Skip to main content
Category

Carto

Machine learning y datos del censo

Machine Learning para mapear poblaciones

By Carto, GeomarketingNo Comments

Cada 10 años se realiza en Estados Unidos un censo para saber cuántas personas viven en el territorio nacional y conocer en qué condiciones viven. 

Si bien gracias a los formularios que se emplean es posible conocer muchos factores de la realidad de los habitantes de este país, para poder sacarles un mayor provecho a esos datos es necesario trabajar en su segmentación. La segmentación es la división de la población total en diferentes grupos que nos permiten ver la distribución de determinados factores a lo largo de todo el país. Esto puede ser muy valioso para muchas personas y organizaciones sin fines de lucro, negocios en expansión, equipos de ventas y campañas electorales.

Si bien el censo no logra segmentar a la población, gracias a la combinación de otras tecnologías es posible realizarlo para obtener otros datos muy valiosos.

El siguiente caso de estudio nos ayudará a comprender esto. Veamos cómo gracias a la aplicación de tecnologías de ubicación fue posible en Estados Unidos identificar qué porcentaje de la población tiene problemas de visión y audición conjuntamente, y cómo se encuentran distribuidas geográficamente estas personas en el territorio norteamericano.

Caso de estudio: 

Predicción de la probabilidad conjunta de que una persona en la población de los Estados Unidos tenga un problema visual y un problema auditivo en determinada región del país.

El análisis de este caso comenzó a partir de datos del censo que son de uso público ofrecidos por el gobierno de EEUU conocidos como ‘‘PUM’’. Esos datos separados por región se los denomina ‘‘PUMAS’’. 

De cada PUMA nos interesa saber cuántas personas reportaron: 

  • Un problema de visión, pero no un problema de audición.
  • Un problema de audición, pero no un problema de visión.

Conociendo esto y aplicando la distribución conjunta podemos conocer la proporción que existe en cada región de personas que tengan tanto un problema de audición como de visión y de los que no tienen ninguno de los dos problemas. 

Teniendo en cuenta esta información y su respectiva región ya se podría plasmar este análisis en un mapa, pero la finalidad del análisis es determinar la tasa de la población objetivo (personas con problemas de visión y audición conjuntamente) dentro de la escala del Grupos de Bloques del Censo, ya que es entendible y tienen un montón de dimensiones valiosas publicadas por el Censo de Estados Unidos con la cual se podría relacionar a la población objetivo.

Además, gracias a la similitud de las dimensiones que se consideran en las PUMAS y en los Bloques de Grupos del Censo es posible crear modelos de sobremuestreo y de cruzar datos entre ambas escalas. 

Por ejemplo, conociendo las tasas de problemas de visión y audición se podría analizar su correlación con la edad o ingresos.

Una vez que el modelo se encuentre funcionando, sería posible utilizarlo para predecir cuál es la tasa de la población objetivo dentro de una determinada región. Si los resultados coinciden con los arrojados en el censo o tienen una desviación mínima significa que funciona bien y se podría trasladar hacia otras regiones donde no conocemos esa tasa. 

Conclusiones y futuros pasos

Gracias a la tecnología de CARTO es posible realizar este tipo de análisis y de modelos predictivos que se pueden replicar a otras variables de análisis obteniendo datos realmente valiosos para todos. Solo hace falta tomarse un momento para imaginar en qué ubicación se encuentra el público que es de su interés para poder realizar análisis de datos y cruzar variables para obtener la información que necesita para su negocio o proyecto. 

Somos Marker, especialistas en localización inteligente. Si te interesa saber más sobre HERE Maps, Carto y cómo hacer tu negocio más productivo y seguro con tecnologías de mapeo no dudes en agendar una reunión con nosotros.

Bigdata carto

Identificá puntos críticos de la demanda con datos espaciales

By Carto, GeomarketingNo Comments

Como ya hemos hablado en otras oportunidades, gestionar de manera eficiente cada paso de la cadena de suministro puede generar importantes ventajas competitivas en las empresas CPG. Uno de los pasos más importantes de este proceso es la identificación de puntos críticos de demanda.

A continuación, analizaremos cómo los datos espaciales pueden ayudar a los especialistas de marketing a encontrar zonas con potenciales clientes donde priorizar la entrega de los bienes que se comercializan.

  • Introducción

La industria de producción orgánica, naturista y/o local ha crecido enormemente en los últimos años. Se trata mayormente de alimentos que no fueron sometidos a ningún tipo de proceso industrial y que no contienen aditivos ni conservantes. Es considerado el sector de mayor crecimiento en la industria alimentaria de Estados Unidos. 

