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Datos TomTom en análisis de geomarketing

22 noviembre 2017

Datos geográficos: La potencia de TomTom en análisis de geomarketing

El constante incremento de datos disponibles de fuentes públicas y privadas conlleva de por sí un enorme crecimiento de la potencia, capacidad y posibilidades de análisis geográficos para cualquier negocio.

Una de esas fuentes de datos es TomTom, que aumenta y mucho las capacidades a nivel datos de casi la totalidad de los entornos imaginables de análisis.

Objetivos de análisis en geomarketing

Buscar potenciales clientes, identificar zonas de interés, o enriquecer los datos de nuestro CRM; los objetivos para realizar análisis de geomarketing son muchos. TomTom contiene en su base de datos más de 1,6 millones de puntos de interés, por lo que podremos también analizar nuestra competencia y cruzar esta gran cantidad de datos con otros disponibles como catastro, padrón, INE o censo electoral.

Haciendo los cruces adecuados los resultados son realmente sorprendentes.

Que incluye la base de TomTom

Conocemos TomTom sobre todo por su software de cálculo de rutas, pero su base de datos contiene además una multitud de datos útiles para su uso en aplicaciones de geomarketing.

En primer lugar, la base contiene la red de calles y carreteras para toda la península. Esta red está dividida en tramos o vectores entre todos los cruces de vías. Cada tramo tiene datos como nombre de calle, longitud, nivel en la jerarquía y velocidad estimada para coches. Esta red en geomarketing la podemos usar para calcular isócronas de tiempo de llegada, para estimar áreas de influencia de puntos de venta o para crear áreas de cubertura para nuestros comerciales.

La base incluye también los términos municipales y códigos postales, parques, polígonos industriales, áreas de naturaleza especial, lagos y otros cuerpos de agua en forma de áreas, la red de ferrocarriles, ríos y arroyos.

Otra capa importante para geomarketing son los puntos de interés. Como hemos dicho, para España contiene más de 1,6 millones de puntos divididos en más de 50 categorías; como por ejemplo tiendas, oficinas, sucursales de bancos, ocio, turismo, restaurantes, colegios y hospitales, que a su vez están subdivididos en más de 300 subcategorías. Podremos, por ejemplo, y dentro de la categoría de colegios que engloba casi 29.000 puntos, identificar 8 subcategorías como colegios públicos, privados, educación infantil, educación secundaria y formación profesional. La categoría de tiendas, con más de 628.000 puntos, está dividida en casi 80 subcategorías para poder identificar centros comerciales, grandes almacenes, súper e hipermercados, pero también tiendas de ropa, carnicerías, panaderías, etc. También están identificadas las tiendas dentro de los centros comerciales.

Un ejemplo de análisis con la base de TomTom

El director comercial de una empresa enfocada en productos de pintura y de decoración de interiores de locales, quiere crear áreas comerciales con un potencial comparable cubriendo toda España. Además, disponen de una base de datos propia con sus clientes existentes y su código postal.

La base de datos de TomTom nos ofrece todo lo necesario para poder evaluar el número de locales comerciales por código postal. Con los datos de puntos de interés categorizados asignamos un sistema de puntuación que permite calcular un scoring de potencial por código postal. Así se puede enfocar el potencial en ciertos tipos de locales para diferentes tipos de negocios más proclives a dedicar presupuesto en decoración. La base de clientes existentes por tipo de negocio permite evaluar nuestro sistema de puntuación.

Utilizando parámetros como número de visitas por comercial por día, tamaño de los códigos postales y la distancia entre ellos aplicamos un modelo de optimización que genera las áreas óptimas. La interfaz de este modelo permite calcular diferentes alternativas de agrupación.

Con los datos de las ventas realizadas por código postal y por tipo de negocio, disponemos del actual grado de cobertura por código postal.

La empresa, con un equipo de más de 300 comerciales, podrá de la forma más óptima y sencilla posicionar a cada uno de ellos. Además, disponen de una base de potenciales clientes gracias tanto a los puntos de interés de TomTom como a la bbdd propia de la empresa en cuestión.

Conclusión

Así como en el ejemplo calculamos un potencial por código postal, podemos también crear perfiles basados en los puntos de interés presentes en cada uno. Este tipo de perfiles por tipo de comercio por código postal nos permite identificar zonas de interés para una red de puntos de venta. De esta forma podremos usar la red de calles y carreteras para crear isócronas por tiempo de llegada y calcular áreas de cubertura.

Si el nivel de detalle de códigos postales no es suficiente, siempre podemos añadir la capa de secciones censales.

Aunque los puntos de interés de TomTom no incluyen el 100% en cada una de las categorías, si comparamos su coste frente a su utilidad, es una base de mucho valor y utilidad para multitud de análisis de geomarketing.

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