Modelo de Potencial Zonal Comercial
Argentina, Uruguay, Paraguay, Chile
Índice de tableros BI de geomarketing (versiones demo)
- Modelo de Potencial Comercial: Ciudad Autónoma de Buenos Aires (Argentina)
- Modelo de Potencial Comercial: Ciudad de Montevideo (Uruguay)
- Anexo Documental
¿Para qué sirve el modelo zonal de potencial comercial?
El Modelo de Potencial Comercial de Data Driven Argentina está diseñado para potenciar la estrategia y la performance comercial de las empresas. En especial la de aquellas para las que la variable espacial –geográfica– resulta determinante en la llegada a los consumidores (B2C) o clientes (B2B).
Una empresa en expansión que debe decidir cuáles son las mejores ubicaciones para su red de sucursales de atención al público, un distribuidor que busca determinar el posicionamiento correcto para que sus depósitos guarden una distancia óptima respecto de los puntos de venta a los que abastece, una firma franquiciadora que precisa orientar a los franquiciados respecto de dónde localizar las nuevas tiendas de la franquicia, todos ellos se benefician al incorporar la perspectiva sistemática que el geomarketing ofrece.
¿Cómo lo logramos?
Recopilamos decenas de capas geográficas, que representan los factores que inciden sobre el potencial de demanda y la rentabilidad del negocio en cada punto del territorio analizado: densidad poblacional, nivel socioeconómico, tránsito de personas (peatones, autos y transporte público), densidad de locales de rubros afines y de la competencia, valor del suelo, y muchas más.
Por último, sintetizamos toda la información relevante en un índice de potencial comercial específico para cada negocio (“business case”). El índice de potencial, junto a todas las capas relevantes para el negocio se combinan en un mapa web con controles visuales (botones y diales) que permiten realizar ajustes en múltiples dimensiones, para así detectar todas las ubicaciones óptimas.
Modelo de Potencial Comercial: Ciudad de Buenos Aires (Argentina)
Potencial Comercial: Ciudad Autónoma de Buenos Aires (Argentina)
1.1. Explorador de Capas Geográficas (tablero interactivo de BI versión demo)
Este es un reporte interactivo Microsoft Power BI. Recomendamos navegar los reportes web en PC de escritorio, laptop o tablet, y en modo pantalla completa (⤢), que se activa en el margen inferior derecho del reporte. Asimismo, es preferible disponer de una conexión a internet rápida, y acceder desde un equipo con procesador y memoria de alta performance.
¿Cómo se interpretan las capas geográficas?
El Modelo de Potencial Comercial de Data Driven Argentina emplea tecnología Microsoft Power BI + Mapbox para representar las magnitudes de las variables relevantes del negocio en cada punto de la región geográfica analizada.
Las variables del negocio se despliegan sobre el terreno bajo el formato de mapas de calor (o “heat maps”). En este tipo de mapa las magnitudes de cada variable se representan con una escala cromática, en la que los tonos azules (más fríos) corresponden a valores bajos, mientras que las tonalidades más cálidas (rojo, naranja y amarillo brillante) señalizan las cotas más altas que alcanza la variable en el territorio relevado. Los usuarios seguramente estén familiarizados con los mapas de relieve (topográficos) que aprendieron a usar en la escuela primaria y secundaria. La lógica de un mapa de calor es la misma.
En el módulo de Potencial Comercial el mapa de calor de la función de potencial comercial estimada se combina con filtros sobre otras capas geográficas relevantes para el negocio. El sistema permite al usuario realizar ajustes sobre múltiples variables para evaluar distintas ubicaciones y seleccionar las mejores.
Potencial Comercial: Ciudad Autónoma de Buenos Aires (Argentina)
1.2. Explorador de Potencial Comercial (tablero interactivo de BI versión demo)
Este es un reporte interactivo Microsoft Power BI. Recomendamos navegar los reportes web en PC de escritorio, laptop o tablet, y en modo pantalla completa (⤢), que se activa en el margen inferior derecho del reporte. Asimismo, es preferible disponer de una conexión a internet rápida, y acceder desde un equipo con procesador y memoria de alta performance.
