Geomarketing Valencia (by StraGeo)

Desde 2010 que empecé en esto del GeoMarketing, he visto muchos intentos de trazar isocronas en Google Maps, de hecho era algo altamente investigado en ese momento ya que es básico en GeoMarketing para trazar área de influencia de un negocio o servicio. Las opciones de pago eran (son) bastante caras, y Open Street Maps no estaba tan desarrollado como ahora, que es una opción de mínimos aceptable. Nunca vi ninguna solución que fuese realmente efectiva. En 2023, el año de la explosión de ChatGPT y la IA, va Google y se despacha con la opción de trazar isocronas caminado o en coche: Sólo permite hacer isocronas a 15 y 30 minutos caminando o en coche; nada más. Y no permite hacer nada más que visualizarlo en el mapa. Genera una mancha azulada, muy suavizada, con muy poco detalle. ¿Metodología que utilizan? Pues ni idea. Si usaran los datos de desplazamientos de los teléfonos móviles, y se basara en datos reales de personas caminando o en coche, sería una novedad y un ¿gran aporte?. No sé.

No os pasa que estáis viendo una serie o una película y de repente aparecen unos mapas chulísimos, y con dos clics de ratón hacen unos análisis brutales... y te quedas un poco loco. Pues la última vez que me pasó fue viendo el capítulo 3 de la serie "El Inocente" de Netflix . Como en este caso no era muy complicado, y fácilmente reproducible ya que  me conocía bien los escenarios, me propuse replicarlo a ver cuanto se acercaba a la realidad. La secuencia en cuestión: Las variables Olivia sale del Aeropuerto de El Prat, T1 terminal de salidas. Y realiza un recorrido en taxi que le cuesta 32 € Según dice la detective, por la distancia recorrida en base a los 32€ que le costó el Taxi y los hoteles que había en ese radio de acción, y el número de habitaciones de los hoteles, el hotel dónde está Olivia debe de ser el Porta Fila Barcelona. Entre la T1 del Aeropuerto del Prat y el hotel Porta Fira Barcelona hay 11,9km de distancia. Las tarifas de Taxi en Barcelona son: - Hasta 5 km

Hace unos días leí un post en Linkedin que decía:  We should re-title “data cleaning” as “understanding the data”. Why? Hablaba de como para poder limpiar los datos debemos comprender sus matices. Y estoy totalmente de acuerdo. Sobre comprender los mátices, estaba revisando la estadística experimental del Instituto Nacional de Estadística (INE) sobre movilidad, en los mapas de " Población de día y de noche ", me encuentro con que sale Cheste, como el municipio con una mayor variación de población día/noche de Valencia. Da la casualidad que "es mi pueblo", por lo que los conozco muy bien. Aparecía un 137% de porcentaje de móviles a las 10:00 de la mañana respecto de los que hay a las 20:00, siendo el valor más alto del área de Valencia; lo que me sorprendió. Mi conclusión es que podría ser que la presencia de la antigua Universidad Laboral ( http://cecheste.com ), con la presencia de los alumnos por la mañana, y su volumen comparado con el del municipio hacía que es

Como cada año, el Instituto Nacional de Estadística (INE) publica en Enero el padrón continuo a nivel de sección censal (áreas de entorno a 1.500 residentes) con todas las variables demográficas asociadas (edad, género, nacionalidad, etc...). Cada año hay modificaciones en las delimitaciones de estas secciones censales. Hay secciones que se agrupan haciendo desaparecer algunas, secciones que se dividen generando nuevas, o nuevas delimitaciones manteniendo el mismo identificador (código de 10 dígitos construido con el código de provincia, código de municipio, de distrito, y de sección). Desde hace pocos años el INE publica gratuitamente las cartografías de las secciones, lo que facilita la revisión. Anteriormente la única cartografía abierta disponible era de 2011 (Censo de Población y Viviendas), y muchos analistas cargan los datos sobre ella sin tener en cuenta este problema. Estos cambios complica la comparación de datos de distintos años. Y destruye las relaciones que tengamos crea

Se está hablando de cómo llevar acabo es desconfinamiento. Pero hay que entender que la casuística será muy variada geográficamente, y para poder hacer un desconfinamiento seguro pero lo más acelerado posible, se debe hacer por sectores geográficos. Como he escuchado por algún sitio, no tiene sentido que un niño en El Hierro no pueda salir de casa porque el riesgo en Madrid es muy elevado. Pero, ¿qué necesitamos para esto? Como ya se ha dicho por todas partes, primero hacer muchos test y pruebas para saber quién está contagiado y quién está inmunizado, y repetirlos periódicamente. En esto estamos todos de acuerdo. Pero en paralelo, es urgente sectorizar todo el país en áreas de para controlar las proporciones de presencia del virus y el grado de inmunidad de grupo, y establecer cuales son seguras para realizar un desconfinamiento, de cuales puede salir gente y a cuales no puede entrar gente de fuera de ella. Es urgente sectorizar todo el país en áreas de para controlar la inmu

