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QUE SE NECESITA PARA DEDICARSE AL GEOMARKETING (LOCATION INTELLIGENCE)

Esta semana me entró un correo en el que me pedían consejo para formarse en Geomarketing o Location Intelligence.


Al principio no supe bien que contestar. Al final recopilé los conocimientos que considero necesarios.
Esta lista se ajustaba a lo que he necesitado durante mi carrera (aplicando geomarketing a la expansión comercial y marketing directo), y por defecto a mi perfil… o viceversa.
Estos conocimientos que le comenté básicamente eran: Geografía HumanaGeografía EconómicaDemografíaCartografíaUrbanismoCatastroGestión inmobiliariaMarketing estratégicoSociologíaModelos de negocioGestión empresarialEstadística
En cuanto a herramientas informáticas: 

Sistemas de Información GeográficaBases de datosHerramientas de cálculo. Le dije que lo ideal es partir de tener una buena base en algunos de ellos, y formarse en los otros para ser capaz de conectar el mundo de los negocios con el análisis espacial.
Que opináis? Añadiríais quitaríais?

CONTEXTUALIZANDO LOS DATOS DE MEDIA MARKT 2015

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El pasado 12 a Septiembre, Alimarket publicó el artículo: "¿Cuál es el Media Markt más rentable de España? ¿y el que más vende?" coincidiendo con el cierre del año fiscal. El artículo se centraba en cuales son las tiendas con mayor volumen de ventas y las más rentables. Pero, ¿y si contextualizamos ese dato?:¿que mercado tiene cada tienda?¿que tasa de penetración ha conseguido?¿cuales tienen un mayor potencial de crecimiento y cuales han llegado al máximo? Vamos a analizarlo con el siguiente story map:
Ver a pantalla completa
Pinchando en la siguiente imagen podemos acceder al Dashboard de los datos; para poder analizar todos los parámetros comerciales en función del mercado potencial, la sala de ventas, el volumen de empleados o la región:

BUENAS PRÁCTICAS EN LA TOMA DE DATOS EN CAJAS

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La pasada tarde hice unas compras y fui a devolver un artículo a una tienda de Intersport.

El asunto es que al devolver el artículo, la cajera, del mismo modo que hizo al realizar la compra, me preguntó mi código postal.



Y a mi me salió como un resorte decirle que las devoluciones no las debía introducir al código postal del cliente sino a uno genérico (imaginaros la cara de la cajera).

Bien, pues quería comentar cuales son las que considero buenas prácticas a las hora de tomar datos en cajas, para que estos datos reflejen lo que realmente necesitamos, y que los estudios que hagamos con ellos sean lo más precisos posibles simplificando el proceso de depuración y limpieza de los datos.

Situación 1: pedimos el código postal y el cliente nos lo da.
Esta es la situación ideal y más común. El dato se guarda y este es el que necesitamos para los estudios de Geomarketing.

Situación 2: En cliente no sabe o no quiere dar su código postal.
Una muy mala práctica es introducir el código postal de l…

VISUALIZACIÓN: EDAD DE LOS EDIFICIOS DE VALENCIA

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La visualización de los datos con componente geográfico ha evolucionado muchísimo en los últimos años gracias a las aplicaciones de webmapping; siendo uno de los principales actores Carto (antes CartoDB).

Esto permite que algo del tipo un mapa según el año de construcción de los edificios actuales de Valencia:


Pueda presentarse con una visualización del siguiente tipo, en el que añadimos el factor tiempo, de modo que vemos un símil de como iría creciendo la ciudad con el paso de los años en función de los edificios que tenemos hoy en día en la ciudad:




Esto hace pocos años esa impensable, requería un larguísimo y costoso desarrollo, pero hoy en día podemos hacer visualizaciones de datos geográficos espectaculares que nos pueden ayudar a interpretar los datos en plazos y costes asequibles.

Y siempre basándonos en datos reales, no meros diseños gráficos:
Mascleta Map.
Si quieres te podemos ayudar a visualizar tus datos para poder sacarles el máximo partido.
David Piles

www.strageo.es

Panama Papers

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He visto por ahí varios mapas de los llamados Panama Papers; pero hecho en falta dar algo de contexto a ese dato.

Casi todos los mapas que veo el valor representado es el volumen de compañías por país, como por ejemplo este: de Brian Kilmartin con CartoDB:


Así que para contextualizar un poco el dato sin más pretensiones, he creado esta mini aplicación añadiendo datos del Word Bank sobre: Empresas que cotizan en las bolsas nacionales (datos).Ingresos fiscales cono % del producto interior bruto (datos).PIB per cápita basado en la paridad del poder adquisitivo (datos). Así podemos ver si hay relación entre la presión fiscal de los países, su riqueza y el volumen de empresas; con su participación en este entramado de "ingeniería fiscal" que llaman ellos... los tramposos.

Aquí la podéis ver:


Pinchar sobre el botón  para ver acumulados de datos, sobre  para desplegar la leyenda, y sobre los círculos para ver el detalle de los datos.