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Inteligencia de clientes y geomarketing retail

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Presentación de técnicas de inteligencia de clientes y geomarketing aplicadas al marketing relacional y la fidelización de clientes en sector retail

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  • muy buen trabajo,

    saludos
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  • Hola Guillermo,

    desde mi punto de vista, las presentaciones tradicionales tienen varios invonvenientes. Para empezar, a mí siempre me ha parecido difícil escuchar a una persona y a la vez leer el texto de la diapositiva. Acabo de venir de unas conferencias y todas eran así (menos la mía, para bien o para mal) y a veces resultaba agotador.

    Segundo, lo que creo que se pretende con una presentación es dar la idea principal. Si el cliente quiere más detalle se puede ir a la documentación que entregas o preguntar. Creo que hay que perder el miedo a NO contar todo. El que ve una presentación lo agradece.

    Tercero, con las presentaciones tradicionales no te distingues de los demás. Cuando pasa un día el que ha visto seis presentaciones a penas puede distinguir la una de la otra. Al menos es lo que me pasa a mí.

    Con esto y un bizcocho...

    Hasta luego,
    Manolo
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  • Me ha costado pero lo he entendido, qué parcos en palabras sois los nórdicos.

    Gracias por los comentarios, he visto los ejemplos que me das, y la verdad es que el estilo zen mola mucho, lo que pasa es que, no sé, una presentación comercial, cuando la oferta es amplia, en mi experiencia consiste más en 'enseñar cosas' hasta dar con la que interesa, en la que puedes apoyarte para construir un discurso que no tiene que ser ya el mismo que el slideshow. Además, a veces hay que enviar o distribuir la info sin presentarla personalmente, o presentas un informe de resultados que también debe poder leerse en tu ausencia.

    Pues eso, gracias por la opinión y los links, la verdad es que hay presentaciones muy atractivas. Cuídate!
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  • El contenido es muy interesante y me trae muchos recuerdos. Se ve que te los currado. Me gusta el diseño. Ese fondo blanco con azul queda bastante resultón. Como presentación yo hoy día tiro más por el estilo 'zen', por llamarlo de alguna manera (http://www.garrreynolds.com/index.html). Lo veo cada vez más por lo menos en presentaciones sobre GIS/tecnología. Básicamente se trata de hacerlo simple, corto y visual sin menoscabo del contenido. Un ejemplo aquí en slideshare: http://www.slideshare.net/dbouwman

    Qué te parece?
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Inteligencia de clientes y geomarketing retail

  1. 1. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales CLIENTE: XXXXX 31/1/13
  2. 2. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales Nuestro objetivo es poner a disposición de compañías de todo tipo y dimensión las técnicas de customer intelligence más productivas. Nuestra mayor fortaleza entendemos que es la flexibilidad para adaptarnos a las necesidades y recursos de cada empresa, desarrollando proyectos rentables en costes y plazos. Nuestro estilo es la relación a largo plazo, la consecución de objetivos paso a paso y, en definitiva, el crecimiento conjunto con nuestros clientes. Para nosotros también cada cliente es único, y cada proyecto una experiencia única. 3
  3. 3. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 4 (*) M. CASTELLS, empresa red: una forma específica de empresa cuyo sistema de medios está constituido por la intersección de segmentos autónomos de sistemas afines. Por lo que los componentes de la red son tanto autónomos como dependientes frente a ella y pueden ser parte de otras redes. El valor de la red depende de su capacidad de conexión y su consistencia, lo que se refiere al grado hasta el cual se comparten intereses entre fines de la red y sus componentes Somos más una red de conocimiento que una estructura Organizamos y optimizamos los recursos en torno a los procesos La jerarquía es funcional y específica para cada proyecto Contamos con la visión técnica y la de la estrategia de marketing Nos centramos en la satisfacción y relación con nuestro cliente Garantizamos la aproximación multidisciplinar a los problemas de negocio. Somos economistas, sociólogos, estadísticos, matemáticos, informáticos…
  4. 4. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  Segmentación de clientes  Estrategia de clientes  Cuota de cliente y micromarketing  Indicadores y cuadro de mando  Visión de cliente e integración cross-channel 5 Estructuramos nuestra oferta de servicios de la manera siguiente