Se me ha propuesto colaborar con la Cátedra AVANT de la Universitat de València. AVANT es el acrónimo de A genda V alenciana A nti despoblame NT de la Generalitat Valenciana. La Agenda AVANT marca unos criterios para incluir un municipio dentro de la agenda, lo que se traduce en recursos económicos que provienen de Fondo de Cooperación Municipal para la Lucha contra el Despoblamiento de los Municipios de la Comunitat Valenciana; con un presupuesto de 3.000.000 € para 2019. De todos es conocido el grave problema de despoblamiento que tenemos en las áreas rurales en España, pero ¿qué criterios define si un municipio tiene riesgo de despoblamiento? Según la Agenda AVANT para que se considere que un municipio tiene riesgo de despoblamiento, ha de cumplir 5 de los siguientes requisitos : Densidad de población. Inferior o igual a los 20 habitantes por kilómetro cuadrado. Crecimiento demográfico en los últimos 20 años: menor o igual al 0%. Tasa de crecimiento vegetativo menor o

El PSPV-PSOE planteaba prohibir que las casas de apuestas se puedan instalar a una distancia menor de 700 metros de los centros educativos, según anunció el portavoz socialista de Hacienda en Les Corts Valencianes José Muñoz . Señaló que se trabajará "para diseñar la Ley del Juego más ambiciosa de toda España y proteger a los sectores más sensibles" y recordó que "la propuesta dobla la máxima distancia recogida en toda España que es la contemplada en la ley extremeña, 300 metros". Finalmente esa distancia se ha acordado en 850 metros de centros educativos . Con un crecimiento de un 800% en el número de casas de apuestas en la Comunidad Valenciana desde 2013, se está considerando como un problema de salud pública, debido a que la ludopatía es la segunda causa de adicción tras la cocaína en la Comunitat. ¿Pero que significa esto? ¿Que suponen estos 850 metros? ¿Es mucho? ¿Es poco? Para resolver estas cuestiones hemos realizado una pequeña aplicación, actua

La gran mayoría de los negocios con los que he tenido la oportunidad de trabajar, a la hora de definir a su perfil de cliente, siempre se repite que va dirigido a personas con renta como mínimo igual o superior a la media, cuando no directamente a "Rentas Altas". ¿Y entonces quien se dirige a las personas de rentas medias-bajas? Recuerdo cuando trabajaba en el departamento de expansión de Brico Depot, como en el subconsciente del departamento flotaba la idea de que al abrir en zonas de rentas más altas las tiendas iban a vender más. Lo que no tenía ningún sentido objetivamente. *Batallita 1: Coincidiendo con que había comunicado mi salida de la empresa, y a unos meses de la apertura de la tienda de Majadahonda (para la que se había puesto un objetivo de ventas muy alto); me llamó el Director General a solas a su despacho, y repasamos mis estudios de los proyectos que venían y los recién abiertos. (A solas quiere decir es sin filtros: del director de expansión, ni del re

Hace unas semanas, Geoff Boening publicó unas gráficas muy vistosas, de las orientaciones de las calles de múltiples ciudades del mundo (a él lo que le interesa es cómo ayudan u obstaculizan  estos patrones la navegación urbana). Y colgó en Github en código para replicarlo. I did a comparison of city street network orientations in major US cities, and now I've got a better sense of why I find Boston so difficult to navigate. Visualization uses Python, OSMnx, and @OpenStreetMap data. https://t.co/prINZbDh9z pic.twitter.com/YGY4VDSjZY — Geoff Boeing (@gboeing) 11 de julio de 2018 Tuvo bastante repercusión, y la red se llenó de réplicas con otras ciudades y de comentarios, más o menos absurdos comparando ciudades de distintos continentes y orígenes. A colación, por los “comentarios irritables”, y según dice, pensando que quizás debería haber esperado hasta publicar los hallazgos estadísticos de su estudio, antes de escribir en un blog una imagen preliminar ingeniosa de

Como se ha comentando asiduamente en este blog, los datos geolocalizados son el motor del Location Intelligence y del Geomarketing . Y cuantas más variables tengamos a nuestra disposición y con mayor nivel de detalle en cuanto a su localización geográfica; mejor podremos establecer relaciones entre los hechos que se dan en la interacción de los negocios o servicios con el espacio geográfico . Pero la dificultad para  acceder a estos datos de una forma sencilla , ha sido siempre la gran barrera de entrada para poder llegar a más usuarios, y para ser eficientes en los análisis a realizar. En el siguiente video se presenta en acción el  Dashboard de Location Intelligence de   StraGeo , que permite de forma sencilla acceder a un gran cantidad de variables sociodemográficas , para conocer y cuantificar un área geográfica, pasando de la opinión a los datos .