Debido a la gran amplitud territorial de este país, encontrar nuevas áreas donde comercializar estos productos es una tarea desafiante. En el siguiente caso de estudio se analizará cómo con la ayuda de una herramienta de geomarketing es posible encontrar las zonas más idóneas para la venta de productos Bio. Se utilizará el método de áreas gemelas: partiendo de información de Nueva York y Filadelfia se buscará encontrar una nueva área de distribución de productos Bio en San Francisco.

  • Datos:
Reviví el webinar "Aplicando localización inteligente en empresas de consumo masivo"

La principal herramienta que se utilizó en este estudio para identificar los puntos críticos de la demanda es CARTO. Su repositorio de datos se nutre de múltiples fuentes de información. Algunas de ellas son: Mastercard – Geographic Insight que proporciona información en función de los consumos que se realizan con esta tarjeta de crédito, Spatial.ai Geosocial Segments que basa su análisis en el contenido que sube la gente a sus redes de manera geolocalizada, o Dstillery – Behavioral Audiences que brinda datos de las búsquedas de los usuarios en internet.

  • Metodología:

El análisis de este caso sigue 3 pasos:

  • Identificar áreas afines al consumo de productos orgánicos, naturales y/o locales en Nueva York y Filadelfia:

Partiendo de que los productos Bio suelen ser más costosos que los comunes, se podrían utilizar los datos de Mastercard – Geographic Insights para conocer en qué zonas de Nueva York y Filadelfia la gente suele tener un nivel de gasto superior al promedio. Luego, se debe proceder a armar gráficos para entender si las personas con un alto nivel adquisitivo se encuentran espacialmente juntas, dispersas o si no está definido. 

Gracias a la tecnología de Spatial.ai y de Dstillery, se puede obtener información de las publicaciones que realiza la gente de estas dos ciudades en sus redes sociales y cuáles son sus búsquedas en internet. Esto nos ayudará a comprender en qué zonas son más afines a los productos Bio.

Una vez que tengamos claramente identificadas estas dos variables (Nivel de gasto y comportamiento en redes sociales e internet), solo resta unirlas para encontrar las áreas con mayor afinidad al producto en cuestión. 

  • Analizar las características que tienen en común dichas áreas:

Los datos socio-demográficos y socio-económicos deben ser analizados tanto en las áreas seleccionadas como en las que no para comprender si estos factores son significativamente distintos entre sí. Las características que están presentes en ambas áreas no se considerarán y serán descartadas del análisis. Cuando se hayan identificadas las características relevantes para el estudio, se podrá pasar al siguiente paso.

  • Buscar nuevas áreas en San Francisco que compartan esta caracterización:

Se denominan áreas gemelas a aquellas que tienen características en común con otras ciudades. El propósito de este método es identificarlas aprovechando los factores que tienen en común con las zonas donde la distribución del producto es exitosa.

Algunos de estos factores pueden ser:

  • Renta per cápita
  • Ingreso promedio del hogar
  • Interés por el lúpulo y la cerveza
  • Cultura LGTB
  • Interés por el café
  • Etc.

Gracias a la tecnología de CARTO, luego se podrá mapear el área más similar y como realizar en ella el stockeo del producto.

  • Conclusiones: 

En este caso de estudio, se analizaron distintos tipos de datos espaciales alternativos como transacciones con tarjetas de crédito o contenido publicado en redes sociales para descubrir cuál es el área más idónea para la venta de productos orgánicos.

Luego, se identificaron cuáles son las características que diferencian a esta zona de otras y se listaron estos factores esenciales. En función de esto se detectaron nuevas zonas con potencial alto para la comercialización de estos bienes.

La combinación de nuevos flujos de datos de ubicación y técnicas de ciencia de datos espaciales abre un abanico de oportunidades para definir estrategias de distribución más eficientes.

Somos Marker, especialistas en localización inteligente. Si te interesa saber más sobre CARTO y cómo hacer tu negocio más productivo con tecnologías de mapeo no dudes en agendar una reunión con nosotros. 

CPG fleet

Nuevas estrategias de distribución en CPG

By Carto, Location IntelligenceNo Comments

A lo largo de los años las industrias de bienes empaquetados (también conocidas como CPG) han tenido que modificar su modelo de negocio para poder adaptarse a las exigencias de los competitivos entornos comerciales.

CPG involucra a empresas que desarrollan, producen, comercializan y venden de manera mayorista bienes destinados al consumo de usuarios finales. Las compañías de este rubro fabrican los productos que son vendidos a los retailers y que se encuentran en los estantes de las tiendas.

Su principal objetivo consiste en lograr un sistema de distribución eficaz que garantice que los productos adecuados lleguen a las manos adecuadas en el momento adecuado. Si bien esta tarea parece sencilla, existen múltiples factores a tener en cuenta para poder llevarla a cabo de manera eficiente.

