Hacer Geomarketing lowcost #4 Google Fusion Tables

Tenemos a nuestro alcance muchas herramientas de acceso libre para hacer Geomarketing. Hoy revisamos Google Fusion Tables y comprobamos:

  • Data cleansing: como siempre, preparar los datos es la labor más costosa

  • Visualización interesante: formato condicional del señalizador (“pushpin”) y polígonos en función de condiciones numéricas y zonas de influencia (buffer) .Aunque a mejorar.

  • Heatmaps”: mapas de calor con posibilidad de sobreponderar.

 

En anteriores entregas:

Hacer Geomarketing lowcost #1 Recursos públicos : revisamos el “Nomecalles” de la Comunidad de Madrid y sus variables sociodemográficas.

Hacer Geomarketing lowcost #2 Mapping Sheets: aplicamos la app de Google a un listado de excel.

Hacer Geomarketing lowcost #3 Geocodificacion con Excel: partíamos de un listado de clientes con sus direcciones y queríamos geocodificarlas para mostrarlas en Google Maps importando el fichero.

 

Hoy vengo con una opción más: “Google Fusion Tables” y un caso práctico incluyendo:

  • Data cleansing
  • Cambio de coordenadas de geográficas a decimales legibles por Google.

Empezaremos por lo sencillo, instalar la herramienta a partir de Google Drive: nuevo-más-conectar más herramientas-Tablas dinámicas (experimental)-conectar

1

Una vez conectado, volvemos a nuevo-más-tablas dinámicas de Google

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En el menú que nos sale, le indicamos importar tabla y en examinar, buscaré el fichero resultante del anterior post (Hacer Geomarketing lowcost #3 Geocodificacion con Excel )

El nombre del archivo nos quedará a la derecha del botón examinar y continuaremos pulsando “next” (1 en el siguiente cuadro).

En el siguiente menú visualizaremos los datos, nos preguntarán en qué fila de la hoja de cálculo está el encabezado de la tabla.

Aquí viene el primer “truco”: importa la primera hoja del excel

3

 

“Next”, “Next” (en el siguiente menú no hay opciones interesantes, salvo un tic para permitir o no que otra persona disponga de esos datos).

Finalmente veremos el resultado del Google Fusion Tables:

Visualizamos el contenido de la tabla, con las direcciones y las coordenadas (1) y en la pestaña “Map of Coordenadas” vemos dibujados los mapas. Aparentemente parece más directo que la anterior opción. Pero aquí podemos hacer más cosas.

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Voy a proponerme el tratamiento de una base de datos pública.

Encuentro uno interesante sobre las estaciones de control del aire del Ayuntamiento de Madrid. Me resulta útil, porque en vez de estaciones, pueden ser oficinas y en el fichero hay un campo cualitativo de la estación, que en negocios, podría ser niveles de cumplimiento.

El fichero procede de: http://datos.madrid.es/egob/catalogo/212629-0-estaciones-control-aire.xls

Y la pinta que tiene es:

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La localización está en formato grados minutos y segundos y Google Maps reconoce las coordenadas en formato decimal, debemos hacer la conversión.

Vamos a hacer la conversión en Excel:

Vamos a descomponer las coordenadas de grados minutos y segundos a 3 columnas distintas. Echamos un ojo a los datos y vemos que más o menos guardan un patrón común.

OJO: que las coordenadas geográficas van longitud y latitud y Google al revés, por lo que calculo en las columnas H-J latitud y en las K-M longitud.

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Ya tenemos los grados, minutos y segundos cada uno en una columna y ahora pasamos a formato decimal:

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Por eso concatenar la latitud con la longitud, pero antes sustituyendo la coma decimal por el punto.

No me funcionó cambiar en opciones de excel cambiar el decimal coma por punto.

Como ya tenemos las coordenadas en el formato adecuado continuamos.

Ya dije antes que la hoja que importa es la primera, por lo que hay que preparar esa hoja con la información indispensable y tomar ciertas precauciones:

  • Que el Excel tenga formato xlsx
  • Que en la primera fila estén los encabezados
  • Que los encabezados no tengan acentos, caracteres raros o espacios: usa el “_”

Aún así te pueden pasar cosas como esta, que siendo estaciones de medición del municipio de Madrid tengas puntos por todo el mundo:

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Como vemos, está haciendo un “Map of segundos” luego está dibujando las coordenadas como si estuvieran en el campo “segundos” y está en coordenadas_fin. Sin embargo, no te da la posibilidad de seleccionarlo.