  5. 5. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 6 Segmentación estratégica/ táctica GEO MARKETING WEB ANALYTICS CUSTOMER SOCIAL VALUE MARKET RESEARCH DASHBOARD REPORTING DATA MINING Estrategia de clientes/ segmentos Optimización de campañas/ contactos Fidelización Diseño Implantación explotación
  6. 6. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  En los sectores de distribución y comercio: 7  En otros sectores de actividad…
  7. 7. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 8 POTENCIAL DE COMPRA DE UNA ENSEÑA Clientes de su Enseña Consumidores fieles 80 %INCENTIVAR Consumidores ocasionales No clientes de la categoría No Clientes de su Enseña 20% 80% 20% FIDELIZAR CAPTAR
  8. 8. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 9 20% 80% “hay clientes que gastan mucho y clientes que gastan poco” “hay clientes muy rentables y clientes poco rentables” “hay clientes que me dan todo su gasto en la categoría y clientes que me dan una mínima parte” “hay clientes que me podrán comprar los próximos 40 años y clientes que lo harán 2 años” + Indicadores Amplitud surtido Satisfacción Prescripción Vinculación MDD ... Clientes de su Enseña INCENTIVAR No clientes de la categoría No Clientes de su Enseña FIDELIZAR CAPTAR POTENCIAL DE COMPRA DE UNA ENSEÑA
  9. 9. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  Programas de fidelización, diseño, test, implantación, desarrollo y explotación  Segmentación Estratégica de la cartera de clientes identificados  Optimización de “mix” de canales. Mailing, e-mailing, buzoneo, telemarketing. Estudio de procedencia y segmentación del buzoneo  Definición, diseño e implantación del sistema de indicadores clave de clientes y software de análisis y reporting (BI)  Cuota de cliente y Captación cualificada de clientes: técnicas de micromarketing  Cuota geográfica y geomarketing. Expansión, optimización de red de pdv, surtido y especialización  Y otros muchos proyectos • Datamining de transacciones: análisis de cesta de la compra • Nuevos canales de contacto y comercialización, cupones línea de cajas, web mining • Estrategia financiera, captación de clientes top para tarjeta financiera • auditoría de calidad de datos, deduplicación de tarjetas, cuentas, personas, hogares 10
  10. 10. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  La saturación de oferta reduce el ciclo de vida de los productos y dificulta la diferenciación  La vinculación y fidelidad se resienten. El consumidor tiende a ser menos fiel  El cliente es compartido, mi cliente es también de mi competencia. ¿Cómo gano cuota de cliente?  Un programa de fidelización busca incrementar la cuota de cliente, la vinculación y la prescripción, creando a su vez barreras a la competencia  En retail, es la manera de identificar al cliente único. Fidelicemos o no, necesitamos mantener una relación personalizada con el cliente 11
  11. 11. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 12 Conocimiento Cliente Hábitos de consumo Sociodemografía Estilos de vida Actitudes Gasto “externo” – Cuota Cliente DW BD Clientes Estrategia de clientes Retención Upgrading Venta Cruzada Recuperación Captación Objetivo = FIDELIDAD Vinculación emocional Mind share Heart share prescripción Retención – Cuota de Cliente Plan de Marketing Relacional Medio identificación Propuesta de valor Programa de Fidelización Input cliente Comportamiento de compra – TARJETA Otra Info – CUESTIONARIOS CUALIFICACIÓN En la distribución minorista, la identificación del cliente único es el paso inicial imprescindible
  12. 12. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  Propuesta de valor al cliente suficientemente atractiva, clara y alcanzable, mejor si se traduce en euros; coste del incentivo vinculado a la repetición de compra, mejor descuento diferido que inmediato  Capacidad para la personalización de incentivo, dar más a quién merece más y vale más debe ser un hecho, no una declaración de intenciones  Plan de Marketing relacional efectivo y eficiente, coste del canal reducido con canales alternativos –cupones línea de cajas, email, web-, que el esfuerzo, margen invertido vaya al cliente, no al canal  Incremento de la intensidad de la relación a través de la propia relación, los grandes formularios nunca en el inicio de la relación  Diferenciación de la competencia, programa alineado con los ejes de comunicación corporativos, asociación a la marca… son los criterios clásicamente usados desde el marketing 13