Vodafone presentó en el Mobile World Congress la nueva herramienta de Location Intelligence que va ha comercializar; desarrollada por CARTO y Geographica . Los pilares de esta nueva herramienta son los datos geolocalizados recogidos de su red de telefonía , y de sus usuarios de teléfonos móviles. En resumen nos dice quién está en un intervalo temporal determinado en un lugar determinado, y desde dónde viene (casa o trabajo). Por ejemplo, en el entorno de este centro comercial la mayor parte de los visitantes los jueves por la tarde son mujeres de entre 20 y 25 años y que vienen del trabajo... La novedad es que nos dice por dónde se mueve la gente: cuando, con que perfiles, de dónde viene y a dónde va. Esto es lo que esperamos desde hace tiempo que nos den las telecos. Por otro lado, hace tiempo que BBVA Data & Analytics comercializa #Paystats; un servicio mediante API con el que ofrece datos geolocalizados de las transacciones recogidas por sus TPVs y las tarjetas d

Si gestionas una red de puntos de venta y te preguntas: ¿Qué tasa de penetración tenemos? ¿Hay potencial de mercado para crecer? ¿Dónde debemos impactar con la publicidad? ¿Dónde abro nuevos puntos de venta? ¿Que resultado tendrán mis nuevas aperturas? El GeoDiagnóstico contesta entre otras a estas cuestiones cuantificando la interacción de los puntos de venta o servicio, con el espacio geográfico en que se interactúan. En la gestión de una red de puntos de venta, el GeoDiagnóstico ayuda a conocer cuales están dando el máximo rendimiento , y cuales pueden crecer. Y ayudan a optimizar las campañas de comunicación. En un proceso de expansión , el GeoDiagnóstico ayuda a hacer estimaciones más acertadas basadas en datos reales del mismo modelo de negocio reduciendo los riesgos . Si quieres ver un caso de uso , accede aquí: GeoDiagnóstico Para más información:  https://strageo.es/geodiagnostico

Todos hemos oído la frase de " Los datos son el petróleo del siglo XXI ", ¿verdad?. Y en una sociedad capitalista/consumista como la nuestra, en un mundo en el que todo acaba y comienza con una transacción económica, ¿quien tiene las grandes bolsas de datos? La banca es el Oriente Medio de este nuevo petroleo . Las redes sociales tienen las intenciones , y las telecos tiene aproximadamente por dónde se mueve la gente; pero las decisiones finales y los hechos pasan por el sistema financiero . ¿Y quienes son los grandes "Jeques"? Veamos unos ejemplos: Mastercard : Retail Location Insights. "Conocimientos fiables sobre el rendimiento basado en las ventas de establecimientos minoristas, aprovechando datos de transacciones de más de dos mil millones de tarjetas". VISA : "Acceda a los datos de tendencia de compra a nivel industrial y sectorial para medir el rendimiento por geografía". BBVA : "PayStats ofrece estadísticas de millones

El pasado año, en el blog de Carto apareció un post sobre lo que las tiendas online podían aprender viendo sus datos de ventas en un mapa: What Online Retailers Can Learn by Mapping Sales Data  por Devon Hopkins En dicho post, se analizaban los datos de una campaña de un sitio de comercio electrónico; campaña desplegada en Facebook, en un radio de 25 millas alrededor de lo que ellos consideraban eran las ciudades en los EE.UU. con la mayor concentración de clientes, en base a las direcciones de entrega anteriores de estos. En principio simplemente se quedaron con las ciudades que más pedidos entregaban. Inicialmente, desde Carto geolocalizaron las ventas individuales y las intersectaron con una capa de las áreas metropolitanas que ofrece el censo de Estados Unidos, para ver las ventas por área y no ceñirse  a la ciudad estricta. También compararon las áreas en las que se había hecho la campaña con las que no, para analizar el ROI de la campaña. Llegaron a la conclusión