Preparo la primera hoja de la manera más limpia, con la dirección coordenadas y el tipo de estación y repito la exportación.

Cuando el programa detecta que hay coordenadas o campos numéricos se pone a calcular el mapa. En ese proceso, si está cogiendo mal las coordenadas, podemos modificarlo indicando la correcta “location column”

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Una vez pintados los puntos, podemos cambiar el formato y dar algunos retoques interesantes en Configure map-Feature map –change feature styles

Ahí puedes cambiar el señalizador por un pushpin de distinto tamaño y color. Y lo más interesante: formatos condicionales en función de valores: points-market icon-buckets, que por defento viene así:

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Lo interesante es tener un campo que nos de la medida cualitativa de nuestros puntos de interés. En este caso, tenemos el tipo_estación,

UT          Urbana de tráfico -> color amarillo

UF          Urbana de fondo -> color azul

S             Suburbana -> color verde

 

En cualquier otra circunstancia puede haber un campo de cualificación de tiendas, o de semáforos de oportunidades de venta o cualquier caso que nos cualifique nuestros puntos geográficos.

 

Después de hacer varias pruebas, estos formatos condicionales se tienen que hacer con variables numéricas, por lo que previamente, antes de importar hay que hacer un cambio de escala:

1             Urbana de tráfico -> color amarillo

2             Urbana de fondo -> color azul

3             Suburbana -> color verde

Por defecto, el menú sale como en la situación (1), si pulsamos “use this range” cambia a los valores que contiene el campo y ya personalizamos “pushpin” y colores.

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Esta función da un valor añadido en la visualización.

Aunque aún podemos tener algún dato raro:

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Hay un punto extraño que está en Inglaterra, seleccionándolo vemos que no tiene coordenadas. Haremos un segundo repaso a la base de datos y veo que hay datos no coherentes (celdas amarillas):

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La limpieza vendría por los datos de las celdas en amarillo, ya que contienen caracteres que no se convierten en coordenadas. Esto es debido a que las celdas a las que hacen referencia las fórmulas tienen una longitud de caracteres distinta a las anteriores y no reconoce bien la fórmula “extrae”.

Solo habría que retocar las posiciones donde empezar a extraer: por ejemplo en la celda E14 sólo debemos coger 4 caracteres a partir de la 9ª posición.

Si no queremos volver a repetir todo el proceso con quitar los casos raros valdría:

Filter-coordenadas_fin (nuestro campo de coordenadas sobre el que vamos a filtrar) –seleccionamos el valor sin datos – exclude selections y ya tenemos nuestro mapa caracterizado:

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Otra de las funcionalidades importantes de Google Fusion Tables son los mapas de calor definiendo influencias.

En Configure map – heatmap:

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Radius: es el tamaño del área (buffer) medido en pixeles, aunque no le he encontrado mucha utilidad salvo la visual, porque no he visto traducción a metros.

Opacity: es lo claro u oscuro que queremos ver el área de influencia

Weight: es si queremos darle peso por alguna variable, tipo volumen de ventas. En nuestro caso no tenemos nada, salvo el tipo_estación que toma valor 1,2,3 de forma discreta no porque el 3 tenga más intensidad que el 1, o le demos mayor importancia en el estudio

Aún así, podemos ver, que dándole peso con el tipo_estación, vemos más intensos los que tomaban valor 3, naranja los 2 y amarillo los 1. Pensando en variables de ventas u objetivos, veríamos aquellas oficinas que están mejor en cumplimiento.

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Hacer Geomarketing lowcost #3 Geocodificacion con Excel

Las herramientas GIS son útiles y a menudo caras, con licencias o por curva de aprendizaje. Aprenderemos a pintar una serie de coordenadas en el mapa a partir de un listado de direcciones. Muy útil para transportes, logística, buzoneos, marketing directo o visitas presenciales.

Partimos de la necesidad de geocodificar un listado de direcciones en Excel. Antes, como vimos en el post “Hacer Geomarketing lowcost. Software libre #2 Mapping Sheets” , hay que hacer un proceso de limpieza (data cleansing) previo.

Partimos de nuestro Excel:

1

 

Indagando en internet, encuentro un buen post del 2012 que habla de cómo crear complementos en Excel (extensiones xlam). En este mismo post encuentro la query para montar nuestro complemento.