  13. 13. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 14 ¿Cuántos clientes tiene la enseña, de qué tipo, cuánto valen, cuáles son clave? A continuación vemos un ejemplo de objetivos de captación para una enseña de estaciones de servicio Heavy's Middle Low Ocasional TOTAL Single Prefered Enseña 30.000 55.000 70.000 70.000 225.000 OB Prefered Enseña 7.000 15.000 6.000 12.000 40.000 OB Loyal Enseña 4.000 4.000 4.000 5.000 17.000 OB No Enseña 4.000 9.000 10.000 9.000 32.000 Switchers 45.000 70.000 75.000 80.000 270.000 TOTAL 90.000 153.000 165.000 176.000 584.000 Veces año reposta 87 43 29 15 Heavy's Middle Low Ocasional MEDIA Single Prefered Enseña 60% 55% 25% 10% 37,5% OB Prefered Enseña 55% 45% 20% 10% 32,5% OB Loyal Enseña 40% 30% 15% 5% 22,5% OB No Enseña 25% 15% 5% 1% 11,5% Switchers 10% 10% 2% 1% 5,8% Heavy's Middle Low Ocasional TOTAL Single Prefered Enseña 18.000 30.250 17.500 7.000 72.750 OB Prefered Enseña 3.850 6.750 1.200 1.200 13.000 OB Loyal Enseña 1.600 1.200 600 250 3.650 OB No Enseña 1.000 1.350 500 90 2.940 Switchers 4.500 7.000 1.500 800 13.800 TOTAL 28.950 46.550 21.300 9.340 106.140 DISTRIBUCIÓN TOTAL CLIENTES ENSEÑA EN 2004 RATIOS PARA ESTIMACIÓN MEDIO DE INCORPORACIÓN AL CLUB 2007 TOTAL CLIENTES MIEMBROS DEL CLUB ESCENARIO MEDIO 2007
  14. 14. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  Somos expertos en el sector retail, habiendo trabajado para empresas líderes del sector: Carrefour, Abacus, Alcampo, Unialco, El árbol, IF, Fórum Sport, Casa del Libro…  Dominamos todas las técnicas de conocimiento del cliente, desde la investigación, a las técnicas más avanzadas de data mining o geoestadística  Garantizamos el máximo nivel del equipo humano; los directores de proyecto somos siempre los interlocutores y desarrollamos personalmente las tareas más sensibles  Conocemos y contamos con empresas colaboradoras para todas las áreas complementarias a la estrategia de clientes: diseño y creatividad, desarrollo e integración de tecnología, auditoría jurídica –LOPD, LSSI- 15
  15. 15. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  Identificación de grupos homogéneos de clientes, con perfiles similares  Reducción de la complejidad y aproximación operativa al cliente único 16
  16. 16. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 17 Gasto medio - + + - GRAN COMPRA DESPENSA FIELES DE PROXIMIDAD SINGLES DE PASO FAMILIAS PROMOCIONERAS LA COMPRA DIARIA Frecuenciamedia Gasto Medio mensual 150 € Ticket Medio 83 € Frecuencia Media 1,8 Regularidad 66% Antigüedad 1,5 % Gasto Perecederos 15% % Gasto Promoción 45% % Gasto Primera Marca 10% % Gasto Primer Precio 30% % Gasto Marca Propia 40% Tamaño hogar 3,6 = = Ejemplo de posicionamiento de segmentos estratégico de una cadena de supermercados
  17. 17. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales gasto mensual medio -6,0% 0,0% 6,0% 12,0% -20,00 € 60,00 € 140,00 € 220,00 € % de gasto en tienda 18 Ejemplo de posicionamiento de segmentos de una red de estaciones de servicio profesional en movilidad ocasional Profesional en movilidad clase business
  18. 18. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales Ejemplo. Descripción de un segmento estratégico de una red de estaciones de servicio 6 Tamaño 6.032 13,5% Venta 20,7% Combustible Gasto medio mes 128 € socios particulares 99% TIPO DE BARRIO DEL SOCIO Combustible Gasóleo pct 68% socios empresa 1% Ciudad y turismo 0% Frecuencia mensual 4,01 Expansión turística costera '70s 0% Regularidad 0,96 1 tarjeta por socio 95% Pueblo costero e industrial 1% Ticket medio comb en litros 33,53 2 o más tarjetas por socio 5% Urbanización y extranjeros 0% Gasto medio en tienda mensual 1,96 € Expansión turística segunda línea '90s 0% Gasto tienda % sobre total 2% Renta media por hogar 36.127 € Rural 10% Ticket medio tienda 2,72 € Barrio y pequeña ciudad industrial 55% Kilómetros totales al año 28.934 Semirrural. Agricultura y construcción 6% nº EESS de compra 1,59 Casco antiguo rehabilitado 1% Distancia a ES más cercana (Km.) 3,69 Antigüedad media del vehículo 2001 Barrio histórico ciudades y metrópolis 4% ES habitual no es la más cercana 24% Días de alta en período % 99% Ensanche 3% ES habitual no es ES de referencia 8% Barrios de clase media 11% Expansión ciudades y metrópolis 10% Redención importe medio (€vales) 19,78 TIPO DE VEHÍCULO Redención mensual media (€vales) 3,76 Camión ligero 0% Redención tienda importe medio (€vales) 0,01 Camión-autobús 0% Redención en tienda % sobre total 0% Coche 94% Leyenda de colores Saldo final €vales 8,42 Furgoneta 5% 50% mayor que media total, o superior nnnn Moto 1% 25% a 50% mayor que media total nnnn tasa de desertores 1% Otros 0% 25% menor que media total, o inferior nnnn profesional en movilidad clase económica 19
  19. 19. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  Diseño de la estrategia comercial de la compañía: estrategia centrada en el cliente  Visión comparada de los puntos de venta, incluso de diferentes enseñas: composición de la cartera por segmentos, identificación de oportunidades  Acción comercial: visión transversal y enfoque de cliente, las acciones se definen según intereses corporativos, más que por coyuntura concreta de las diferentes tiendas  Acciones con proveedores y partners: visión de cliente frente a visión de producto  Programa de fidelización: análisis, medición de retorno y desarrollos del programa  Otras aplicaciones: gestión por categorías, investigación, optimización de surtido, pricing 20
