantados.
Esta es una aproximación muy simple, la definición de área de influencia es ya en si un problema propio que no tiene solución sencilla, por otro lado en el INE no es normal encontrar información de la competencia, cosa que nos ayudaría mucho a modelizar, la definición de la variable objetivo puede ser complicada ¿predigo la venta pura o la penetración en la zona donde estoy de mi producto? eso sin entrar en temas técnicos como que software utilizar o que modelos se pueden ajustar mejor a mi problema.
Esta es una visión de como solucionar el problema, no es ni la mejor ni la más sofisticada, se aceptan toda clase de comentarios y de críticas.
A ver si alguien se anima.
Continuando con lo dicho por Francisco, hay una extensión para MapInfo y ArcGIS que te permite modelizar mediante redes neuronales y fuzzy logic a partir de valores a una unidad territorial.
Busca por MI.SDM o Arc.SDM.
Muy buen post!
La situación actual nos obliga a innovar y, como respuesta a esta necesidad, aparece el concepto GeoMarketing que trata de ofrecer respuestas a tantas preguntas que, desde hace tiempo, se plantean los directores de Marketing de muchas empresas.
Además, por medio del GeoMarketing, como estrategia para nuestras acciones de marketing directo, podemos llevar a cabo una detallada catalogación de tiendas y determinar si las ventas que realiza un centro determinado están alineadas con las ventas de esos mismos productos que se realizan en su área de influencia, y a partir de ahí tomar decisiones estratégicas de pricing, surtido e incluso gamas de producto a potenciar en el lineal. Para la toma de decisiones en marketing también es relevante realizar un profundo análisis de la cesta de la compra, que nos ayuda a entender cuáles son los productos gancho, y como es el comportamiento de nuestros clientes una vez estén dentro de nuestras tiendas sabiendo qué compran y qué asociación de productos hacen.
Nosotros trabajamos con esto a diario, os dejo el link de nuestro blog por si os interesa leer más sobre estos temas http://impacto.impactomd.com/impacto-blog/
Saludos!
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