Modificación al post de febrero de 2017:

Parece que el código que nos ofrecía “Police Analyst” no funciona. Tal y como comenta la entrada http://grindgis.com/software/microsoft-excel/geocoding-excel-and-bing hay una herramienta de excel que nos realiza la geocodificacion: http://excelgeocodingtool.com/

Mantengo el contenido del post anterior aunque le introduzco una sangría por si el código pudieramos mejorarlo. El contenido del post continúa más abajo, ya sin sangría.

Gracias a “Police Analyst”: http://policeanalyst.com/using-the-google-geocoding-api-in-excel/

Primero tenemos que habilitar el módulo de “programador” en Excel para pegar la query:

Archivo-opciones-personalizar cinta de opciones-darle al check de programador

2

Cerramos el Excel e iniciamos una nueva sesión. Comprobamos que tenemos la pestaña “programador” en el menú. En éste, damos al botón de visual basic:

3

Entonces tendremos 2 posibilidades: insertar-módulo

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O puede ser que tengas en Excel más proyectos VBA, por lo que tendrías que irte a tu proyecto VBAProject (Libro1), que es el nuevo Excel que yo tengo abierto, botón derecho del ratón, insertar-módulo:

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En el módulo, en la ventana en blanco de la derecha, pegamos el siguiente script:

Function GoogleGeocode(address As String) As String
  Dim strAddress As String
  Dim strQuery As String
  Dim strLatitude As String
  Dim strLongitude As String
  strAddress = URLEncode(address)
  ‘Assemble the query string
  strQuery = “http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/xml?”
  strQuery = strQuery & “address=” & strAddress
  strQuery = strQuery & “&sensor=false”
  ‘define XML and HTTP components
  Dim googleResult As New MSXML2.DOMDocument
  Dim googleService As New MSXML2.XMLHTTP
  Dim oNodes As MSXML2.IXMLDOMNodeList
  Dim oNode As MSXML2.IXMLDOMNode
  ‘create HTTP request to query URL – make sure to have
  ‘that last “False” there for synchronous operation
  googleService.Open “GET”, strQuery, False
  googleService.send
  googleResult.LoadXML (googleService.responseText)
  Set oNodes = googleResult.getElementsByTagName(“geometry”)
  If oNodes.Length = 1 Then
    For Each oNode In oNodes
      strLatitude = oNode.ChildNodes(0).ChildNodes(0).Text
      strLongitude = oNode.ChildNodes(0).ChildNodes(1).Text
      GoogleGeocode = strLatitude & “,” & strLongitude
    Next oNode
  Else
    GoogleGeocode = “Not Found (try again, you may have done too many too fast)”
  End If
End Function
Public Function URLEncode(StringVal As String, Optional SpaceAsPlus As Boolean = False) As String
  Dim StringLen As Long: StringLen = Len(StringVal)
  If StringLen>0 Then
    ReDim result(StringLen) As String
    Dim i As Long, CharCode As Integer
    Dim Char As String, Space As String
    If SpaceAsPlus Then Space = “+” Else Space = “%20”
    For i = 1 To StringLen
      Char = Mid$(StringVal, i, 1)
      CharCode = Asc(Char)
      Select Case CharCode
      Case 97 To 122, 65 To 90, 48 To 57, 45, 46, 95, 126
        result(i) = Char
      Case 32
        result(i) = Space
      Case 0 To 15
        result(i) = “%0” & Hex(CharCode)
      Case Else
        result(i) = “%” & Hex(CharCode)
      End Select
    Next i
    URLEncode = Join(result, “”)
  End If
End Function

El código está hecho en una librería XML de  Microsoft, por lo que tendremos que habilitarlo: herramientas- referencias y en el menú darle al tic de Microsoft XML

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Guardas, cierras el editor de visual y guardas el Excel formato xlam:

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Habitualmente hay una carpeta en la ruta de Microsoft que es “complementos” y si lo guardas ahí, los tendrás todos ordenados. Yo he probado a guardarlo en otra ruta y también funciona.

Ahora tendremos que habilitar el complemento: archivo-opciones- complementos-administrar complementos de Excel-ir

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Examinas donde has guardado el complemento y lo habilitas en el listado del la ventana de la izquierda.

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Cierras Excel y vuelves a abrir una sesión nueva.

Te pones en la celda y escribes =get y compruebas que se han cargado las nuevas fórmulas de georreferenciación. Para que nos saque las coordenadas que son compatibles con Google Maps: =getcoordinates() y ya lo tenemos:

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Lo comprobamos y ¡funciona!

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Vayamos al siguiente paso: ¡PINTARLO!