Dentro de las principales problemáticas que podemos identificar como un obstáculo para lograr el objetivo de las CPG podemos encontrar:

  • Desabastecimiento: Debido a las múltiples restricciones en el transporte que provocó el COVID19, era común no encontrar disponibles algunos productos. A este tema se le debe prestar especial atención ya que, si bien el no contar con existencias genera pérdidas en las tiendas minoristas, el contar con un exceso de stock les origina un déficit aún mayor.

Ante esta situación, las CPG tuvieron que readaptar su oferta porque si los consumidores no encuentran algún producto de su marca en una tienda, fácilmente pueden optar por uno de la competencia, disminuyendo considerablemente la lealtad hacia la marca.

  • Competidores del comercio electrónico:  El exponencial aumento de las compras mayoristas por internet supone una amenaza para las tradicionales CPG. Los grandes distribuidores en línea tienen un fuerte poder adquisitivo, holgados presupuestos y sólidas campañas de marketing.
  • Cambios en los comportamientos y expectativas de los consumidores:  De la mano del crecimiento de comercio electrónico surgieron modificaciones en los comportamientos de compra de las personas. Por ejemplo, si bien las visitas al supermercado se redujeron un 10% desde antes de la pandemia, ahora la gente consume un 13% más en comestibles y gasta un 24% más en cada compra.

Para poder superar estos obstáculos y mantenerse vivo en el rubro, entra en juego un factor muy importante: el análisis espacial. Gestionar de manera eficiente las cadenas de suministro es fundamental para ganar una ventaja en los costos y así diferenciarse de la competencia.

La gestión de distribución moderna (en inglés: Modern Distribution Management) puede proporcionar algunas soluciones a los imprevistos que genera la nueva normalidad. 

Para garantizar siempre la disponibilidad de productos en las tiendas minoristas, las CPG pueden utilizar fuentes de datos que analicen la movilidad humana para conocer los cambios en las visitas a determinados negocios y así poder responder de manera más rápida ante los inesperados aumentos de demanda.

Otra herramienta muy interesante para optimizar las tareas de logística es la Matriz de origen-destino de comercio electrónico. Gracias a su tecnología, esta matriz es capaz de calcular las rutas más convenientes para unir los puntos de suministro con los de demanda al menor costo posible.

Para las CPG de mediano y pequeño tamaño contar con un software que les permita visualizar datos propios y de terceros puede ser muy costoso. Pero, gracias a los avances tecnológicos que fueron surgiendo, ahora es posible que puedan acceder a soluciones de geomarketing a un precio accesible. Invertir en un software de este tipo les proporcionaría mayor visibilidad para tomar decisiones basadas en datos actuales. 

La locación inteligente puede otorgar otra gran ventaja a las CPG: el rediseño de una cadena de suministro eficiente puede hacer a una empresa no solo optimizar sus flotas sino también generar ahorro de tiempo y de dinero.  

Somos Marker, especialistas en localización inteligente. Si te interesa saber más sobre CARTO y cómo hacer tu negocio más productivo con tecnologías de mapeo no dudes en agendar una reunión con nosotros

¿Como las CPG pueden aumentar la eficiencia con tecnología basada en ubicaciones?

By Carto, Geomarketing, Location IntelligenceNo Comments

En un entorno comercial que es cada vez más competitivo, otro factor que afecta y desafía a las empresas hoy en día es el limitado crecimiento demográfico y el estancamiento de los salarios a nivel mundial. 

La combinación de estos factores llevó a que las industrias de bienes empaquetados, también conocidas como CPG (por las siglas de su traducción al inglés ‘‘Consumer Packaged Goods’’) tengan que replantear su estrategia comercial ya que sus ingresos se estaban viendo afectados. 

En primera instancia, las marcas CPG debieron diferenciar dos grandes grupos de consumidores para entender a qué tipo de cliente quieren llegar. El primero, conocido como ‘‘supervivencialistas’’, son aquellos que eligen sus productos basándose en la conveniencia de precio. Generalmente se trata de personas jubiladas o millenials con un bajo poder adquisitivo. Por lo contrario, el grupo de los ‘‘selectores’’ está integrado por gente que cuenta con un alto nivel de ingresos y que puede optar por productos superiores sin importar su valor.

Esta marcada distinción en el comportamiento de los consumidores les permite a las empresas que tienen identificado en qué grupo se encuentra su cliente ideal dirigir sus esfuerzos de marketing y publicidad con mayor eficiencia. Por ejemplo, Nespresso sabe que debe llegar a un cliente selector, mientras que las cadenas de descuentos como Aldi o Lidl tienen en claro que sus clientes potenciales son mayormente del grupo de supervivencialistas

Si bien puede parecer sencillo elegir a qué grupo de cliente apuntar, existen marcas que no son consideradas de lujo ni económicas y que, al no tener definido su target, se encuentran constantemente sufriendo pérdidas económicas por ejecutar acciones de marketing que no prosperan.

