📌Lo que todo el mundo debería saber sobre la geolocalización en la inteligencia comercial – Caso Banca

Sabemos que un 80 % de los datos tiene una connotación geográfica.

De eso no hay duda.

Si hablamos de puntos de ventas como oficinas, tiendas o centros o, si hablamos de clientes siempre estaremos referenciando a zonas geográficas.

Si los clientes y los puntos de venta tienen un eje de geolocalización, ¿no deberíamos incluir el eje de geolocalización en nuestros procesos de inteligencia comercial?

El eje geo (localización) es algo similar al eje temporal, lo usamos cuando analizamos ventas o clientes. Es imposible analizar ventas sin usar un período: un mes, o un trimestre o un año.

Es más, de forma involuntaria, cuando nos dicen los clientes de una oficina o tienda, tendemos a imaginarnos esa oficina en su correspondiente calle, con su equipo gestor y los competidores más cercanos.

La geolocalización es cada vez más habitual en la analítica de negocio e inteligencia comercial.

La geolocalización se “popularizó” como un eje más de negocio con el uso de los smartphones. La información subida a internet o la nube a partir de estos dispositivos se incrementa diariamente.

Pero ¿Qué significa geolocalización aplicada al negocio?

Significa que las entidades que usamos para analizar el negocio las tenemos situadas/ubicada en un mapa. Por entidades consideramos:

• Clientes, tanto empresas como particulares
• Puntos de venta: oficinas, centros, tiendas,
• Puntos de atracción: son establecimientos generadores de tráfico, por ejemplo, un centro comercial, un retailer de moda, o un retailer de alimentación.
• Puntos de interés: son puntos que configuran el “paisaje”, como por ejemplo cines, estaciones de metro, oficinas de la administración y un largo etcétera.
• Transeúntes: son las calles donde se puede estimar el nivel de paso peatonal
• Tráfico rodado: son las calles donde se puede estimar el tráfico vehicular.
• Zonas comerciales: es la agrupación de municipios o provincias que definen un área para el equipo de ventas.

En los siguientes apartados de este artículo iremos analizando las principales entidades para un banco.

A continuación, podrás ver las áreas comerciales de una red de oficinas bancarias.

Proceso para incorporar geolocalización en la inteligencia comercial

1.      Geolocalizar entidades

De cara a obtener coordenadas de cada entidad se deben realizar los siguientes pasos:

• Normalizar las direcciones: Cada una de esas entidades debe pasar por procesos de estandarización, de normalización para que se pueda cruzar con un callejero. En la mayoría de los países el organismo que se encarga de esto es INE (Instituto Nacional de Estadística). Este proceso incluye que la dirección se separe en Tipo de Vía, Nombre de vía, etc.
• Asignación de coordenadas: Una vez normalizada la dirección, viene el proceso de asignar coordenadas: latitud y longitud.
• Informar del nivel de precisión: debido a que las direcciones pueden tener deficiencias, es importante indicar en cada entidad, el nivel de precisión. El nivel de precisión lo podemos resumir en alto, medio y bajo.

Si un cliente solo nos dice su Código Postal (CP) o su Provincia, su coordenada será el centroide del CP o de la provincia, y tendrá nivel de precisión bajo.

En cambio, si otro cliente indica una dirección completa y válida, sus coordenadas estarán en el número de vía y, por tanto, tendrá un nivel de precisión alto.

A continuación, podrás ver los clientes que tiene una oficina bancaria.

2.      Enriquecer nuestras bases de datos con fuentes externas

Una de las ventajas de contar con la geolocalización es que podemos aportar información externa. Al momento de geolocalizar una entidad, sea cliente o tienda, podemos cualificar su entorno.

Para el caso de particulares al geolocalizar su vivienda, podemos saber el nivel de renta, la distancia a la tienda o la presión que ejercen otros competidores.

En el caso del B2B, a la normalización de direcciones se debe incluir la identificación del CIF (Código de Identificación Fiscal) con la información comercial que la empresa envía a Registro Mercantil. De esta forma, a cada empresa se le puede “pegar” campos como: ventas, número de empleados, actividad, etc.

A continuación, podrás ver los clientes potenciales de la oficina bancaria.

3.      Cualificar el mercado potencial para cada zona

Una vez que los clientes (B2C o B2B) hayan sido geolocalizados y cualificados con información externa queda incorporar el mercado potencial: los particulares o empresas que no son clientes.

Para el caso de particulares tendríamos que geolocalizar los hogares que no son clientes. Adicionalmente podemos usar repertorios telefónicos como Páginas Blancas.

En el caso de empresas, es un proceso un poco más “limpio”, dado que todas las empresas que estén en nuestra cartera de clientes tendrán un CIF y ese CIF es la llave para deduplicar de bases de datos de empresas o, dicho de otra manera, del Universo de Registro Mercantil.

4.      Obtener conclusiones y recomendaciones con la información disponible

En este paso necesitamos usar herramientas de Data Visualization con el fin de analizar clientes y clientes potenciales, pero con un eje de localización.

Creo que generar conclusiones es la parte más importante para el negocio. Es donde toda la información se analiza para recomendar soluciones.

En la mayoría de los casos enfoco las conclusiones haciendo una serie de preguntas como:

• ¿Cuál es el área de tracción tiene una tienda/oficina/centro a nivel de clientes o de facturación?
• ¿Tengo un área primaria y una secundaria?
• ¿Cuántos clientes de media tiene una tienda y cuántos he logrado geolocalizar?
• ¿Cuántos clientes potenciales de media tiene una tienda? ¿Qué considero un cliente potencial?
• ¿Qué métricas puedo usar para medir el perfomance de una tienda/oficina/centro? ¿Cuota de mercado, ratio de penetración? Por supuesto que acompaño la definición analítica de la cada métrica.

Para la parte de recomendaciones me hago las siguientes preguntas:

• Para el área de Marketing, ¿qué aporta las anteriores respuestas? ¿Cómo puede mejorar la propuesta de valor de la tienda, por precio, por promoción, por surtido, etc.?
• Para el área de Ventas ¿Cómo puedo vender más conociendo a los clientes potenciales? ¿Cómo los contacto?
• Para el área de Expansión, para la próximas aperturas y traslados ¿qué he aprendido para estimar de forma preliminar, es decir, en qué debo fijarme para abrir una tienda con alto performance?

A continuación, podrás ver como analizo la oficina usando la métrica de tasa de penetración de préstamos hipotecarios

Si quieres más información sobre esta parte echa una mirada  mi artículo 3 ejemplos de visualización de datos usando una plataforma de Location Intelligence y la importancia de los procesos de Data Quality.

Conclusiones de incorporar la geolocalización en la Inteligencia Comercial

Los principales beneficios de usar la geolocalización en inteligencia comercial son:

1. Enriquece la información de la cartera de clientes con métricas externas.
2. Permite delimitar el área de influencia que ejerce la red de tiendas. ¿Hasta dónde puedo captar clientes?
3. Las entidades (clientes, tiendas, competidores) se muestran sobre un mapa para ser analizados por las áreas de Marketing, Ventas y Expansión.
4. La pregunta de “¿qué tan bien o qué tan mal lo hace un punto de venta?” solo se puede responder con la geolocalización. El ratio de penetración y la cuota de mercado de un punto de venta solamente se pueden responder geolocalizando la cartera de clientes y el mercado potencial. Si tienes dudas, mira este video Análisis del perfomance de un punto de venta

Si te he aportado alguna idea, ¿me ayudas compartiéndolo?