Opto por pintarlo en Google Maps. Inicio sesión en Google y me voy al apartado de “mis mapas”:

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Ahora tengo que añadir una capa donde importaré mi Excel con las direcciones geocodificadas: añadir capa- importar y arrastraremos a la ventana nuestro documento:

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Nos pedirá cuál es el campo de las coordenadas, pero es que en mi Excel no tenía el nombre de las columnas: importante, pon nombre a las columnas y por si acaso, no pongas tildes a los nombres.

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Volvemos a repetir  la importación, marcamos que nuestra columna de posición es “coordenadas” y de latitud/longitud, que es como las da Google:

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Si lo hicieras al revés, poniendo longitud/latitud, te podrías encontrar este pequeño contratiempo: ¡AGUA!, nos ha dibujado nuestros puntos en el mar cerca de Kenia Si te pasara, ya sabes por qué es:

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Si lo hacemos bien, el resultado será el esperado, ya sólo queda “tunear” el mapa: nombres a las capas, colores… como te guste:

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Geomarketing en los cristales de los coches #2

Las acciones de marketing sobre el terreno como buzoneos o reparto de folletos, exigen una detenida planificación sobre el terreno, así como preparación del propio folleto: creatividad, mensaje, promoción y marcar cada lote de folletos para distinguir su procedencia para la posterior medición.
Ninguno de estos aspectos debe fallar, si no, no sabremos el efecto de esta acción de marketing.

Y me encontré un folleto más interesante que el resto…

 

Recientemente escribía sobre los folletos que habitualmente dejan las empresas en los parabrisas de los coches que aparcan en su perímetro: Geomarketing en los cristales de los coches.

Desde aquel post, los observo con mayor atención y siempre me hago la misma pregunta: esta gente que invierte dinero, ¿sabrá de dónde le vienen los clientes?

Hoy me encontré una grata sorpresa: ¡¡¡ un folleto interesante !!!

folletos en el cristal2.jpg

 

Destaco varias cosas interesantes:

  • 1º hay una promoción: da al potencial cliente una razón para que le visite.
  • Pone una fecha de caducidad
  • Pone una condición: debes entregar la publicidad

Reconozco que las 2 últimas me hicieron bastante emoción, sobre todo la de la fecha.

Igual me pasé en la emoción, porque si hay una promoción (en el reverso del folleto anunciaban un precio especial de 20€ por el servicio), es lógico entregar el folleto y más lógico que tenga una fecha límite.

Tal vez elucubré demasiado:

Pensé en un radio de influencia: si mi vehículo estaba a 1,45km en línea recta de la dirección del folleto, establecí un radio de influencia de la misma distancia:

folletos en el cristal3.jpg

 

Un total de 6,60 km2 limitada al norte por la carretera de Fuencarral, al Sur con la A1, al este  con la M40 y al oeste con las vías de tren. Aun así, sigue siendo un área de reparto de folletos bastante amplio.

Esta área es de alta densidad de edificios. Sin embargo son edificios en su mayoría estructurados en mancomunidades, donde suele haber un portero físico que centraliza la recepción de folletos. De esta forma se cumpliría la regla de dejar el 25% de folletos en edificios grandes, teniendo buena velocidad de reparto.

Con esta densidad de edificios mancomunados, la posibilidad de que los vecinos acaben viendo el folleto es bajo, por lo que pasamos al segundo público objetivo del radio de influencia: los empleados de las empresas de los alrededores

Los empleados de las empresas de los alrededores son un público bastante estable y que puede tener necesidades de servicios en la cercanía de sus centros de trabajo. Esta zona tiene una alta densidad de empresas de muchos empleados: puntos rojos en el mapa.

folletos en el cristal6

 

Para conectar con ese público, incluso con el público residencial están los coches aparcados en las calles.

El reparto de folletos, puede ser efectivo, pero ¿cómo saberlo?

¿En el folleto pone algo que sea capaz de saber de qué calle procede?

¿Doy alguna motivación al posible cliente para que me visite, y mejor, para que me presente el folleto?

El folleto de hoy me hizo ilusión porque tenía promoción, instaba a enseñar el folleto y tenía una fecha de caducidad.

Esta fecha la puedes hacer variable, en función, por ejemplo del momento del reparto.

La velocidad de reparto suele ser entre 3.500 y 5.000 folletos al día. Lo normal es que un área tan grande se haga al menos en 2 días. Pero tiene sentido hacer una segmentación geográfica por público afín, no tanto por capacidad de reparto.