Dada la situación actual del mercado, se puede decir que las industrias de bienes empaquetados que logren identificar correctamente a sus clientes y llegar eficientemente a ellos, sin duda, dominarán el mercado. Pero… ¿Cómo se puede llevar a cabo esto? 

En primera instancia, es necesario contar con un sistema comercial centrado en el consumidor que use datos de ubicación para poder identificar en qué grupo encajan mejor los productos que la empresa vende. Luego, este sistema deberá ser capaz de detectar cuáles son los lugares más idóneos para comercializar el producto, es decir, el lugar donde se encuentran los potenciales compradores. 

En pocas palabras, se podría decir que, para incrementar la productividad de las CPG es necesario abandonar la toma de decisiones basada en la intuición para basarse en datos concretos

Aunque pueda parecer costosa la implementación de un software que integre información interna y externa de la empresa para poder realizar cruces de datos y predicciones, aquellas empresas que ya comenzaron a poner en marcha estas prácticas en algunos de sus sectores aseguran que notaron una gran diferencia y que el potencial de estas herramientas es capaz de transformar el destino de las CPGs.

La tecnología de la empresa CARTO tiene la capacidad de identificar qué cadenas de mayoristas, minoristas y distribuidores son las más apropiadas para llegar a determinado grupo de clientes, o bien, puede identificar en qué zona geográfica se encuentran los consumidores que poseen determinadas características. Sin duda, es un aliado ideal para las CPGs que buscan diferenciarse analizando nuevos públicos objetivos y mercados potenciales.

Veámoslo en un ejemplo: 

Supongamos que un gerente de marketing de una gran compañia CPG está planeando el lanzamiento de una nueva línea de shampoo. Basándose en datos históricos de los compradores se podría crear el perfil del comprador ideal para este producto, por ejemplo: mujeres solteras de entre 25 y 30 años con un alto nivel de ingresos. Luego, gracias a la tecnología de CARTO, se podría seleccionar cuáles son las tiendas más concurridas por este tipo de compradoras para hacer una alianza y que el shampoo esté siempre disponible y al alcance de este consumidor que es altamente calificado. 

Interesante, ¿no?

Somos Marker, especialistas en localización inteligente. Si te interesa saber más sobre CARTO y cómo hacer tu negocio más productivo con tecnologías de mapeo no dudes en agendar una reunión con nosotros

¿Qué es una base de datos geoespacial y qué ventajas ofrece?

By Bases de datos, Carto, Location Intelligence

Conoce que son las bases de datos geoespaciales y qué ventajas ofrece

Una base de datos es una colección de elementos o datos interrelacionados que se pueden procesar por uno o más sistemas de aplicación. 

Esta funcionalidad ayuda a evitar: 

  1. Redundancia de los Datos.- hay datos que deben aparecer una y solo una vez en el sistema. 
  2. Pobre control de los Datos.– el mismo elemento de los datos suele tener varios nombres, dependiendo del archivo en el que esté contenido. 
  3. Capacidad inadecuada de manipulación de los datos.- Los archivos indexados, permiten tener un control sobre las consultas, existencia de identificadores únicos. 
  4. Programación excesiva.- para hacer consultas y manipulación más rápida y eficiente. 

Las ventajas de diseñar y trabajar con una base de datos representa:  

  • Tener datos estructurados.  
  • Tener datos y procesos de división, esto significa una mayor dependencia del dato y mayor flexibilidad de procesamiento.  
  • Integridad de los Datos, esto es una consistencia de los datos así como seguridad y protección de los mismos.  
  • Datos de larga vida y duración. 
Revivi el webinar "Aplicando localización inteligente en empresas de consumo masivo"

Toda base de datos requiere de un manejador de base de datos y en el mercado existen muchos que acorde con las necesidades de cada usuario ofrecen ventajas y desventajas sobre el control de los datos; estos manejadores se conforman de una base de datos, un sistema computacional que manipula las bases de datos y el hardware. 

El trabajar con un manejador de base de datos ofrece ciertas ventajas que coadyuvan a un eficiente manejo de tus datos GIS. Estas ventajas se traducen en:  

-Contar con un modelo de datos.  

-Crear índices.  

-Utilizar lenguajes de consulta.  

-Seguridad de los datos, porque se usa solo un software.  

-Mayor independencia de datos con las aplicaciones.  

-Actualización controlada.  

-Una menor redundancia.  

-Acceso a grandes volúmenes de datos.  

