VISA, Mastercard, BBVA. ¿Hablamos de datos?


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 de transacciones para crear un mapa virtual que permite analizar los hábitos de consumo de tus clientes.

En España tenemos otros jugadores que están trabajando en un escalón inferior como el Banc de Sabadell con Kelvin Atlas: "Open Data financiero en tiempo real"

En BNP Paribas, Societe Generale, Deutsche Bank etc... a buen seguro están desarrollando productos en estos ámbitos.

Como podemos observar en el mapa inferior, la disponibilidad de este tipo de datos es geográficamente limitada a fecha de hoy:

El principal impedimento para la comercialización de estos datos es garantizar la anonimización. Y a su vez esta anonimización hace que los datos que nos gustaría obtener no estén disponibles en muchas ocasiones.

Anonimización en dos vertientes: la de los negocios y la de los usuarios.

En cuanto a los negocios. El BBVA por ejemplo da datos en una rejilla de 500x500 metros cuadrados y sección censal como máximo nivel de detalle. Pero si un comercio supone más de un determinado porcentaje de los datos estos son eliminados (algoritmo de preponderancia); con lo que en rejillas/SSCC en las que tengamos grandes superficies es más que probable que no tengamos datos para nuestro disgusto.

Y lo mismo si no hay "un mínimo de compras, un mínimo de tarjetas distintas y un mínimo de comercios distintos para el nivel y categoría consultada"; sólo nos dará datos en un área geográfica mayor dónde se diluyan esos datos.

¿Que pasa si no se anonimiza bien? Voy a usar el sector de las grandes superficies de bricolaje por mi experiencia en el mismo.

Pues si por ejemplo vamos en Kevin Atlas a mirar Marratxí (Mallorca), municipio muy pequeño copado comercialmente por una gran superficie de bricolaje de origen alemán, nos encontramos esto:


Es decir, una radiografía de los datos de un punto de venta en principio cliente del Banco Sabadell, que es quien aporta los datos que gestiona InnoCells.

Y lo mismo podemos ver si vamos a Oiartzun, donde tenemos otra gran superficie de bricolaje en este caso francesa, y vemos como muchos franceses cruzan la frontera a comprar en ella por ser más barato que otro punto de venta de la misma enseña que encuentran en Bayona (canibalización transfronteriza esto da para otro post...).

En el caso de los negocios tenemos otro problema, que es la representatividad de los datos. Si en una zona ese banco no tiene mucha presencia (no tiene contratados muchos TPV ni muchos clientes con tarjetas); nos puede faltar una parte grande del pastel. Por ejemplo Kevin Atlas en Crevillent no tiene datos de ventas del sector de bricolaje, cuando hay un punto de venta de gran superficie de bricolaje que es de las que más vende de su enseña.

Por el lado de los usuarios, nos encontramos las restricciones que imponen las legislaciones de protección de datos de cada país, siendo España un país de los que tienes una normativa más restrictiva, siendo los países europeos de los más duros en estos asuntos. En Estados Unidos la legislación es mucho más laxa.

Y también podemos tener problemas con la representatividad, como hemos comentado antes en función del volumen y participación de usuarios de una determinada tarjeta en una espacio geográfico dado.

En conclusión, los datos procedentes de las transacciones económicas van a ser (son ya), una fuente muy potente para el análisis de la interacción entre los negocios y los clientes en el espacio geográfico. Pero hay que entenderlos, saber de dónde vienen, como han sido trabajados, que limitaciones tienen, y como nos son presentados (un apunte sobre esto aquí); sólo así podremos tomar las decisiones adecuadas.

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