Paseando por la zona saldrían 4 zonas diferenciadas:

  • En el entorno de Telefónica
  • En el entorno del BBVA
  • En el entorno de Mediaset – Telecinco
  • Resto

folletos en el cristal4
Podríamos hacer cosas como saber la tasa de respuesta, el ROI de mi inversión y dónde está mi público objetivo y posibilidades de hacer el boca a boca.Estas 4 zonas podrían tener un día distinto en el folleto y si POR FIN, podríamos identificar a los clientes de dónde nos vienen.

Hacer Geomarketing lowcost #2 Mapping Sheets

¿Consideras útil pintar en un mapa dónde están tus clientes? Planificar repartos, visitas comerciales o saber dónde están tus ingresos. A menudo nos echamos para atrás por desconocimiento o porque creemos que es muy difícil o caro. Google Docs y Mapping Sheets son sofware libre que nos facilitan la labor. Los pruebo con una base de datos de Colombia y este es el resultado: útil, sencillo, pero lo más importante es preparar la base de datos (“datacleansing”) para que salga correctamente.

 

Ante la necesidad de saber dónde están mis clientes: por motivos estratégicos u operativos, si eres una empresa de distribución o has de planificar visitas comerciales, voy a revisar con software libre que hay a nuestra disposición, cómo podría responder a esta necesidad.

A partir de una base de datos en Excel, en concreto de una base de datos de “leads” de venta de Colombia, extraídos de una web que vende información para realizar acciones de marketing directo: http://bases-de-datos-emails-empresas.com/muestras/MUESTRA-DE-EMPRESAS-DE-COLOMBIA.xls

Esta base de datos tiene los siguientes campos:

ms1

Esta base de datos consta de 40 clientes que queremos situar en el mapa.

Para ello vamos a utilizar 2 herramientas:

 

Google docs es el paquete ofimático en red de Google. Ha evolucionado bastante y aunque no da las prestaciones de Office tiene ventajas como el almacenamiento compartido de gran volumen como es Google Drive y se puede compartir con otros usuarios. Es muy útil para trabajar a distancia ya que se puede actualizar 2 personas a la vez.

 

 

Abrimos una nueva hoja de cálculo en Google Docs.  Ya en la hoja de cálculo y una vez instalado la app, la iniciamos en el menú vía “complementos-mapping sheets-start mapping”

ms2

Como los datos  con los que vamos a trabajar están en Excel, copiamos y pegamos los datos en la hoja de cálculo de Google docs.

Vemos que al “start” la aplicación, sale un menú a la derecha de la pantalla con 3 campos con sus sendas listas desplegables.

Los 3 campos: “Title”, “Filter”, “Location” influye directamente en la visualización posterior del mapa:

“Title”: título con el que vas a visualizar el punto.

 “Filter”: campo por el que vamos a poder hacer filtros, por ejemplo, un campo interesante si disponemos de él, sería el sector. De esta forma se nos pintarían los puntos que pertenecen al sector que elegimos.

“Location”: es el campo que va a tomar Google maps para situar el punto.

 

ms4

Con los datos que disponemos en esta base de datos parece razonable que pongamos el campo “Razón social” para el título, “Actividad comercial” para el campo filtro y “Dirección” para el campo localización.

Con los datos pegados en Google docs, le damos al botón “Build”

ms3

Nos podría dar un error al tratar los datos.

Aquí tendríamos la primera advertencia de que los datos de direcciones no son correctas.

En concreto esta base de datos tenía la dirección en un campo que se llama Dirección y en otro campo está la ciudad.

A la aplicación le estamos diciendo que

ms5

Y claro, tiene la calle, pero no sabe de qué ciudad.

Para solucionarlo, insertamos una columna a la derecha del campo “Dirección”. (Botón derecho y añadir una columna)

Después, creamos la dirección en un nuevo campo llamado “Adress” que es la unión de la “Dirección” y la “Ciudad”, separados por una “,”, de esta forma:

ms6

Y modificamos la opción “Location” de la herramienta por el campo “Adress” y botón “Build”

Por último, también nos pueden dar unos poquitos errores.

ms7

Generalmente direcciones mal informadas o nombres  no normalizadas: km, Calle, C/, Travesía, Trav… Si son pocos podemos resolverlo a mano.

Después dibujaremos el mapa:

ms8

ms9

Sobre el mapa, podemos observar algunas cosas: los señalizadores o “chinchetas” (pushpin) tienen colores. Estos colores son los del campo de “actividad comercial” que es el campo por el que hemos estimado que sea el “Filter”.

