unica360 catalogo de datos de micromarketing

:
El presente documento describe los productos de información sobre mercado
potencial a nivel de micromarketing que unica360 elabora y comercializa.
DESCRIPICIÓN Y METODOLOGÍA
abril de 2016
Guillermo Córdoba
M. 659 889 032
guillermo@unica360.com
www.unica360.com

Geomarketing y micromarketing. Catálogo de datos de demanda potencial
www.unica360.com +34 659 889 032 info@unica360.com Página 1
Las técnicas de micromarketing se basan en el principio de la geodemografía,
que enuncia que:
 personas o grupos similares tienden a concentrarse en el espacio, en
áreas contiguas…
 …o, dicho de otro modo, las personas que viven cerca entre sí es muy
probable que se parezcan entre sí
Por ello es de gran utilidad la información sobre clientes potenciales a nivel de
micromercados. Son tres los niveles que responden a esta definición:
 Sección censal, el más utilizado y el que cuenta con más riqueza de
información. Cuenta con unos 500 hogares y 1.200 personas y es la
unidad más pequeña para la cual se pueden obtener datos
sociodemográficos completos basados en los censos y padrones.
 Portal y tramo de vía, los más desagregados y cercanos al individuo, pero
también los que menos información tienen asociada en origen.
 Cuadrícula 100m de lado, con la que se cubre la totalidad del territorio de
península e islas, es un desarrollo propio para integrar los niveles
anteriores con datos geolocalizados como puntos –POIs, principalmente-
Por otro lado, en ocasiones las empresas necesitan una granularidad menos
precisa, y agregamos para ellos los indicadores, por ejemplo:
 Distrito censal, barrio: muy útil en análisis de expansión de puntos de
venta en retail, franquicias, donde puede haber compromisos de
exclusividad por estas zonas
 Código postal: resulta bastante grande y heterogéneo, pero puede ser
útil para cruzar con ventas y clientes geocodificados a código postal. Es
habitual en centros comerciales y grandes superficies, a partir de
estudios de mercado o preguntando el código postal a los clientes en la
línea de cajas
Así, la información de micromarketing que a continuación presentamos es muy
útil para la toma de decisiones comerciales de maneras diversas:
 Selección de áreas geográficas de alto potencial. ¿Dónde hay clientes
más afines a mi target? Para ubicar puntos de venta, lanzar campañas de
marketing directo, buzoneo, publicidad exterior, street marketing,
smartphones & LBS…
 Determinación de las características, y consecuentemente necesidades
y demanda de la población en una determinada zona. ¿Cómo son los
clientes que viven en…? (en torno a mis tiendas, dentro de mi ruta de
distribución…)
 Cualificación de los clientes actuales. A partir de dónde viven mis clientes
puedo saber más sobre ellos, para segmentarlos y personalizar la
relación con ellos ¿Qué nivel de renta, tipo de vivienda, cuántos hijos
tienen… mis clientes?

 Cualificación de los clientes potenciales y búsqueda de gemelos.
Sabiendo cómo son mis mejores clientes, puedo buscar otros similares,
¿dónde hay más como ellos?
Somos expertos en el tratamiento de datos sociodemográficos, económicos y
geográficos. Colaboramos con los diferentes institutos de estadística (INE,
EUSTAT, IDESCAT, IECAM…) y organismos (Banco de España, FUNCAS…)
para obtener los datos más actualizados y detallados que éstos generan,
principalmente:
 Censos de población, viviendas, empresas,
 padrón municipal
 Catastro
 Estudios sectoriales, paneles, a nivel de microdatos o con la máxima
desagregación posible
 Fuentes públicas online, webs
Cada vez más, nos servimos de fuentes de información derivadas de las nuevas
tecnologías, y en especial la web 2.0: Opiniones e interacciones en redes
sociales, internet de las cosas, servicios open data y open government.
Estos datos los tratamos, validamos, consolidamos y estimamos crecimientos
y tendencias cuando es necesario. A continuación describimos brevemente los
tipos de datos que elaboramos.
Nos referimos a los datos generados por los censos y padrones,
convenientemente revisados y formateados. Son cientos de variables, que se
pueden resumir brevemente en:
1.1. Población por sexo y edad, grupos quinquenales
1.2. Población por sexo y nacionalidad, continentes y países principales
1.3. Población por sexo, relación entre residencia y nacimiento (migración
interna y externa)
1.4. Tipología de hogares, en función del estadio de vida, estructuras de
hogares desde diversas perspectivas, número de hijos y edades
1.5. Estudios realizados (mayores de 16 años)
1.6. Categoría profesional, relación con actividad, número de empleados en
el hogar
1.7. Viviendas, edificios, superficie, antigüedad, régimen de tenencia, nº de
plantas, nº de viviendas por edificio (unifamiliares), jardín