  20. 20. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  Desarrollo, ‘desagregación’ del modelo de segmentación para su explotación a los diferentes niveles de decisión  El gran reto para un modelo de segmentación estratégica está en su aceptación y explotación a lo ancho de todos los “puntos de decisión” de la compañía  Los subsegmentos pueden ser definidos de inicio o a posteriori de acuerdo a las necesidades de las diferentes áreas 21 S1 S2 S3 S4 S5 S7 S8S6 S1 S12 S21 S22 S3 S4 S4 S43 S433 MODELO DE SEGMENTACIÓN ESTRATÉGICA POR NIVEL MODELOS DE SEGMENTACIÓN ESPECÍFICOS Dirección General Dirección MKT Relacional Operación MKT Relacional Tienda Gestión Categorías Proveedores
  21. 21. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  Customer Social Value. Estimación del valor del cliente en función de su comportamiento en internet  La propia web corporativa  Redes sociales. ¿Quiénes son los influenciadores? 22 DW BD Clientes Comportamiento de compra – TARJETA Otra Info – CUESTIONARIOS CUALIFICACIÓN Comportamiento de compra – TARJETA Otra Info – CUESTIONARIOS CUALIFICACIÓN  Opinión, recomendación, crítica, influencia … Los clientes más valiosos aquí no son los que más gastan, sino los que más influyen
  22. 22. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 23 No hay información, imposible diferenciar clientes de potencialesBuzoneo No identificado Potencial Valor de cliente Cesta de la compra Sociodemografía Distancia pdv Mailing E-mailing Buzoneo Identificado: Tarjeta pago Tarjeta fidelización CanalTipo de cliente Tipo folleto •Surtido •Monográfico •Acontecimiento •Local-regional •… El conocimiento de los clientes y las técnicas de base de datos permiten optimizar la distribución del folleto, maximizando la eficiencia Información
  23. 23. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 24 DW BD Clientes Mercado Potencial Competencia Optimización ROI (% Impactos eficaces) Optimización “mix” canales Mailing- emailing top lejanos Buzoneo. Criterios Penetración HH Clientes/ HH Tot HH Perfil X (folleto monográfico) Distancia pdv propio Distancia pdv Competencia Impresión nº folletos en target Fullfilment- Correos Entrega buzoneo Tramozona calle 1 1 Gran Vía Gran Vía 1-21 2-16 Tracking recepción folleto recepción satisfacción-identicación-vinculación problemas (portal cerrado, no existe...) folleto competencia Análisis resultados Ventas campaña errores (devoluciones) ZONA 1 ZONA 2 ... ZONA N CLIENTES VENTA HH TOT HH P1 HH P2 COMP.DIST PDV SISTEMA EXPERTO Nuevos campos en BD Herramienta de optimización estadística y cartográfica
  24. 24. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 25 VENTA XDA. Servicios unidades “Nuevos negocios” sobre BD clientes COMERCIALIZACIÓN DE LA BD A PROVEEDORES Proveedores GESTIÓN POR CATEGORÍAS (Trade MKT.) PRICING RUPTURA DE PRECIO DEL PROVEEDOR MEDIANTE DESCUENTO DIFERIDO (“HUCHA”) Central Compra Marketing PUBLICIDAD  Optimización folleto,  Distribución,  Mailing,  Buzoneo.  Contenido. BD CLIENTES  T. fidelización  T. financiera INVESTIGACIÓN  Estudio procedencia,  Segmentos clientes  D.D.PP.: Muestreo ATENCIÓN CLIENTE  Gestión incidencias según valor de cliente Red de Ventas TIENDA  Report saldo clientes,  Canales acciones:  Abandono,  Mix Venta,  Anti-competencia Grupo CLIENTE APORTACIÓN DE VALOR PARA RETORNO DE VALOR DIRECCIÓN COMERCIAL FINANCIERA MIGRACIÓN DE CLIENTES CLUB A TARJETA FINANCIERA Información a medida de los diferentes puntos de decisión
  25. 25. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 26 La explotación de la visión única de cliente se plasma en el diseño de cuadros de mando y sistemas de reporting estratégico, como en los ejemplos que mostramos a continuación.
  26. 26. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 27 Nuestra caja de herramientas de sistemas de reporting se basa principalmente en la integración de bases de datos orientadas al análisis, en contraposición a os diseños relacionales, propios de sistemas transaccionales. Nuestros colaboradores tecnológicos son expertos en el desarrollo de cuadros de mando y sistemas de reporting basados en tecnologías open source.
  27. 27. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 28 Los datos personales de los clientes requieren procesos de validación y normalización, para garantizar que son correctos, que las comunicaciones llegan y que la imagen de la compañía es óptima. M.ANGELES, RDGUEZ. MU@OZ PINTOR SOROLLA-0022-3-IZ. 08007-BCN. Estimado/a amigo/a: MARIA ANGELES RODRIGUEZ MUÑOZ ALBERCOQUER, 22 3 IZQDA 08017 BARCELONA Estimada amiga María Ángeles: • • • • • • • • • • •
  28. 28. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 29 JOSE MARIA RODRIGUEZ MUÑOZ CR. BARAJAS, K. 1200 28000 ALCOBENDA MADRID JOSEMARI RODRIGUEZ MU@OZ BARAJAS, KILOMETRO 1.200 28100 ALCOBENDS MADRID J. MARIA RDGUEZ MUÑOZ CTRA. BARAJAS, KLM. 1,2 28100-ALCOBENDAS. JOSE Mª RODRIGUEZ MUNOZ CARRETERA DE BARAJAS 1.200 ALCOCENDAS MADRID JOSE MARIA RODRIGUEZ MUÑOZ CRA. BARAJAS, KM. 1,200 28100 ALCOBENDAS MADRID