Modelo de Potencial Comercial: Ciudad de Montevideo (Uruguay)
Potencial Comercial: Ciudad de Montevideo (Uruguay)
2.1. Explorador de Capas Geográficas (tablero interactivo de BI versión demo)
Este es un reporte interactivo Microsoft Power BI. Recomendamos navegar los reportes web en PC de escritorio, laptop o tablet, y en modo pantalla completa (⤢), que se activa en el margen inferior derecho del reporte. Asimismo, es preferible disponer de una conexión a internet rápida, y acceder desde un equipo con procesador y memoria de alta performance.
Potencial Comercial: Ciudad de Montevideo (Uruguay)
2.2. Explorador de Potencial Comercial (tablero interactivo de BI versión demo)
Este es un reporte interactivo Microsoft Power BI. Recomendamos navegar los reportes web en PC de escritorio, laptop o tablet, y en modo pantalla completa (⤢), que se activa en el margen inferior derecho del reporte. Asimismo, es preferible disponer de una conexión a internet rápida, y acceder desde un equipo con procesador y memoria de alta performance.
Anexo Documental
Listado de capas geográficas: Ciudad Autónoma de Buenos Aires (Argentina)
| Capa geográfica | Descripción |
|---|---|
| Población absoluta | Población estimada tasa de crecimiento (1.2%) |
| Nivel socioeconómico (absoluto) | Estimación de población con estudios universitarios completos. (crecimiento 1.2%) |
| Inseguridad absoluta | Robos y hurtos |
| Población | Densidad de población: población estimada por unidad de superficie (habitantes por hectárea). |
| Nivel socioeconómico Relativo | Nivel socioeconómico promedio: graduados universitarios sobre población total |
| Inseguridad Relativa | Inseguridad relativa: robos y hurtos denunciados por cada 1000 habitantes. |
| Casas | Cantidad de casas, hogares, viviendas y departamentos. |
| Oficinas | Cantidad de oficinas. |
| Comercios | Cantidad de comercios. |
| Cultos | Iglesias, congregaciones religiosas y afines. |
| Afines | Establecimientos comerciales de target de consumidor similar al de la marca del cliente. |
| Colegio | Colegios de educación secundaria privados y primaria privados |
| Gastronomía: Total | Restaurantes y comercios gastronómicos |
| Gastronomía: Top | Restaurantes y comercios gastronómicos: establecimientos premium. |
| Gastronomía: Masivas | Restaurantes y comercios gastronómicos: establecimientos de cadenas masivas. |
| Gastronomía: Resto | Restaurantes y comercios gastronómicos: resto de los establecimientos. |
| Heladerías: Top | Heladerías premium, entre ellas: Lucciano’s, Volta y Rapanui. |
| Heladerías: Resto | Resto de heladerías, excluyendo los establecimientos de la capa «Heladerías: Top». |
| Universidades | Universidades y facultades públicas y privadas |
| Competencia | Sucursales y establecimientos comerciales de la competencia. |
| Cultura | Espacios de cultura y recreación |
| Ciclovías | Ubicación de Ciclovías (25m) |
| Espacios Verdes | Plazas, parques y espacios verdes |
| Monumentos | Monumentos y atractivos turísticos |
| Movilidad | Dispositivos conectados a red de telefonía por zona. |
| Avenidas | Ubicación de avenidas (25m) |
| Subte | Ubicación de bocas de subte (200m) |
| Colectivo | Ubicación de paradas de colectivo (50m) |
| Metrobús | Ubicación de paradas y recorrido de Metrobús (100m) |
| Tren | Ubicación de estación de trenes (400m) |
| Circulación | Estimación de circulación de población a partir de transacciones sube. |
| Supermercados | Supermercados y autoservicios. |
| Estacionamientos | Estacionamientos y garajes privados. |
| Potencialidad Zonal | Análisis de regresión lineal. La función de regresión busca explicar la ubicación geografica de locales de competencia y afines, en función de diversas capas geográficas que operan como variables explicativas. |
| Otras variables | Tenemos a disposición otras variables (capas geográficas) que se pueden incorporar al modelo de geomarketing en función de las necesidades del cliente. |
Estas son algunas de las fuentes de información primaria consultadas:
- Buenos Aires Data
- Instituto Geográfico Nacional (IGN)
- Instituto Nacional de Estadística y Censos (Indec)
- Ministerio de Justicia y Seguridad del GCBA
- Ministerio de Transporte de la Nación
- Ministerio del Interior de la Nación
Listado de capas geográficas: Ciudad de Montevideo (Uruguay)
| Capa Geográfica | Descripción |
|---|---|
| Administración pública | Incluye sedes y oficinas de los poderes del estado, además de estaciones de policía, bomberos y oficinas de correo. |
| Supermercados, minimercados y panaderías | Incluye supermercados, minimercados, panaderías, vinerías y licorerías. |
| Hoteles y moteles | Hoteles, moteles y campings. |
| Comercio minorista: Bienes físicos | Comercio minorista: bienes físicos |
| Comercio minorista: Servicios | Comercio minorista: servicios |
| Banca minorista | Sucursales de bancos y cajeros automáticos |
| Bicicleterías | Bicicleterías |
| Comercio y Servicios n.c.p. | Capa compuesta de “Google places” que reúne a todos los establecimientos sin clasificación específica («establishment» a secas). En muchos casos se trata de empresas y organizaciones que prestan servicios B2B. |
| Culto | Lugares de culto |
| Cultura | Galerías de arte y museos |
| Educación | Establecimientos educativos |
| Servicios Profesionales B2C | Incluye estudios de jurídicos y de contabilidad, inmobiliarias, oficinas de compañías aseguradoras. |
| Estación de bicicletas | Estación de bicicletas |
| Paradas de ómnibus | Paradas de ómnibus |
| Transporte público | Transporte público |
| Heladerías premium | Heladerías incluidas en la Ruta del Helado Artesanal |
| Competencia y afines | Variable específica de cada caso de negocio (“business case”). Es la variable explicada en la función de regresión que da origen a la capa de potencial comercial. |
| Patrimonio arquitectónico y urbano | Patrimonio arquitectónico y urbano |
| Recreación | Incluye parques de diversiones, acuarios, salas de bowling, casinos y bingos, salas de cine, discotecas, parques, estadios y atracciones turísticas en general. |
| Centros de Salud | Incluye hospitales, farmacias, consultorios médicos y odontológicos, y centros de salud en general. |
| Gastronomía: Total | Locales gastronómicos en general. |
| Gastronomía: Premium | Locales gastronómicos clasificados en el segmento premium. Establecimientos: The Burrow Cafe, Café Misterio, Dona Inés Dulces Tentaciones, Buena Costumbre, Gastro Coffee & Food Store, Gambrino, Lo de Juan, Baco Vino y Bistró, Olaso Boutique, Planeta Cafe, entre otros. |
| Gastronomía: Resto | Locales gastronómicos en general, excluidos los clasificados dentro del segmento premium. |
| Avenidas | Avenidas |
| Bicisendas | Bicisendas |
| Complejos habitacionales | Complejos habitacionales |
| Espacios verdes | Espacios verdes |
| Obras en construcción | Obras en construcción |
| Valor de inmuebles: alquiler (UYU) | Valor de inmuebles: alquiler (UYU) |
| Valor de inmuebles: venta (USD/m2) | Valor de inmuebles: venta (USD/m2) |
| Densidad de graduados universitarios | Densidad de graduados universitarios (graduados por km2) |
| Densidad poblacional | Densidad poblacional (habitantes por km2) |
| Nivel Socioeconómico | Proporción de graduados universitarios (%) |
| Potencial Comercial | La función de regresión lineal busca explicar la heterogeneidad de la ubicación geográfica de locales de competencia y de cadenas afines (con un target de consumidor similar al de la marca del cliente), en función de diversas capas geográficas que operan como variables explicativas |
| Otras variables | Tenemos acceso a otras variables (capas geográficas) que se pueden incorporar al modelo de geomarketing en función de las necesidades de cada cliente. |
Estas son algunas de las fuentes de información primaria consultadas:
- Banco Central del Uruguay (BCU)
- Google Places
- Instituto Nacional de Estadística (INE)
- Intendencia de Montevideo
- Ruta del Helado Artesanal Uruguay
Fuente: https://www.nasa.gov/