La puerta se cerró y en la sala estaban el director general junto con los directores de marketing, de expansión y de TI. La agenda era muy escueta, pero a la vez compleja: optimizar las nuevas aperturas de los puntos de venta (PdV). En el último período, la previsión de facturación no se había cumplido, y lo peor era que existían puntos de venta que históricamente habían funcionado bien y que empezaban a estar por debajo de los objetivos de rentabilidad. Era evidente que algo no funcionaba.

Tradicionalmente, los puntos de venta candidatos los proponía el área de expansión en función de un listado preliminar de zonas (junto a un estudio resumido de sus características) y de los inmuebles disponibles. Posteriormente, el área de marketing “filtraba” a partir de estudios de mercado, facturación e información pública disponible, ayudada por el área de TI, que se encargaba de transformar la información para que negocio pudiera trabajar con ella.

Este proceso se ha utilizado desde hace tiempo, pero el mercado ha cambiado: ahora hay nuevos competidores, con nuevos servicios…; incluso hay un nuevo operador online.

Al analizar el proceso de apertura y detectar los puntos débiles, se llegó a la conclusión de que una de las principales debilidades era lo relativo a la información, lo que generaba:

• Lentitud en el proceso, ya que se necesitaban varias intervenciones manuales de diferentes áreas.
• Falta de precisión, principalmente en la estimación de venta de las aperturas.
• Enorme inversión para la apertura de un punto de venta: adecuación del inmueble, mobiliario y personal, entre otras partidas; y el retorno no estaba siendo el esperado.

Era evidente la necesidad de modernizar las herramientas y conseguir procesos más eficaces que consideren al mercado al que sirven. En la actual era de la información, esta empresa se había estancado, con procesos lentos y poco precisos; la consecuencia es una cifra de negocio que disminuye en rentabilidad.

el geomarketing “pinta” una relación de causa-efecto en cada punto de venta

Visión espacial

El principal objetivo del geomarketing es mostrar o “pintar” una relación de causa-efecto en cada PdV, que permita tomar decisiones para mejorar los resultados en lo referido a ventas, beneficios, rotación, pricing, surtido y promociones.

Para mejorar los resultados es necesario analizar las causas y es ahí es donde resulta decisivo contar con las fuentes de información y las funcionalidades que aporta una herramienta de geomarketing.

Este tipo de herramientas cuentan con visores geográficos donde situar puntos, trayectos o polígonos. Y esta es la forma más natural de analizar los resultados de negocio de los PdV. En muchos sectores, poner el foco en la ubicación permite descubrir información en torno a parámetros como el nivel de tráfico, barreras de acceso, radio de influencia, competidores, características de los residentes, etc. Las herramientas de geomarketing cuentan con visores geográficos (mapas) donde geoposicionar clientes y puntos de venta, y también competidores. En este tipo de herramientas existen funcionalidades comunes (capas, temáticas, iconos, etc.), sin valor a la hora de construir una visión completa que sirva para tomar decisiones de negocio.

Impacto en el negocio

Para que una herramienta de geomarketing tenga impacto en la cifra de negocio, debe contar con una serie de funcionalidades, que van desde las elementales hasta el uso de algoritmos avanzados.

Requisito elemental: fuente interna. Cualquier herramienta de este tipo debe incluir información y métricas internas en torno a clientes (consumo, segmentos, estados, etc.) y puntos de venta (superficie, evolución, nivel de facturación, etc.). Este tipo de funcionalidades incluso se puede obtener con Google Maps.

Requisito básico: fuentes externas. Referencias del entorno con información del ecosistema alrededor del punto de venta: nivel de ingresos de la población de la zona, tasa de paro, gasto de la población en determinadas partidas, etc.  Para ello se utilizan fuentes actualizadas y georreferenciadas. En algunos casos, el proveedor de esta información es la Administración, pero puede estar desactualizada. Por ejemplo, el INE realiza estudios que pueden tener más de cinco años de antigüedad. Lo importante es incorporar algoritmos que actualicen o estimen las ratios de forma periódica.

También es importante contar con la ubicación de los puntos de venta de la competencia, con información sobre nivel de precio, surtido, gestores que trabajan, etc.

Requisito avanzado: algoritmos y ratios. La información generada a partir de las anteriores fuentes de información. Estos algoritmos usan los índices y ratios generados  (información interna y externa) para ofrecer métricas en torno a:

• Precio por cliente potencial. Coste del alquiler del inmueble por el número de clientes potenciales (público objetivo) en el área de influencia del PdV.
• Mercado potencial monetizado. Estimación de venta monetizada en función de las características del área de influencia y tomando como referencia la información histórica de puntos de venta similares.
• Algoritmo de huecos. Pondera zonas geográficas a partir del ecosistema (clientes, puntos de venta, tráfico, puntos de interés) teniendo en cuenta criterios marcados por negocio. El principal uso es del tipo “buscar candidatos de PdV en una zona determinada”.
• Algoritmo de gemelos. Busca zonas con características similares a determinados puntos ya existentes. El principal uso es buscar “clones” con buenos resultados, en zonas donde no existe oferta de puntos de venta.

Requisito premium: centinelas y Leads. Los centinelas son alertas automáticas que se disparan en función de un evento. Por ejemplo, que en un área alrededor de un punto de venta se detecten inmuebles en alquiler con un precio menor de x al mes y con unas características determinadas (pie de calle, salida de humos, etc.).

Por otra parte, contar con una base de datos de leads geoposicionados permite realizar campañas de generación de tráfico basadas en este tipo de criterios.

Huecos y centinelas

Los dos requisitos clave con impacto directo en la cifra de negocio son los de tipo avanzado (algoritmos y ratios) y los de tipo premium (centinelas y leads).

En el caso del algoritmo de huecos, tiene una aplicación directa en las nuevas aperturas. El área de expansión puede detectar de forma rápida aquellas zonas con una cantidad relevante de público objetivo que cumpla unas características definidas (edad, nivel de renta, afinidad, etc.) y que “encajan” en la propuesta de valor.

En cuanto a los denominados centinelas, un ejemplo de aplicación podría ser el mercado de inmuebles en alquiler. De forma automática, la herramienta puede enviar alertas de locales en alquiler que cumplan con unas condiciones establecidas: local comercial con una determinada superficie y con un precio inferior a x euros. Esto tendría un impacto directo en la rentabilidad, ya sea por traslado o por la revisión de las condiciones actuales de alquiler.