  29. 29. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  Ubicación óptima de nuevos puntos de venta, en función de la demanda potencial y la saturación, presencia de competencia, ¿en qué lugar concreto deberíamos ubicar una nueva tienda?  Segmentación y optimización de la comunicación, en tiendas nuevas o poco rentables, ¿qué productos, servicios, debo ofertar a cada tipo de hogar en torno a la tienda?  Cuota geográfica de mercado de la tienda, ¿qué parte de los clientes potenciales son clientes actuales? ¿debo adoptar una estrategia de retención o de crecimiento?  Cuota de cliente, ¿qué parte de su gasto en la categoría gasta cada cliente en mi enseña?  Política comercial, fijación de objetivos y recursos a las tiendas según su potencial de negocio, optimización de surtido, promociones locales 30 Las técnicas de geomarketing y micromarketing dan repuesta a interrogantes relacionadas con:
  30. 30. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  La relación geográfica entre clientes –reales o potenciales- y red de comercial es clave a la hora de analizar a unos y otros  Existen diversas aproximaciones en su cálculo. La aplicación de métodos avanzados depende de la disponibilidad de información con la que alimentar a los modelos: 31  Información sobre las tiendas: dimensión, implantación, antigüedad, cantidad y tipo de recursos humanos… definen su capacidad de atracción como centros de oferta  Información sobre los clientes: tipo sociodemográfico, comportamiento de consumo, demanda por categoría… definen la intensidad y tipo de demanda  Información geográfica: cartografía, callejeros, divisiones administrativas… delimitan los tipos de análisis posibles y sus costes
  31. 31. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 32 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 94 152 147 136 124 116 107 114 AVDA MADRID AVDA NAVARRA AUTO P ENLACE AVDA GOYA CALLE DUQUESA VILLAHERMOSA CALLEVIAUNIVERSITAS CALLEVIAHISPANIDAD CALLE BOLIVIA CALLECALANDA CALLEUNCETA CALLEDELICIAS AVDA VALENCIA AVDA GOMEZ LAGUNA CALLERIOJA CALLEESCORIAZAYFABRO AVDAANSELMOCLAVE CALLE DAROCA CALLEARIAS PASEO TERUEL CALLEAVILA CALLE CASPE CALLE QUINTANA LACACCI CALLE LATASSA CALLE BOGGIERO CALLE JULIAN SANZ IBAÑEZ CALLE CORTES DE ARAGON CALLE SANTA OROSIA CALLE SAN JUAN BOSCO CALLEDONPEDRODELUNA CALLEGALANBERGUA CALLEFRANCOYLOPEZ CALLEANDRESVICENTE CALLE SANTANDER CALLEESCOSURA CALLE BORJA PASEO FERNANDO ELCATOLICO CALLE MENENDEZ PELAYO CALLE LUCAS GALLEGO CALLESARASATE CALLE CONDE ARANDA CALLE CANOVAS CALLEROGERDEFLOR CALLE CARMEN CALLEMOMPEONMOTOS CALLE MONTAÑES CALLE BORAO CALLEALAVA CALLEJUANXXIII CALLE TUYIBIES CALLECRESPOAGÜERO Plaza: Zaragoza 0 140 28070 Meters 4 Legend ; Oficinas actuales Sección censal Renta media hogar 40.001 - 60.000 35.001 - 40.000 30.001 - 35.000 25.001 - 30.000 14.000 - 25.000 microTarget®. RENTA MEDIA DEL HOGAR POR MICROZONA Las características sociodemográficas de las microzonas presentan claras diferencias entre sí, constituyen micromercados
  32. 32. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 33 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) AVGDA ALFONS XIII CARREJUMILLA AVGDASANATORI AUTOPDELMARESMEA-19 CARRE BALM ES AVGDA PIUS XII CARRE GUASCH AVGDA MARESME CTRAMENA CARRE SANTIA G O CARRE SIM ANCAS AVGDAALMERIA CARRE PARIS CARRE XILE CARRECORDOVA CARRE ARIB AU CTR A AN TIGA DE VA LE NCIA CARREIQ UIQ UE AVGDA SANT SALV ADOR CTRA SANTA COLOMA CARRE RAFAEL DE CASANO VA CARREPIIGIBERT PSTGE SAMPERE AVGDA JOAN XXIII CARREHUELVA CARRE NIÇA CARRE BADAJO Z CARRE SAGRADA FAMILIA CARRECOVADONGA PLAÇA TRAFALG AR PSTG E M ARCO NI RBLA DE LA SO LID ARIT AT CARRE MADRID CARRESANTAJOANALESTONNAC CARRE RAM IR O DE M AEZTU CARRE ONZE DE SETEM BRE C AR R E R IU S ITAU LET CARRE BO G ATELL CARRE M ARIS CAL CABANES CARRE ESCORIA L CARRE D'E LVIS A
  33. 33. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales La calidad de las fuentes de información y la capacidad para integrarlas son las claves del éxito en proyectos de micromarketing • INE: Censo 2001, Padrón 2007, Encuesta de Presupuestos Familiares (EPF), Encuesta de Condiciones de Vida (ECV) • Banco de España: Encuesta Financiera de las Familias (EFF), microdatos • EUSTAT, IECAM, IDESCAT: estudios coyunturales y sociodemografía • CCI: fichero de sucursales bancarias • Anuarios estadísticos varios, fundaciones de cajas de ahorros… 34 Realizamos estudios enfocados a la segmentación: qué variables son relevantes para clasificar a los clientes, qué grupos significativos existen, cómo se describen y qué reglas de negocio se derivan Somos especialistas en la obtención, validación, y modelización de grandes bases de datos sociodemográficas, de estilos de vida y hábitos de consumo, elaboradas por instituciones y organismos públicos