A partir de las fuentes descritas generamos modelos estándar de conocimiento
del mercado potencial, mediante técnicas de data mining y estadística espacial.
Habría dos tipos de modelos, en función de sus objetivos:
 Sintetizar la información, reduciendo variables y casos y generando nuevas
variables con mayor significado desde el punto de vista de marketing. Es el
caso, por ejemplo, de la tipología microbarrios (más adelante los explicamos).
 Predecir, estimar valores de nuevos indicadores a partir de los existentes.
Es el caso del modelo de predicción de renta del hogar microtarget®, que
estima la renta media por hogar en cada sección censal.
Los modelos estandarizados que ofertamos son los siguientes:
1.2.1. Tipología sociodemográfica microbarrios. Es una tipología de zonas que
reproduce los hábitats geográficos existentes en España. Presenta dos
características diferenciadoras:
a. Contempla la segmentación intuitiva que las redes comerciales
suelen hacer de los tipos de áreas en que un comercio se ubica.
De este modo los comerciales entienden y asimilan a la perfección
los tipos resultantes, y utilizan la tipología en sus análisis (que es
el objetivo final de todo modelo de segmentación).
b. Refleja los procesos de crecimiento urbano, desde el nacimiento
de las ensanches al reciente crecimiento urbanístico pasando por
el éxodo rural de los -50, los barrios de clase media de los ’70 y
las zonas turísticas. Este enfoque urbanístico y de barrios permite
su actualización periódica sin apenas modificar los tipos
existentes, a corto y medio plazo.
Tipología microbarrios y farmacias
0 920 1.840460
Meters
4
Leyenda
Segmento
ciudad y turismo
Expansión turística costera 70s
Pueblo costero e industrial
Urbanización y extranjeros
Expansión turística segunda línea 90s
Rural
Semirrural. Agricultura y construcción
Barrio y pequeña ciudad industrial
Casco antiguo
Barrio histórico de ciudades y metrópolis
Ensanche
Barrios clase media 70s metrópolis
Expansión de ciudades y metropolis

Imagen 1. Mapa de presencia de tipología microbarrios en Barcelona
1.2.2. Renta media del hogar. Estima los ingresos medios anuales de los
hogares, en € brutos (antes de impuestos y cotizaciones por parte del
trabajador). Basado en microdatos de la Encuesta Financiera de las
Familias (Banco de España), Encuesta de Presupuestos Familiares (INE)
y censos y padrones (INE).
Imagen 2. Mapa de renta media por hogar a nivel de sección censal,
en Elche. Visualizado sobre Google Earth
1.2.3. Presencia de transeúntes, a través de tres técnicas. Modelización de
paso de transeúntes por tramo de vía y acera, con la siguiente
metodología:
a. Creación de red de aceras, vías transitables por peatones,
impedancias para diferentes tipos de vías
b. Extracción de puntos de interés que actúan como atractores y
eventos de redes sociales como google maps, foursquare,
instagram, portales inmobiliarios…
c. Simulación del comportamiento de los peatones por la red en
función de impedancias y atracción
d. Calibración del modelo, con tomas de datos puntuales

1.2.4. Índice turístico, desarrollado a partir de fuentes públicas sobre
residentes por nacionalidad, puntos de interés turístico, transportes,
comercios, hostelería, restauración, playas, museos... así como el índice
de actividad turística por municipio elaborado por Instituto Klein para el
Anuario Económico de La Caixa.
Para una cuadrícula de 100m de lado, los resultados se plasman en
cinco indicadores finales:
 Turismo residente
 Zonas de alojamiento, pernoctación
 Transportes
 Visitas
 Actividad económica turística
Imagen 3. Índice turístico en Barcelona
1.2.5. Tipología de urbanidad – centralidad. Clasifica las 36.000 secciones
censales en función de su pertenencia o no a núcleos urbanos, la
densidad y tamaño de éstos, o la distancia al núcleo más cercano.
Muy útil para estimar la necesidad de servicios o entregas a domicilios,
compras online, por catálogo, transportes…
Description Value Proportion Count
Clusters alta densidad > 200k habitantes, centro del núcleo 33 10,7% 3835
Clusters alta densidad > 200k habitantes, periferia del núcleo 32 18,6% 6687
Clusters alta densidad <= 200k habitantes 31 15,1% 5427
Cluster baja densidad, cercano a cluster de alta densidad 22 2,4% 871
Cluster baja densidad 21 17,4% 6263
No Cluster, cercano a cluster alta densidad 13 1,5% 546
No cluster, cercano a cluster baja densidad 12 4,6% 1654
No cluster, lejano todos clusters 11 29,7% 10677