Suele haber algunos errores que son muy visibles: datos en México, Brasil o España.

Podemos posicionarnos sobre la “chincheta” y ver el motivo. Por ejemplo:

ms10

 

Sin embargo, vemos que la dirección no está bien informada en la base de datos. Si vemos en

Google Maps la empresa estaría en la calle 127D o Autonorte # 127D-2 a 127D-34.

ms11

Otro caso sería

ms12

Donde contrastamos que la dirección de esta empresa no es correcta, ya que sería: Calle 51 N° 51 – 27 Parque Berrío – Medellín Colombia

Si modificamos el dato en la hoja de cálculo:

ms13

Y volvemos a general el mapa (“build” y “view”):

ms14

Podríamos concluir varias cosas:

  • La herramienta es muy útil y rápida

  • Igual podía tener alguna prestación adicional como la geocodificación, pero algún app adicional que escrutaremos

  • El problema, como casi siempre viene del origen de los datos. Es casi más importante tener una buena fuente que el uso posterior de los datos.

El proceso de adecuación y limpieza inicial de los datos se llama data cleansing o data scrubbing que es la corrección o eliminación de datos erróneos de una base de datos. El proceso de data cleansing permite identificar datos incompletos, incorrectos o inexactos. Después de la limpieza, la base de datos podrá ser compatible con otras bases de datos similares o utilizables por aplicaciones como sobre la que hemos hablado.

Geomarketing y segmentación de clientes

Cuando hacemos marketing territorial, una herramienta vital para personalizar la oferta y el mensaje es segmentar a nuestros actuales y/o potenciales clientes.

Las segmentaciones, dista de ser una mera herramienta analítica donde entra cualquier variable y el programa estadístico lo hace todo: sin buena materia prima no sirve para nada. Esa materia prima son buenos datos, elegidos por el especialista con cuidado y sentido de negocio.

Esto, en el marketing territorial tiene mucho que ver con los hábitos y cultura del espacio a estudiar.

Habitualmente, cuando hablo a mis alumnos de segmentaciones y pregunto qué variables tendrían en cuenta, una de las que siempre me proponen es la renta disponible.

Sin embargo, es una variable que rara vez está disponible en las bases de datos: muchas veces, si acaso, informada por el cliente (con poca credibilidad) y algunas, estimadas por estudios de “cesta de la compra”.

En respuesta a estas objeciones es común encontrarse respuestas como: y si lo solucionamos a través del mix de domicilio-edad.

Parece que tiene cierto sentido común, ya que la edad sola puede dar pistas del ciclo de necesidades del cliente, pero es mucho decir que clientes con misma edad consuman parecido, teniendo, por ejemplo, una situación laboral distinta.

Con la componente geográfica, parece que se matiza un poco, pero aquí entrarían grandes dosis de conocimiento del mercado y territorio a estudiar.

Por ejemplo, las ciudades europeas tienen población bastante mezclada, es decir, gente de renta alta viviendo en el mismo barrio con gente de clase media. Aunque también es verdad que hay barrios y zonas especialmente exclusivas.

Esta situación es más diferenciada en ciertas partes del mundo como ciertos países de Latinoamérica, que estructuran las ciudades en estratos.

Como decíamos, del acierto en la selección de las variables y del conocimiento del negocio, dependerá en gran medida el éxito de la segmentación.

Hay que incorporar el conocimiento de los nuevos hábitos de los clientes, muchos

de ellos muy relacionados con la zona geográfica en torno a la cual se concentran.

 

En un viaje familiar a Barranquilla, Colombia, con mi hija pequeña, por comodidad a la hora de la comida nos

dispusimos a comprar “potitos”. Sin embargo, nos fue imposible encontrar el producto tal y como lo conocemos en

España: tarro de cristal de unos 250cl con gran variedad de comidas. Encontramos unas “compotas” de frutas,

pequeñas para merienda.

Foto Supertienda Olímpica Archivo Particular

Barranquilla, es una ciudad que se estructura en 6 estratos sociodemográficos. Después de hablar con nuestra

familia, entendimos que los establecimientos de los estratos más pobres no ofrecían el producto, ya que el nivel de

renta no alcanzaba para productos envasados, y en el estrato más alto tampoco, ya que el nivel de renta alcanzaba

para tener servicio doméstico que elabora los purés.