  34. 34. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 35 Rural Barrio y pequeña ciudad industrial Semirrural. Agricultura y construcción Centros y barrios históricos Barrios clase media 70s metrópolis Expansión ciudades y metropolis Ciudad y turismo Expansión turística costera 70s Pueblo costero e industrial Urbanizaci ón y extranjeros Expansión turística segunda línea 90s 6,6% 26,2% 19,6% 12,9% 12,2% 1,1% 1,9% 1,7% 1,9% 0,8% Cluster 210 Cluster 220 Cluster 230 Cluster 250 Cluster 260 Cluster 110 Cluster 120 Cluster 130 Cluster 140 Cluster 150 Barrio histórico ciudades y metrópolis 8,5% Cluster 242 Ensanch e Casco antiguo 1,2% Cluster 241 5,2% Cluster 243 NO TURISMO 92,5% Custer N1 = 2 TURISMO 7,4% Custer N1 = 1 POBLACIÓN A 1/1/05 44.020.755 habitantes 34.875 secciones censales Barrio y pequeña ciudad industrial E C B A Total A1 4% 8% 6% 3% 21% A2 9% 6% 2% 1% 18% P1 0% 2% 3% 4% 10% P2 3% 5% 3% 1% 13% X 17% 14% 6% 2% 39% Total 34% 35% 20% 11% 100% Establecim. Potencial demanda 22% Cuota establecimiento Ensanche E C B A Total A1 0% 3% 2% 2% 7% A2 2% 3% 1% 0% 6% P1 0% 1% 2% 4% 8% P2 1% 4% 3% 3% 11% X 27% 17% 14% 10% 68% Total 30% 28% 23% 20% 100% Establecim. Potencial demanda 8% Cuota establecimiento Rentabilidad comparada de los establecimientos de una cadena, en función del tipo de área de influencia al que dan servicio SEGMENTO 1: CENTRO HISTÓRICO GRANDES CIUDADES SEGMENTO 2: BARRIOS PERIFÉRICOS DE CLASE MEDIA microBarrios. Tipología sociodemográfica de secciones y barrios en España
  35. 35. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 36
  36. 36. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 37 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 94 152 147 136 124 116 107 114 AVDA MADRID AVDA NAVARRA AUTO P ENLACE AVDA GOYA CALLE DUQUESA VILLAHERMOSA CALLEVIAUNIVERSITAS CALLEVIAHISPANIDAD CALLE BOLIVIA CALLECALANDA CALLEUNCETA CALLEDELICIAS PASEOMARIAAGUSTIN AVDA VALENCIA AVDA GOMEZ LAGUNA CALLERIOJA CALLEESCORIAZAYFABRO CALLEDOMINGOMIRAL AVDAANSELMOCLAVE CALLE DAROCA CALLEARIAS PASEO TERUEL CALLEAVILA CALLE CASPE CALLE QUINTANA LACACCI CALLE LATASSA CALLE BOGGIERO CALLE JULIAN SANZ IBAÑEZ CALLE CORTES DE ARAGON CALLE SANTA OROSIA CALLE SAN JUAN BOSCO CALLEDONPEDRODELUNA CALLEGALANBERGUA CALLEFRANCOYLOPEZ CALLEANDRESVICENTE CALLE SANTANDER CALLEESCOSURA CALLE BORJA PASEO FERNANDO ELCATOLICO CALLE MENENDEZ PELAYO CALLE LUCAS GALLEGO CALLESARASATE CALLE CONDE ARANDA CALLE CANOVAS CALLEROGERDEFLOR CALLE CARMEN CALLEMOMPEONMOTOS CALLE MONTAÑES CALLEALAVA CALLEJUANXXIII Plaza: Zaragoza 0 140 28070 Meters 4 Legend ; Oficinas actuales 80,1% - 100% 60,1% - 80% 40,1% - 60% 20,1% - 40% 15,3% - 20% Sección censal Modelo de Gravedad desde el punto de vista del cliente, probabilidad de elección de centro de oferta (Huff, 1963) AREA DE INFLUENCIA. PROBABILIDAD PARA LA OFICINA 147
  37. 37. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 38 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 824 825 821 820 94 152 147 136 124 116 107 114 AVDA MADRID AVDA NAVARRA AUTO P ENLACE AVDA GOYA CALLE DUQUESA VILLAHERMOSA CALLEVIAUNIVERSITAS CALLEVIAHISPANIDAD CALLE BOLIVIA CALLECALANDA CALLEUNCETA CALLEDELICIAS PASEOMARIAAGUSTIN AVDA VALENCIA AVDA GOMEZ LAGUNA CALLERIOJA CALLEESCORIAZAYFABRO CALLEDOMINGOMIRAL AVDAANSELMOCLAVE CALLE DAROCA CALLEARIAS PASEO TERUEL CALLEAVILA CALLE CASPE CALLE QUINTANA LACACCI CALLE LATASSA CALLE BOGGIERO CALLE JULIAN SANZ IBAÑEZ CALLE CORTES DE ARAGON CALLE SANTA OROSIA CALLE SAN JUAN BOSCO CALLEGALANBERGUA CALLEFRANCOYLOPEZ CALLEANDRESVICENTE CALLE SANTANDER CALLEESCOSURA CALLE BORJA PASEO FERNANDO ELCATOLICO CALLE MENENDEZ PELAYO CALLE LUCAS GALLEGO CALLESARASATE CALLE CONDE ARANDA CALLE CANOVAS CALLEROGERDEFLOR CALLE CARMEN CALLEMOMPEONMOTOS CALLE MONTAÑES CALLEALAVA CALLEJUANXXIII Plaza: Zaragoza 0 140 28070 Meters 4 Legend ; Oficinas nuevas sep05 ; Oficinas nuevas sep05 ; Oficinas actuales 80,1% - 100% 60,1% - 80% 40,1% - 60% 20,1% - 40% 8,5% - 20% Escenarios y análisis what if, afectación de la apertura de nuevas tiendas a las áreas de influencia teóricas APERTURA DE OFICINAS Y REDEFINICIÓN DE ÁREA DE INFLUENCIA
  38. 38. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 39 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 94 152 147 136 124 116 107 114 AVDA MADRID AVDA NAVARRA AUTO P ENLACE AVDA GOYA CALLE DUQUESA VILLAHERMOSA CALLEVIAUNIVERSITAS CALLEVIAHISPANIDAD CALLE BOLIVIA CALLECALANDA CALLEUNCETA CALLEDELICIAS PASEOMARIA AGUSTIN AVDA VALENCIA AVDA GOMEZ LAGUNA CALLERIOJA CALLEESCORIAZAYFABRO CALLEDOMINGOMIRAL AVDAANSELMOCLAVE CALLE DAROCA CALLEARIAS PASEO TERUEL CALLEAVILA CALLE CASPE CALLE QUINTANA LACACCI CALLE LATASSA CALLE BOGGIERO CALLE JULIAN SANZ IBAÑEZ CALLE CORTES DE ARAGON CALLE SANTA OROSIA CALLE SAN JUAN BOSCO CALLEDONPEDRODELUNA CALLEGALANBERGUA CALLEFRANCOYLOPEZ CALLEANDRESVICENTE CALLE SANTANDER CALLEESCOSURA CALLE BORJA PASEO FERNANDO ELCATOLIC O CALLE MENENDEZ PELAYO CALLE LUCAS GALLEGO CALLESARASATE CALLE CONDE ARANDA CALLE CANOVAS CALLEROGERDEFLOR CALLE CARMEN CALLEMOMPEONMOTOS CALLE MONTAÑES CALLEALAVA CALLEJUANXXIII Plaza: Zaragoza 0 140 28070 Meters 4 Legend ; Oficinas actuales 80,1% - 100% 60,1% - 80% 40,1% - 60% 20,1% - 40% 15,3% - 20% Sección censal ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 94 152 147 136 124 116 107 114 CALLE MENENDEZ PELAYO Plaza: Zaragoza 0 140 28070 Meters 4 Legend ; Oficinas actuales Sección censal Plan pensión 36,1% - 73% 29,1% - 36% 24,1% - 29% 8,2% - 24%