-Programación de Interfaces (Aplicaciones)

Las ventajas de trabajar con un GEODATABASE es un acceso multiusuario, ser compatible con los siguientes manejadores de bases de datos: Oracle, Informix, SQL Server, IBM DB2, Microsoft Access. Reside en un sistema gestor de bases de datos estándar, esto permite que se aprovechen todas las ventajas de los grandes sistemas gestores de BD y esto se traduce en una mayor sencillez para administrar una base de datos corporativa. 

Además de estas ventajas, ofrece diversos beneficios, entre los que destacan: 

1. Gestión de datos centralizada.– esta propiedad la da el DBMS que se esté empleando. Aun cuando cada organización tenga una política única de gestión y mantenimiento de datos geo-espaciales o no. 

2. Edición multiusuario.– Multitud de usuarios pueden realizar tareas de edición de los datos. Se pueden realizar sesiones de edición que duren semanas o meses. 

3. Comportamiento de los objetos.– Una vez definido el comportamiento de cada tipo de elemento se hace referencia a ríos, carreteras, parcelas, etc. Pej. los ríos tienen propiedad de flujo, caudal, etc. y solo se conectan a otros ríos o cuerpos de agua. Esto también le da propiedad de simbología determinada

Base de datos espaciales: Las funciones espaciales.

Para la manipulación de datos durante una consulta, una base de datos común ofrece funciones tales como la concatenación de cadenas, hacer operaciones matemáticas con los números, y extraer información de fechas. Una base de datos espacial proporciona un conjunto completo de funciones para el análisis de componentes geométricos, la determinación de las relaciones espaciales, y la manipulación de geometrías. Estas funciones espaciales sirven como la piedra angular de cualquier proyecto espacial de location intelligence. Se pueden agrupar en cinco categorías:

Conversión: convierten unas geometrías en otras.

Gestión: gestionan la información acerca de las tablas espaciales.

Recuperación: recuperan las propiedades y medidas de una geometría.

Comparación: comparan dos geometrías con respecto a su relación espacial.

Generación: generan nuevas geometrías a partir de otros.

En resumen, el Geodatabase es un modelo con mucha flexibilidad que permite modelar la realidad, a través de la cual la integridad de la información tanto en una base de datos alfanumérica como espacial es mucho más sencilla debido a las características de centralización, la implementación del modo comportamiento y la forma multiusuario de trabajo.

Acerca de Marker

El objetivo de Marker es acercar de manera simple y amigable contenido geoespacial para los decisores y clientes de tu empresa. Lo hacemos a travez de Carto, la plataforma N1 de Location Intelligence en el mundo.

Carto es una plataforma de análisis espacial completa para la gestión, análisis y visualización de datos espaciales, atendiendo a las necesidades de perfiles muy diversos dentro de la organización: usuarios de negocio, analistas, científicos de datos, desarrolladores y otras personas.
Las herramientas de CARTO apoyan la toma de decisiones en las siguientes áreas, entre otras:

  • Planificación de expansión a nuevos territorios.
  • Asignación óptima de territorios comerciales.
  • Planificación de campañas de geomarketing.
  • Análisis de transacciones y puntos de venta.
  • Optimización de la cadena de suministro y operaciones.

En Marker ayudamos a empresas que manejan grandes volúmenes de datos y quieren tomar mejores decisiones con mapas. Programa una reunión con un consultor de Marker y conoce mas.

Y si te gusto este articulo compartilo en tus redes y subscribite a nuestro blog.

3 usos disruptivos que Mastercard aplica con analisis de datos espaciales

By Carto, Caso de exito, Location Intelligence
MasterCard y el análisis de datos espaciales

MasterCard y el análisis de datos espaciales

La información sobre las transacciones con tarjeta de crédito permite a los tomadores de decisiones equiparse con una comprensión más profunda de los consumidores y las tendencias. Al asociarse con Mastercard , y con el lanzamiento de la solución Mastercard Retail Location Insights (MRLI) , CARTO brindo a los usuarios valor basado en el análisis de datos espaciales que nunca habían percibido.

MRLI, que proporciona información sobre el gasto de 2.300 millones de tarjetas de Mastercard y 160 millones de transacciones por hora, pertenece a la lista de deseos de cada ejecutivo de retail, desarrollador de bienes raíces y gobernador de ciudades. Pero la utilidad de la solución MRLI y su analisis de datos espaciales es muy amplia, como lo demuestran estos 3 casos de uso:

Descarga aqui el caso de estudio de Mastercard

1. Perspectivas demográficas para los BIDs urbanos

Business Improvement Districts, o BIDs, entender a los consumidores que gastan dinero dentro de su distrito es una misión crítica. Y en un momento en que las ciudades pueden tener docenas de BIDs, estos conocimientos pueden ser una herramienta poderosa para diferenciar un distrito de sus vecinos.

