Los algoritmos de Location Intelligence debería ayudarnos a responder las siguientes preguntas:
- ¿Dónde están los “caladeros de clientes”?
- ¿No debería existir algún algoritmo que utilice toda la información Open Data y que nos diera algún ranking de zonas que sean atractivas comercialmente?
- ¿Sería recomendable colocar algún soporte de publicidad para mejorar la comunicación de mi propuesta de valor?
- ¿Acaso no me debería dar incluso una alerta para hacer una acción táctica de telemarketing o de visita comercial?
Y, por último, ya exigiendo al máximo a los datos y a la información ¿En función del nivel de potencialidad, podría saber cuántos puntos de venta podría abrir en una zona?
Estas son algunas de las preguntas que las áreas de negocio comúnmente nos plantean.
Los algoritmos de “Huecos” (huecos de oportunidad) en Location Intelligence permiten encontrar “bolsas o caladeros” de clientes utilizando un método que recorre múltiples zonas geográficas teniendo como objetivo final obtener un ranking de zonas comerciales ordenadas por la existencia de un target determinado de clientes.
A mayor cantidad de clientes target, el algoritmo pondera esa cantidad de posibles clientes para ordenar las zonas que va encontrando.
En el contexto de Location Intelligence, los algoritmos de huecos son programas/scripts realizado que acceden fuentes de información geolocalizada de clientes potenciales.
Veamos a continuación cómo podemos usar este tipo de algoritmos para buscar bolsas de clientes potenciales
Índice
Paso 1. Define tu target, define la demanda
El paso inicial para configurar el “hueco de mercado” es definir las características del público objetivo.
Las variables que se dispongan se podrán “tramear” para definir rangos que puedan ser interesantes para el área de negocio.
En función si el mercado es B2C o B2B se deberá contar con una batería de variables. Por ejemplo:
Caso B2C:
- Población residente (vive en esa zona)
- Población flotante, personas que pernoctan esa zona.
- Nivel de riqueza
- Tramos de edad
- Género
- Densidad de población
- Y un largo etcétera
Caso B2B:
- Número de empresas
- Características de las empresas como la actividad (CNAE), facturación, número de empleados, etc.
- Es importante contar con métricas de alto valor como:
- Nivel de Actividad
- Scoring de Riesgo
- Densidad comercial, etc.
Evidentemente, entre mayor y más actualizado esté esta batería de variables, mayor precisión aportará el algoritmo.
Este es un punto clave en este tipo de algoritmos.
Paso 2. Define el tamaño de área al que puedes atender
El tamaño del área se puede interpretar como el área geográfica que puedes atender. Algunas veces es similar al área de influencia que puede ejercer un punto de venta. También se denomina “anillos”.
Las áreas de influencia se pueden estimar usando la información de un club de fidelización. En el White Paper “Big Data + Clienting” trato en detalle este tema, descárgalo para que lo puedas revisar con detenimiento.
En caso de que no contemos con esta información, una forma de resolver este inconveniente es hacer hipótesis de negocio.
Y decidir de forma arbitraria el área de influencia que tendría un hipotético punto de venta en esa zona que pueda atender a esa “bolsa o caladero” de clientes
Dicho de una forma práctica, podríamos decir, si queremos buscar nichos, micro-nichos o mercados más extensos.
El algoritmo de huecos va generando de forma automática anillos con un tamaño determinado por negocio, por ejemplo, podríamos definir que los anillos podrían ser tiempo de desplazamiento a pie o en coche (isócronas)
Paso 3. Considera la presencia de la red propia
En este paso es importante que los puntos de venta propios, es decir, donde el mercado ya está siendo atendido, sea considerado.
El algoritmo debe detectar huecos de mercado que no estén siendo atendidos para evitar estimar tamaños de mercado, donde ya existen puntos que ofrecen nuestros servicios.
Paso 4. Tipifica a los puntos de venta de la competencia (oferta)
Los puntos de venta de la competencia deben cualificarse con el fin que diferenciar el impacto de la competencia en el mercado que estamos valorando.
En el caso de retail se puede tipificar por niveles de precio, por niveles de surtido, por niveles de servicio, etc.
Por dar un ejemplo, es posible que, en algunos casos, se pueda valora estar cerca de un posible competidor.
De igual manera que no es igual que un PdV de 300 m2 vs 2.000 m2, es importante crear métricas que permita considerar estos sesgos con el fin de perfilar zonas geográficas candidatas.
Paso 5 – Define un corte del tamaño del mercado
Este paso es el más complejo debido a que busca responder a la pregunta ¿Cuántos puntos de venta de mi marca podría abrir en una zona?
Lógicamente un algoritmo más avanzado que tenga embebido un modelo de estimación de venta podría dar la estimación de venta.
Este paso depende de las necesidades de cada empresa, donde con un conteo es suficiente, y que aplicando reglas de negocio se pueden estimar de forma preliminar unas estimaciones de venta.
Caso práctico – Video usando Geomarketing Xpert
En el siguiente vídeo podrás ver un caso práctico de usar un algoritmo básico de huecos para B2C.
Conclusiones
Los principales beneficios de contar con un algoritmo de huecos de mercado son:
- Pondera las zonas geográficas en función del tamaño de mercado (target). Evita hacer valoraciones de una en una para ordenar zonas geográficas.
- El algoritmo puede orientarse en función de la demanda (target), pero en el caso de algoritmos más avanzados puede considerar a la oferta: formatos comerciales, niveles de precios y un largo etcétera de los competidores presentes.
- Si el algoritmo tiene embebido un modelo de potencialidad, puede incluso responder a la pregunta ¿cuántos puntos de venta se pueden abrir en una zona comercial?
- El algoritmo de huecos se puede usar por las siguientes áreas:
- Expansión: Nuevas aperturas en función del potencial de cada zona
- Ventas: permite detectar esos “caladeros de clientes” y definir acciones tácticas de captación de clientes
- Marketing: Permite valorar, por ejemplo, si el nivel de presencia de la propuesta de valor es adecuado. Es posible que la parte de comunicación (soportes publicitarios, por ejemplo, sea una acción táctica a considerar.
- Digital: el target presente en estas áreas geográficas puede ser contactados mediante cookies (compra programática).
En el caso de tu empresa ¿crees que hay alguna aplicación adicional si se contara con un algoritmo de huecos avanzado?
¿Echas en falta algún criterio adicional a perfilar dentro del algoritmo, es decir, algún criterio adicional que no se haya cubierto en este artículo?
¿Cómo crees que se podrían mejorar este tipo de algoritmos?
Agradezco tus comentarios o sugerencias respecto a este tema
Si te he aportado alguna idea o te ha parecido interesante este artículo, ayúdame a difundirlo
1 abrazo
Omar
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