 

Por ejemplo , en Costa Rica existe el índice más alto del mundo de consumo de Alka Seltzer, pero es sencillamente

porque este producto es utilizado por las mujeres para solucionar los malestares relacionados con la menstruación.

 

En Granada, la presencia de la fábrica de Puleva hace que la cuota de mercado de esta marca en esta provincia sea

muy superior al 50%.

Otro ejemplo clásico es el mayor consumo de vino en Francia, Italia y España, mientras que en Alemania la bebida

más consumida es la cerveza y en Inglaterra el té. Y dentro de un mismo país, por ejemplo España, existen marcadas

diferencias en los comportamientos de consumo según las regiones.

Otro ejemplo sería la evolución de los salones de boda. En los años 80 y 90 era muy habitual ver en cualquier pueblo

o ciudad española mucha oferta. Estos salones eran utilizados para eventos sociales como bodas, comuniones o

bautizos. Con el tiempo, el número de matrimonios, comuniones y bautizos descendieron por cambio en los hábitos

y cambio en el patrón poblacional. Detectar este cambio en el patrón es sencillo, estudiando la evolución de alguna

medida poblacional en el Instituto Nacional de Estadística (www.ine.es).

 

Por todo lo comentado, destáquese la importancia de conocer la idiosincrasia de cada región y la evolución de hábitos de consumo.

 

En el marketing de segmentos, la acción comercial es más directa y selectiva, busca agrupaciones de clientes más

pequeñas pero mejor escogidas, con mayor efectividad comercial. En contraposición, el marketing masivo, que

utiliza como instrumento de promoción fundamentalmente la publicidad a través de los medios de comunicación

de masas.

Por esto hemos de ser muy cuidadosos y exhaustivos en el conocimiento del terreno

Hacer Geomarketing lowcost #1 Recursos públicos

¿Puedes conocer a tus clientes en el territorio  sin pagar nada?

Vamos a intentar demostrar con bases de datos públicas cómo podemos demostrar si Kiabi, una empresa de precios pequeños tiene sus tiendas cerca de su Target.

kiabi Kiabi es una franquicia nacida en Francia en 1978, cuyo lema es “la  moda a pequeños precios para toda a familia”

La misión que se ha marcado Kiabi es ser la firma preferida de todas las familias, con la inquietud de garantizar un buen nivel de calidad y precios cada vez más atractivos.

 

Dispone de tienda física y online.

Las ventas se reparten en un 55% sobre el adulto y 45% sobre el bebé y el niño, aunque la mayor parte del stock es de ropa de niño, bebé y mujer, ya que la decisora de la compra suele ser la madre.

Con este público objetivo, parece que la ubicación geográfica de las franquicias, debería seguir unos patrones concretos, así que vamos a enfocar el estudio con la premisa de que la ubicación debe de estar cerca del target: zonas con edad media baja y con tasas de natalidad media-altas.

En el estudio, nos centraremos al espacio de la Comunidad Autónoma de Madrid.

Las herramientas que vamos a utilizar para el estudio son públicas y accesibles a todo el público:  http://www.madrid.org/nomecalles/

nomecalles1

 

Tras acceder al Nomecalles en “Acceso a Nomecalles” en la pantalla resultante pulsamos en “Mapas temáticos” donde podremos en el buscador las variables que

nomecalles2

 

 

visualizaremos en el mapa resultante.

En el ejemplo voy a buscar las variables disponibles sobre nacimientos:

nomecalles3

El resultado de la búsqueda será la descripción de la variable, el nivel de desglose disponible: UE, Madrid respecto a las regiones europeas, municipio, barrio o mayor desglose, según corresponda.

Estos datos podremos exportarlos en excel o visualizarlos en un mapa de la Comunidad de Madrid.

Al elegir una variable, nos muestra las posibilidades de visualización del mapa:

nomecalles4.jpg

 

Las variables escogidas para nuestro estudio serán:

 

  • Edad media de la población, con el nivel geográfico más desagregado posible. Dato disponible a 2010
  • Tasa bruta de natalidad, con el nivel geográfico más desagregado posible. Dato disponible a 2002

 

Tras completar este proceso, nos encontraremos un mapa de la Comunidad de Madrid con un código de colores.

Ahora lo interesante es presentar en el mapa los puntos donde se situan los establecimientos Kiabi.

 

Para ello, el Nomecalles, en el menú de “herramientas” tiene la opción “XY” para localizar puntos exactos en formato UTM.