1.2.6. Índice comercial. Índice de presencia de comercios y establecimientos
varios, generado como síntesis de varias fuentes, con distintos niveles
de precisión (sección censal, grid 100m, código postal). Incluye un
índice de presencia de oficinas.
Incluye los subíndices:
 Índice retail
 Índice hostelería
 Índice turismo
 Índice transporte público
 Índice equipamientos
Además, elaboramos índices personalizados para sectores o
necesidades de empresas individuales.
1.2.7. Características de viviendas, a partir de la explotación del catastro:
a. Viviendas unifamiliares vs pisos
b. Año de construcción, buen indicador de reformas necesarias,
equipamiento –ascensor…-
c. Superficie y número de plantas
d. Indicador de jardín, ideal para jardinería, plantas, muebles de
exterior…
1.2.8. Potencial B2B. Presencia de empresas por sección censal, clasificadas
por actividad, nº de empleados, nivel de facturación.
1.2.9. Microzonas de reciente crecimiento. Identifica las secciones de reciente
crecimiento urbanístico y poblacional. Suelen estar habitadas por
hogares en fase de formación, bebés, alto endeudamiento, a menudo
escasa densidad comercial. Es también un segmento del modelo
microbarrios.
1.2.10. Microzonas de inmigrantes. Es una elaboración sobre datos del padrón
que simplifica y facilita identificar zonas donde se concentran
inmigrantes por origen. Diferencia dos tipos de inmigración:
a. Inmigrantes de lujo: residentes europeos comunitarios de países
de ‘alto estatus’, tienden a concentrarse en ciertas áreas turísticas
y de grandes ciudades.
b. Inmigrantes de clase baja: inmigrantes de orígenes que en
términos generales están asociados a la emigración por necesidad
económica..

Finalmente, generamos modelos de estimación de demanda, para diferentes
productos o categorías. Son aplicables tanto a los clientes actuales –estimación
de cuota de cliente- como a los potenciales –estimación de demanda potencial
en una potencial ubicación.
Contamos con modelos estándar, ya calculados, y modelos ad-hoc.
3.1. Modelos estándar microtarget®. Son estimadores de demanda ya
generados, por ser de utilidad en diversos sectores.
3.1.1. Gastos generales del hogar . Recoge los gastos de los hogares en
12 grandes grupos (alimentación, transportes, cultura,
enseñanza…), para cada una de las más de 35.000 secciones
censales.
3.1.2. Demanda de productos financieros. Son un conjunto de modelos
predictivos elaborados para las necesidades del sector financiero.
Basados en microdatos de la Encuesta Financiera de las Familias
(Banco de España), Encuesta de Presupuestos Familiares (INE) y
censos y padrones (INE). Reúne tres modelos:
 cuentas de ahorro, ahorro-vivienda y depósitos
 planes de pensión
 fondos de inversión
Ejemplo. Informe de gasto por grupo en el área de influencia de un establecimiento, el
porcentaje se compara con la media española.
3.2. Modelos ad-hoc. Desarrollamos predictores de demanda de productos y
servicios a medida. En función de las necesidades y productos
establecemos la metodología más adecuada. En todos los casos,
entregamos tres variables por modelo:
 demanda media por hogar /€),
 demanda total en la sección (€),
Grupo Descripción Gasto total
gasto /
hogar
gasto /
persona pct
01 Alimentos y bebidas no alcohólicas 15.495.702 € 4.624 € 1.825 € 12,5%
011 Productos alimenticios¹ 14.411.003 € 4.301 € 1.697 € 11,6%
012 Bebidas no alcohólicas 1.084.699 € 324 € 128 € 0,9%
02 Bebidas alcohólicas, tabaco y narcóticos 2.055.128 € 613 € 242 € 1,7%
03 Artículos de vestir y calzado 6.557.215 € 1.957 € 772 € 5,3%
04 Vivienda, agua, electricidad, gas y otros combustibles 38.905.871 € 11.610 € 4.583 € 31,3%
05 mobiliario, equipamiento del hogar y gastos corrientes de conservación de vivienda 6.138.289 € 1.832 € 723 € 4,9%
06 Salud 3.871.843 € 1.155 € 456 € 3,1%
07 Transportes 13.375.848 € 3.992 € 1.575 € 10,8%
08 Comunicaciones 3.284.159 € 980 € 387 € 2,6%
09 Ocio, espectáculos y cultura 8.675.851 € 2.589 € 1.022 € 7,0%
10 Enseñanza 2.811.084 € 839 € 331 € 2,3%
11 Hoteles, cafés y restaurantes 12.754.843 € 3.806 € 1.502 € 10,3%
12 Otros bienes y servicios 10.210.854 € 3.047 € 1.203 € 8,2%
TOTAL 124.136.687 € 37.045 € 14.622 € 100,0%
(1)Se excluyen los productos vendidos por hoteles, restaurantes, cafés, bares, máquinas automáticas… para ser consumidos normalmente en el lugar de compra
como tales) que van al código 09342.tampoco los alimentos para animales de compañía (vendidos específicamente(grupo 11) y los platos preparados para llevar,
elaborados en tratorías o similares, aunque sean consumidos en el hogar (código 11113). No se incluyen tampoco los alimentos para animales de compañía (vendidos
específicamente como tales).