Analisis de datos

MRLI. Mastercard Geomarketing

El mapa de arriba usa la funcionalidad del feedback de código postal de MRLI para representar las fuentes geográficas de gasto para una región en particular. En este caso, estamos buscando gastar en un área de Londres que se encuentre dentro del BID de Northbank. Curiosamente, solo una fracción del gasto total compartido en este Código postal proviene de personas que viven allí.

Por otro lado, un gasto significativo en este sector de códigos postales proviene de los vecindarios cercanos de Southbank y Lambeth, al otro lado del Támesis. Profundizar aún más proporciona una vista demográfica de esa área.

La funcionalidad feedback de código postal de MRLI puede proporcionar BID, como The Northbank BID, una mayor visión e informar decisiones estratégicas, como la naturaleza de las campañas de marketing, la demografía del público objetivo y la publicidad digital o fuera del hogar.

Geomarketing

Analisis de datos

2. Evaluación del impacto de eventos.

Los eventos, tanto planificados como no planificados, pueden tener un impacto sustancial en el analisis de datos espaciales de una región. Ya sea que busque comprender los beneficios de un festival importante, los impactos a largo plazo de un desastre natural o cómo los acontecimientos políticos pueden cambiar la escena minorista, MRLI puede proporcionar una imagen más clara.

El impacto del referéndum de membresía de la Unión Europea del Reino Unido de junio de 2016 (también conocido como el voto Brexit) aún no se ha entendido completamente. La experiencia en torno al Brexit ciertamente ha sido intensa, con predicciones sobre el efecto neto del evento que se está extendiendo. Y si bien se necesitará más tiempo y datos antes de tener una imagen definitiva de la situación geopolítica en el Reino Unido, y sus efectos puedan ser entendidos, quizás podamos ver el movimiento usando MRLI.

Indicadores de negocios

Indicadores de negocios

La unidad de código postal anterior se encuentra en Fleet Street, en la «milla cuadrada» de Londres, el distrito central de negocios de la ciudad y sede de algunas de las oficinas bancarias más grandes del mundo. De hecho, esta unidad de código postal incluye muchos de los minoristas y restaurantes directamente adyacentes a la sede de Goldman Sachs en Londres.

Curiosamente, en alineación con Brexit, podemos ver una caída en la puntuación de crecimiento de la unidad de código postal. Ese puntaje particular es un rango basado en el cambio porcentual en las ventas entre el mes actual y el mismo mes del año pasado. Entonces, en el año posterior a la votación del Brexit en junio de 2016, después de que Goldman Sachs señaló los planes de trasladar a 500 personas de Londres a Europa , el puntaje de crecimiento de esta Unidad de Código Postal se desplomó un 28%. Si bien este es un solo ejemplo, y la caída de la puntuación de crecimiento es probablemente una función de múltiples cambios, los propietarios e inversores inteligentes pueden profundizar en los datos de Mastercard para verificar las suposiciones y tratar de descubrir tendencias a raíz de los principales eventos.

Puede observar en el mapa anterior que no todas las unidades de código postal están representadas. Esto se debe a que no se cumple con el número mínimo de minoristas de MRLI dentro de una unidad geográfica, y garantiza el anonimato y la agregación de los datos.

Los grandes eventos planificados también pueden tener un impacto significativo. Con información histórica, los organizadores de un gran festival de música y los propietarios de negocios cercanos, por ejemplo, pueden usar MRLI para responder preguntas como:

  • ¿De dónde vienen mis asistentes?
  • ¿Qué minoristas y negocios locales podrían estar interesados ​​en patrocinar mi evento?
  • ¿Qué puede hacer mi negocio para capitalizar el evento del próximo año?
Analisis Mastercard

Insights de negocio

 

3. Cambio de formatos de tienda para retail

El hecho de que una tienda minorista tenga problemas no significa que deba cerrarse. Y si bien puede ser fácil atribuir números de ventas inferiores a los esperados a una ubicación geográfica poco adecuada para el negocio, ese no es siempre el caso.

Para los principales minoristas, un cambio de formato (más barato que un nuevo cierre / apertura) puede ser justo lo que necesita una tienda para encontrar su equilibrio.

Tipos de comercios

Tipos de comercios

En el mapa anterior, el tamaño del ticket (o la clasificación mensual del tamaño de ventas promedio promedio del año móvil) en combinación con datos como la participación en las transacciones por industria y edad del comprador, indican que el distrito Hammersmith de West London puede ser candidato para un formato de tienda de descuento.