  39. 39. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 40 ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ 819 817 815 814 813 AVDARANILLAS AUTOP DEL EBRO (A-2) CALLE MARIA ZAMBRANO CTRAHUESCA CALLE VALLE DE BROTO CALLEGOMEZAVELLANEDA AVDAPIRINEOS(DELOS) AVDA ALMOZARA AVDA PABLO RUIZ PICASSO CALLE FEDERICO ENGELS CMNOMOLINOS(DELOS) CALLESALVADORALLENDE CMNOJUSLIBOL AVDA PABLO GARGALLO AVDA CATALUÑA CALLE ADOLFO AZNAR CALLE SOMPORT CALLE ZARAGOZA CALLE PABLO IGLESIAS PASEO RIBERA (LA) CALLE JOSE BOROBIA GONZALEZ CALLE CLARA CAMPOAMOR CALLE UNAMUNO CALLE ANTON GARCIA ABRIL CALLE SAIZ DE OTERO CALLE PEÑA OROEL CALLEAVERROES CALLEBONN CALLE LUIS CERNUDA CALLE ROSA CHACEL CALLE MARIA DE ECHARRI CALLE PEDRO SAPUTO CALLE PAÑO Y RUATA CALLE RAFAELA APARICIO A Inf 300m nuevas sep05 Distancia 0 - 100 101 - 200 201 - 300 A Inf 300m nuevas jul05 Distancia 0 - 100 101 - 200 201 - 300 1 Dot = 2 comercios oficinas industrias A Inf 300m actuales Distancia 0 - 100 101 - 200 201 - 300 Estatus MA-A 200 - 294 139 - 199 95 - 138 36 - 94 40 360 720180 Metros Plaza: Zaragoza Ubicación óptima de nuevos puntos de venta y target potencial. O asignación de zonas a nuevos comerciales, en función de distancia y valor potencial de los residentes UBICACIÓN VS COMPETENCIA Y ESTATUS MEDIO-ALTO O ALTO
  40. 40. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 41 ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ 816 CALLECOSO CMNO TORRES (LAS) CALLE ASALTO PASEO ECHEGARAY Y CABALLERO CALLE MAYOR CALLEDON JAIMEI CALLE ALFONSO I CALLE SAN MIGUEL CALLE JORGE COCCI CALLE LEON XIII CALLE SAN JORGE AVDA COMPROMISO DE CASPE CALLE ZURITA CALLEISAACPERAL CALLEHEROISMO CALLEMONREAL PASEO INDEPENDENCIA CALLE ROGER TUR CALLE PALAFOX PLAZA PILAR (DEL) CALLE ALTO ARAGON CALLE DOCTOR AZNAR MOLINA CALLE SAN LORENZO CALLE ARCADAS CALLE SANTIAGO CALLE CANTIN Y GAM BOA CALLE SEPULCRO CALLE MANIFESTACION CALLE COIMBRA CALLE TORRE NUEVA AVDA CESAREO ALIERTA CALLE DOCTOR PALOM AR PLAZA SITIOS (LOS) CALLE MORET CALLE ERAS CALLE AAIUN (EL) PLAZA ESPAÑA CALLE ALCALA CALLE VERONICA CALLEFLANDRO C A LLE A LC O B ER CALLE ANDRES GURPIDE CALLE RAMBLA CALLE M ARTIRES Leyenda Sección censal Area inf. Ofic. nuevas Distancia mtrs. 0 - 150 151 - 300 301 - 450 Tgt 2. Hipot subrog 226 - 339 145 - 225 91 - 144 63 - 90 30 - 62 Area inf. Oficinas Distancia mtrs. 0 - 100 101 - 200 201 - 300 ; Oficinas actuales ; Oficinas NUEVAS 40 250 500125 Metros Plaza: Zaragoza Indice target Area inf. tiendas Segmentación y optimización de la comunicación, en tiendas nuevas o poco rentables, ¿qué productos debo ofertar a cada tipo de hogar? PRESENCIA DE TARGET Y COMPETENCIA EN ÁREA DE INFLUENCIA
  41. 41. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 42 Seleccionamos las secciones censales de interés, sabemos qué producto les interesa, buscamos sus nombres, direcciones y teléfonos en una base de datos del tipo Páginas blancas Segmentación y optimización de la comunicación, target por microzona y producto
  42. 42. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 43 Oficina: XXXXXX N personas %de personas %de mujeres %de hombres %de hogares 0-14 años 6.562 11,1% 10,2% 12,1% Single 10,9% 15-24 años 5.737 9,7% 9,1% 10,4% Sin hijos 9,2% 25-44 años 19.990 33,7% 31,4% 36,4% Hijos menores 17,1% 45-64 años 14.712 16,8% 17,4% 16,1% Hijos menores o mayores 36,2% 65-74 años 0 18,1% 20,1% 16,2% Nido vacío 24,7% mayor de 74 años 12.269 10,6% 11,8% 8,8% Tamaño medio de hogar 3,1 población total 59.271 100,0% 100,0% 100,0% Españoles 49.584 83,7% Viviendas secundarias 3,1% Extranjeros 9.687 16,3% Viviendas vacías 7,2% Euro Comunitarios (UE25) 2.057 3,5% Antigüedad media edificios 42,3 Euro No comunitarios 520 0,9% Africa 539 0,9% América 5.242 8,8% Asia 1.316 2,2% 2,0% En verde, supera en 10% o más la media nacional En rojo, por debajo 10% o más de la media nacional Tipo barrio y vivienda Sociodemografía. Personas por edad y sexo Hogares. Tipología de estructura de hogares Tipología de hogares Personas por sexo y edad Personas por origen Residentes en áreas de expansión urbana o de reciente crecimiento Código 0924 Sociodemografía. Personas por edad y nacionalidad %de viviendas Hábitat. Expansión urbana y reciente crecimiento %de personas Municipio N personas %de personas Tipo de barrio, vivienda y actividad económica Zaragoza* (*) Ejemplo de ficha descriptiva del área de influencia de una oficina bancaria