A este fin, utilizamos una aplicación de http://www.mundivideo.com/coordenadas.htm donde  introduciendo la dirección y ciudad, te localiza en Google maps la coordenada x,y.

nomecalles4

 

De tal forma situamos en el mapa Nomecalles los distintos Kiabi que hay en la Comunidad de Madrid:

nomecalles5.jpg

El resultado obtenido es:

Mapa con variable edad media.

nomecalles6.jpg

 

Mapa con variable tasa bruta de natalidad.

 

nomecalles7.jpg

 

Parece que la decisión de establecerse dentro de los centros comerciales, responde al menos a la estrategia de la organización de dirigirse a  clientes jóvenes con niños pequeños, ya que las zonas, tienen una edad media inferior al área colindante y tienen una tasa bruta de natalidad alta en comparación del núcleo urbano de Madrid.

Es muy útil, la visualización de la localización en torno a Madrid Capital, rodeados de otras grandes superficies y en zonas de fácil acceso y fácil aparcamiento.

Geomarketing en los cristales de los coches

¿Cuántas veces no nos hemos encontrado papeles anunciando algo en el parabrisas de nuestro vehículo?

Casi todas las cosas tienen su por qué, y aquel día vencí las ganas de arrugar los folletos y los examiné.

Uno era el menú de un restaurante tailandés y otro de venta de pisos: el primero en papel cuidado y a todo color y el segundo en un folio en blanco y negro. También me fijé que el resto de los coches tenían en el parabrisas folletos similares al mío.

mapa

Busqué en el mapa la ubicación de mi coche, la del restaurante y la zona donde se publicitaban viviendas. Estaban a menos de 2kms el primero y a 3kms de la zona de comunicación.

Al fin y al cabo un folleto en el cristal es una comunicación comercial.

folletos en los cristales 2

Parece que las empresas se hicieron varias preguntas antes de dejar indiscriminadamente su comunicación.

La zona donde se dejaron los folletos es en el Distrito Telefónica en Madrid donde hay cientos de coches aparcados en horario laboral. Esta zona está suficientemente retirada de la zona residencial de Las Tablas y Alcobendas, por lo que parece que un % importante de los coches aparcados serían de personas que se desplazan allí por tema laboral o comercial.

A simple vista, parece que si te desplazas en coche, estás suficientemente lejos de tu centro de trabajo o negocios, por lo que si te dejo un pedazo de papel informándote de viviendas en la zona, podría sonarte bien el mensaje.

Del mismo modo, si te informas un poco, hay un % de trabajadores de Telefónica importante que tienen turno partido, por lo que tienen que comer por la zona, así que dejar en el cristal del coche de alguien que tiene una alta probabilidad de comer por la zona, tampoco parece que sea una locura.

Sin embargo, ahora empezarían las preguntas: ¿es una comunicación efectiva? ¿Habéis tenido folletos en el parabrisas un día lluvioso? Tener que quitar trocitos de papel mojado del parabrisas probablemente no sea una experiencia agradable para asociarla a la marca anunciada.

¿Y la empresa anunciante: conoce el efecto de esa comunicación? Doy por supuesto que la persona que reparte los folletos no selecciona coches y no deja unos pocos sin poner a modo de grupo de control. Tampoco hay ningún sello o reclamo en los folletos para presentarlo en el momento del consumo y así saber que proceden de esos coches aparcados.

El reparto de folletos en los parabrisas de los coches sería una actividad a evitar por lo indiscriminado, y porque es imposible de medir si no pones un sello, por ejemplo, con el día, y animas al potencial comprador a presentarlo en el momento de la verdad.

Aun con todo, si hubieras puesto los controles necesarios para saber qué clientes aparecen en tu negocio como consecuencia de esta comunicación dirigida a potenciales clientes, pocos harían las siguientes cuentas: repartí 400 folletos el 12 de abril, y entre el 12 y 19 de abril 20 personas acudieron a mi restaurante con el folleto, teniendo un 5% de éxito.

Esta acción me ha reportado 20×11= 220€ llenándome 8 mesas, así que gracias a mi acción, he conseguido 8 mesas.

¿A cuántos clientes potenciales he cabreado? ¿Cuántos de esos 380 hablarán mal de mí por lo molesto que he sido?

Imaginaos que en vez de 400 folletos han sido 4000 y mantengo el 5%, luego tengo 200 comensales gracias a ello: ¡HE LLENADO 2 VECES MI RESTAURANTE! Seré un empresario Feliz.

Pero desconozco qué ha pasado con los 3800 clientes restantes y el factor multiplicador negativo de su opinión.