Al explorar información sobre transacciones en MRLI, los minoristas pueden hacer mucho más que ver cómo les va a sus tiendas actuales. Con la combinación de datos históricos de ventas, datos demográficos regionales y puntajes de transacciones de Mastercard, MRLI puede iluminar los indicadores de qué formato de tienda sería el más adecuado para una ubicación en particular, cambiar una tienda con dificultades y evitar cierres costosos y desinformados.

Mantenga su dedo en el pulso con MRLI

Las ideas sobre el gasto de Mastercard son una herramienta poderosa para mantenerse al día sobre las tendencias y obtener una mayor comprensión de las empresas y los consumidores en una región en particular. Independientemente de sus preguntas comerciales, MRLI puede ayudarlo a garantizar que los tomadores de decisiones tengan toda la información que necesitan para mitigar el riesgo y aumentar la probabilidad de éxito con el mejor uso del análisis de datos espaciales.

Fuente: Carto.com

Caso de éxito Telefónica : Datos y mapas

By Carto, Caso de exito, Location Intelligence

Hay tres niveles de análisis de datos que suele hacer. Uno de ellos es descriptivo, otro es predictivo y el último es prescriptivo. Entonces, el primero cuando tenemos que describir algo, el lado descriptivo, es cuando entra CARTO porque es una herramienta de visualización increíble, que le mostrará, en nuestro caso, nuestros patrones de pasos inteligentes, cómo se mueven las personas, de dónde vienen y a donde van. Resulta que cuando ves el viejo mundo, el mundo de BI, generalmente eran hojas de Excel de números. Con CARTO, no tiene hojas de Excel, tiene mapas, por lo que puede preguntar e interactuar con ellos y eso es lo mejor de todo.  Carto es la combinación perfecta para analizar datos y mapas.

¿Cómo te ayudó CARTO a resolver este problema?

Bueno, resulta que las personas son muy visuales, nuestros clientes son muy visuales. No solo aman los mapas, sino que también les gusta interactuar con los datos y mapas. Entonces CARTO, con sus mapas al ser una herramienta muy visual e interactiva, nos da exactamente lo que el cliente necesita. El cliente hará una pregunta al mapa, el mapa responderá y generará más preguntas en este momento. Fue fundamental para mejorar nuestro análisis de datos.

Descarga aqui el caso de estudio de Mastercard

¿Cuáles han sido los resultados del uso de CARTO?

Por un lado, la lealtad de los clientes. Una cosa es darles un informe sobre si leerán o no, el Excel, si lo usan o no, pero con CARTO volvieron constantemente por más. Y le harán preguntas sobre cómo usarlo, por lo que fomenta las interacciones entre el cliente y nosotros.

Telefónica potenciando datos y mapas

Telefónica potenciando datos y mapas

¿Por qué CARTO?

Es encantador, es hermoso. Por lo general, no está buscando una respuesta elaborada, es solo que cuando las cosas funcionan y son fáciles de usar, es fácilmente jugable. Hablé con mis amigos sobre CARTO y les dije que es el «es el Apple de las soluciones de mapas y análisis de datos».

Fuente: Carto.com

Mapa del trafico urbano en Santiago de Chile

By Carto, Location Intelligence, Tendencias, Transito Urbano

Hace poco tiempo conocimos la historia de Ariel Lopez. Como ingeniero de transporte busca soluciones para algunos de los problemas y desafíos de trafico urbano más comunes que afectan nuestras ciudades. Descubrió que el enfoque del ingeniero, al observar los flujos de trafico urbano a través de una lente puramente científica, estaba ignorando un contexto social más amplio.

Es esta deficiencia en el enfoque lo que lo llevó primero a una Maestría en Planificación Urbana, a su reciente investigación doctoral sobre Movilidad con MOVYT . Su deseo de incorporar el contexto humano más amplio es también lo que lo llevó a crear su Mapa de viaje en el Gran Santiago

Los problemas de transporte son problemas urbanos y deben ser abordados de manera multisistemica e interdiciplinaria.
– Ariel López

Mapeando el factor humano detrás del trafico urbano en Santiago de Chile

Utilizando matrices de origen y destino, Ariel trazó más de 18 millones de viajes realizados durante un día normal de trabajo en Chile. Sus datos incluyen información sobre el método de transporte (público, privado o no motorizado), si se tomó una carretera, la hora en que se realizó cada viaje, la distancia recorrida y el género del viajero.

Ariel diseñó su mapa con la idea de que sería más que una simple visualización de datos y, en cambio, les daría a los usuarios la oportunidad de explorar factores del tránsito urbano y obtener nuevas ideas. CARTO permite esta interactividad a través de widgets incluidos para los conjuntos de datos anteriores, lo que permite a los usuarios filtrar y profundizar en los viajes en diferentes momentos y por diferentes medios, pintando una imagen distinta de los sistemas de tránsito en una ciudad moderna.