  43. 43. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 44 %de personas Sector terciario, peso 63,2% N oficinas en 300 metros 12 Condición socioeconómica 1,0 ÍNDICE DE COMPETENCIA Actividad no 3aria predominante Industria Posesión segunda vivienda 21,0% 1.684 Empleados cuenta propia 16,9% 1.391 5,7% Estudios medios en 30-49 años Estudios postobligatorios 40,8% Locales Locales activos totales Renta media de hogares 32.159 96 Locales comerciales Potencial fondos inversión 7,5% 83 Locales industriales Potencial planes pensiones 28,3% 87 Locales agrícolas Potencial cuentas ahorro 16,9% 99 Oficinas En verde, supera en 10% o más la media nacional En rojo, por debajo 10% o más de la media nacional 528 presencia relativa 778 Estatus, nivel socioeconómico y cultural Tipo de barrio, vivienda y actividad económica Estatus económico 102 0 Presión competitiva. N oficinas en A.I. Clientes totales de la oficina Clientes totales residentes en A.I. Penetración de clientes en A.I. medio Índice relativo Medio-alto Potencial de demanda Potencial de demanda y penetración de clientes %de target 98 Estudios
  44. 44. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 45  Expansión, ubicación pdv  Comunicación, buzoneo  Surtido, promos locales, servicios  Objetivos comerciales  sociodemografía  Estudios sectoriales  Estudios ad-hoc  Modelización predictiva  Métodos creación A.I.  Modelos de gravedad, what if  Integración con BI corporativo  Actualización y feed-back
  45. 45. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 46 Entrega de Informe de resultados con conclusiones, así como los mapas e informes pertinentes para cada punto de venta Entrega de Informe de resultados con conclusiones e informes de punto de venta, los mapas se presentan en un visualizador GIS, agilizando tareas de búsqueda, zoom Implantación de un sistema de inteligencia de clientes, con la funcionalidad necesaria –Business intelligence, modelización-, incluyéndose funciones analíticas GIS e integrado con las bases de datos corporativas Entrega de un software GIS con funcionalidad analítica según los objetivos del cliente, incluyendo toda la información elaborada e indicadores avanzados Desarrollo de modelos predictivos de demanda, tipologías de micromarketing, así como consultoría en selección de software
  46. 46. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  Tengo visibilidad y presencia? Es mi evolución positiva?  De dónde me visitan?  Qué hacen los usuarios? Ven mis videos?  Cómo me han encontrado?  Qué buscan, les gusta o les interesa?  Vendo/Convierto todo lo que podría?  Qué estoy vendiendo?  Cuánto invierto y cuál es el retorno? Cuánto tardo en conseguir mis objetivos?  Qué canales convierten más? Se complementan?  Qué segmentos son más rentables? Internet permite conocer perfectamente al cliente…Disponemos de millones de datos, que analizados se convierten en información CLAVE para el desarrollo del negocio 47 Ya tengo web……y ahora qué?
  47. 47. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales  Como? MIDIENDO –ANALIZANDO –ACTUANDO Mediante las siguientes herramientas:  Analítica web. Estudio de la actividad de la web a partir de datos extraídos de la navegación de los usuarios  Complementada con  Análisis de competencia. Estudio de nuestra posición en el mercado vs nuestros competidores  Benchmarking. Comparativa de nuestra web vs webs de referencia 48
  48. 48. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 49  Qué hacen los usuarios? Qué visitan?
  49. 49. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 50  Vendo todo lo que podría? De todos los que empieza la compra sólo la termina un 15%...por qué pierdo compradores?
  50. 50. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 51  Cuánto invierto y cuál es el retorno? Qué palabras claves nos dan más ingresos?
  51. 51. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 52  Cuánto invierto y cuál es el retorno? Adicionalmente podemos cruzar los datos con los proporcionados con Adwords y calcular el ROI de esa campaña, palabra clave etc….
  52. 52. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 53 “No disponer de ningún sistema de analítica web es equivalente a tener una tienda y vendarnos los ojos cada vez que un cliente entra por la puerta” Pere Rovira Algunos Resultados de la gestión de la web:  Incremento del ROI  Optimización de campañas de marketing  ej. reducción de coste por click  Mejora de la usabilidad y la navegación  Optimización del contenido  Mejora de los ratios de conversión  ej. más gente compra en tu tienda o completan más cuestionarios de contacto
  53. 53. Presentación corporativa de inteligencia de clientes y optimización de redes comerciales 54

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