 demanda media por hogar en índice con base = 100
Los modelos se basan en los gastos por hogar en las categorías reflejados en
la Encuesta de Presupuestos Familiares (INE). Sobre ellos generamos modelos
explicativos, que permiten predecir niveles de gasto a partir de variables
independientes relevantes (pueden ser nivel de renta, composición del hogar,
edades y sexos de las personas…).
Finalmente, solicitamos a los institutos estadísticos explotaciones estadísticas
a medida, con aquellos cruces de variables que han resultado más relevantes
en los modelos anteriores. Con estas nuevas variables, podemos reproducir el
modelo para cada una de las secciones censales en España.
Algunos ejemplos son: libros, papelería, juguetes, combustibles, comida para
mascotas…
Además, optimizamos los modelos de demanda con información generada en
la web 2.0, portales open data, o el internet de las cosas, como ya se ha
apuntado antes.
Estos modelos son ideales para tomar decisiones en cuanto a clientes actuales,
potenciales y su relación con la red de establecimientos:
 Identificación de áreas con alto potencial y baja competencia:
OPORTUNIDAD
 Estimación del volumen de negocio existente en un área de influencia, a
partir de los gastos totales por sección: VOLUMEN DE MERCADO Y
CUOTA
A
Modelos estadísticos que explican y
predicen la renta y la afinidad a los
diferentes productos a partir de variables
sociodemográficas de los hogares. Las
técnicas estadísticas principales han sido
árboles de decisión y regresiones
B
Clasificación de las secciones censales en
función del modelo anterior, generando la
afinidad de la sección como agregación de
afinidades de tipos de hogares.
La información de las secciones es
requerida en peticiones a medida al INE
C
Las afinidades a los productos son
geocodificadas, por referirse a secciones
censales, permitiendo su análisis en un
Sistema de Información Geográfica (GIS)
AV
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CARREJUMILLA
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CARRE
BO
G
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ELL
CARRE
M
ARIS
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CABANES
CARRE
ESCORIA
L
CARRE
D'E
LV
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A

 Selección de áreas por gasto medio para acciones de establecimientos
existentes: mailing, emailing, buzoneo, street marketing….
Toda la información referida puede ser entregada a nuestro cliente, para que
proceda a su explotación, o analizada por nosotros mismos, generando diversos
outputs. En función de las necesidades, podemos entregar:
 Mapas de potencial de demanda, en papel, powerpoint, pdf
 Análisis e informes: potencial por punto de venta, segmentación de
puntos de venta, cuadro de mando de establecimientos
 Propuestas de actuación sobre red de establecimientos: expansión,
cierre, especialización
 Plataforma de geomarketing online, recogiendo los mapas resultantes
combinados con datos internos, competencia, procedencia de clientes…
 Implantación de herramientas de cuadro de mando integradas con
módulos de geomarketing
 Integración de los datos de potencial con la BD corporativa y
segmentación de ésta
Ejemplo. Heatmap de tiendas de muebles en Madrid, en plataforma de mapping ESRI Arcgis online

Ejemplo: Gasto medio en muebles por hogar en Madrid, en plataforma de mapping ESRI Arcgis online
Los profesionales de Unica 360 hemos realizado proyectos de inteligencia de
clientes para empresas de todo tipo. Nuestra vocación de análisis y
conocimiento de clientes nos permite posicionarnos como expertos en el
desarrollo de modelos de potencial de demanda aplicables al geomarketing.
En concreto, hemos realizado proyectos de micromarketing y geomarketing
para, entre otros, Carrefour, Pepsico, Alcampo, Kids & Us, Ikea, Conforama,
JYSK, Abacus cooperativa, Autoescuelas Hoy voy, Esergui, Laboratorios Cinfa,
Massada, SegurCaixa, Kutxabank, Ibercaja, CAN, Caja Laboral, Xarxafarma,
Café Fortaleza, Azkoyen, Saltoki, Duet Sports.
Esta experiencia garantiza la máxima calidad y cumplimiento de los
compromisos en nuestros proyectos.
Más información sobre nuestros servicios en:
 Nuestro blog sobre inteligencia de clientes: www.unica360.com/blog
 Nuestra web corporativa: www.unica360.com

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