Se abre con este post unos de los temas más... geomarketing, las áreas de influencia. He creído conveniente dividir...

GeoMrketing - Áreas de Influencia (I) Modelos Gravitacionales
Se abre con este post unos de los temas más importantes a la hora de efectuar un estudio de
geomarketing, las áreas de influencia. He creído conveniente dividir el tema en varias
entregas, una por cada tipo de área. En esta primera entrega se habla de los modelos
gravitacionales, los más interesantes ya que miden la atracción de un punto de venta y nos
pueden servir para evaluar el posible comportamiento ante la apertura de un punto de venta,
aunque en siguientes temas se comentarán las áreas por reparto total del territorio, por
distancias, según la distribución de los propios clientes y según la distribución de la propia red
de oficinas.
¿Qué se entiende por área de influencia?
Por el área de influencia se entiende el espacio geográfico cuya población se dirige con
fuerte preponderancia a una localidad importante de ese espacio, para la adquisición de
bienes o servicios allí ofertados. Parece lógico aplicar la “Ley del mínimo esfuerzo” por la
cual los fenómenos de la naturaleza alcanzan sus objetivos por el tramo más corto. Es por
ello que distancia o tiempo de viaje es una variable importante, ya que conforme aumentan
éstas, la atracción disminuye.
Los modelos gravitacionales
La estimación de las áreas de mercado ha sido muy estudiada y se han creado multitud de
modelos tanto analíticos como matemáticos dentro de los sistemas de información geográfica
(Moreno, 2002). Estos modelos se pueden englobar dentro de los llamados modelos
gravitacionales que se fundamentan en dos variables, una variable “masa” o de atracción y
otra variable “fricción” o de frenado. Los modelos más estudiados son los de Reilly (1931),
Huff (1963) y el Multiplicativo de Interacción Competitiva (MMIC) de Nakanishi y Cooper
(1974). En estos modelos las variables han sido sustituidas por la superficie de venta
(“masa”) y la distancia (“fricción”), mientras en los modelos MMIC no son sólo dos las
variables si no las que se deseen o deriven como significativas de un estudio estadístico.
El modelo de Huff
Como se ha comentado en el punto anterior el modelo de Huff responde ante dos variables,
la distancia y la superficie, siendo la segunda variable la significativa para puntos de venta
como supermercados. La expresión es:
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del modelo de Huff en un GIS
Se ha realizado el cálculo con dos software comerciales, ArcGIS 9.2 de ESRI y GeoSTAT de
Arvato Services. Para realizar el cálculo mediante el primer GIS se necesita la extensión
Network Analyst y/o Business Analyst, aunque con la segunda se puede hacer de manera
directa, con la primera también es posible calcularla con unos pasos más. Un manual de la
extensión Network Analyst se puede encontrar en la web de Gabriel Ortiz (Link). Para el
cálculo de las rutas en GeoSTAT al estar basado en MapInfo se debe contar con la extensión
de Magellan ChronoMap.
Pasos a seguir:
1. Creación de la red de calles. Se puede hacer de manera manual, o comprar la cartografía
a empresas como NavTeq o Tele-Atlas.
2. Una vez creada la red se calculan los centroides de cada tramo de calle, que nos servirán
de base para saber la probabilidad de que la persona que viva en esa calle acuda a un
establecimiento.
3. Localización de los centros de venta propios como de competencia. ArcGIS contiene un
modulo de geolocalización, aunque al no normalizar las direcciones puede dar errores.
GeoSTAT tiene un modulo llamado GeoCODE por el que tras un proceso de normalización
asigna coordenadas disparando a una base de datos con maestros de calle de toda España,
evitando errores como calles antiguas, o idiomas regionales.
4. Cálculo de la distancia de los centroides a los puntos de venta y cálculo del modelo a
partir de las consultas de distancias totales y superficies.
Ejemplo: Dos cadenas, con tres establecimientos cada una, con una superficie
1700 y 2500 m2 en la cadena A; y 1000, 2500, 1800 m2 en la cadena B.
de 1600,
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Se han calculado las probabilidades para cada tramo de calle, y se ha efectuado
según la probabilidad de:
un rango
1. Capacidad de Atracción Alta: >0.6
2. Capacidad de Atracción Media: Entre 0.4 y 0.6
3. Capacidad de Atracción Baja: <0.4
Área de Influencia según Huff global para las dos cadenas
El cálculo del área de influencia no nos da tanta información de partida, pero a partir de él se
pueden calcular y tomar decisiones mucho más importantes, como por ejemplo las políticas
de marketing directo, que pueden ir enfocadas a las zonas donde tenemos mayor atractivo,
o lo contrario si adaptamos una política de captación. En próximos posts se verán estas
mismas áreas cruzadas con la distribución de los clientes, qué información se puede extraer
de fuentes de datos externas a partir de las áreas, ubicar un nuevo establecimiento, e
incluso aplicar modelos predictivos como pueden ser la facturación a partir de las áreas y la
información de las mismas.
Figura 2. Área de influencia por cada establecimiento
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Fuente:
Geomarketingspain
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