Trafico Urbano

Trafico urbano

Carto en acción

Al observar solo el trafico urbano privado, por ejemplo, puede ver que durante un día laboral típico los hombres hacen medio millón de viajes más en automóvil que las mujeres. También puede ver el tránsito de vehículos privados densamente empaquetado a lo largo de los principales corredores de tránsito de Santiago y aún más densamente lleno en la comuna de Las Condes, hogar de muchos de la élite económica de la nación.

Trafico Urbano

Patrones de caminata en Santiago

El mapa también permite a los usuarios observar cómo viajan los residentes a pie. Al seleccionar solo viajes no motorizados, podemos concentrarnos en los casi 7 millones de viajes a pie de la ciudad por día. Mirando el histograma en la parte inferior del mapa, que muestra la hora del día, podemos ver que estos viajes a pie alcanzan su punto máximo alrededor del medio día y a las 6 p.m. Durante estos tiempos, muchos de los viajes a pie se llevan a cabo en el centro de Santiago, pero tal vez el camino a casa después del trabajo es más largo que la caminata hasta el almuerzo, ya que el tiempo promedio de viaje a pie es ligeramente más corto durante la hora pico del almuerzo.

Investigando la movilidad urbana con inteligencia de localización

Ariel notó en sus primeras investigaciones como ingeniero que mirar la movilidad a través del lente de la física lo dejó con ganas de más. Location Intelligence le ha permitido insertar el elemento humano, en forma de datos anónimos y agregados, mientras se mantiene cuantitativo y cumple con los estándares científicos. Los ejemplos anteriores responden a dos de las preguntas casi ilimitadas que pueden investigarse y responderse con este enfoque más holístico.

Fuente: carto.com

¿Qué es location intelligence?

By Carto, Location Intelligence
Location Intelligence

Que es Location Intelligence?

Location Intelligence es un término que se escucha con frecuencia, pero su significado y cómo puede beneficiar a las empresas, instituciones e individuos puede no ser tan obvio. Location intelligence es más que el análisis de la información geoespacial o los sistemas de información geográfica solos, es la capacidad de visualizar datos espaciales para identificar y analizar relaciones. Evolucionando desde SIG, location intelligence proporciona soluciones analíticas y operativas en todas las organizaciones.

Descarga aqui el caso de estudio de Mastercard

Por que es tan importante

¿Cómo ayudan todos estos datos a las personas y a los clientes? Las organizaciones han descubierto que los datos pueden ser una de las mejores formas de obtener información sobre los clientes y cómo atenderlos mejor, aumentando la lealtad de la marca y mejorando la gestión de las relaciones con los clientes. Vincular las direcciones de los clientes a un área geográfica y luego compararlas con los datos internos de la compañía y los datos demográficos externos, como los datos del censo y los ingresos, u otros datos abiertos, pueden proporcionar niveles de detalle sin precedentes. Quienes son las personas, qué hacen y cómo y cuándo consumen están vinculados al lugar de manera esencial. ¿Cuál es su vecindario, viaje y lugar de trabajo?

En la actualidad

Estas ubicaciones y sus relaciones espaciales conducen a una comprensión más profunda del comportamiento y las influencias. Dado que un alto porcentaje de datos ya tiene información geográfica adjunta, las ideas sobre estas relaciones están fácilmente disponibles. La inteligencia de ubicación ahora permite incorporar datos externos de una variedad de fuentes que se pueden combinar y actualizar dinámicamente en la nube. Las empresas pueden actualizar la accesibilidad de sus ubicaciones de marca, marketing y posibles nuevos sitios en consecuencia.

Más que nunca, location inteligence ha facilitado el mapeo de datos de Excel, la creación de paneles de datos y la obtención de información profunda de los datos de ubicación . Descubra cómo las empresas reales en una variedad de industrias y categorías: finanzas, bienes raíces, desarrollo económico y logística operativa están utilizando la tecnología de inteligencia de ubicación para obtener una ventaja competitiva en el mercado.

Acerca de Marker

Somos expertos en mapas. Representamos en Latinoamérica a las mejores soluciones de apis de mapas y plataformas de localización inteligente.

En Marker ayudamos a empresas construir mejores aplicaciones con los mejores mapas. Programa una reunión con un consultor de Marker y conoce mas.

Y si te gusto este articulo compartilo en tus redes y subscribite a nuestro blog.

26 abril, 2022 in Here Maps, Maps Api, Tendencias

¡Creá una app en menos de 5 minutos!

A la hora de crear una aplicación, los kits de desarrollo de software (normalmente conocidos como SDK, por las iniciales de su traducción al inglés) son el as que todos…
Read More
30 marzo, 2022 in Maps Api

Se cayó Google Maps api… ¿Y ahora qué hacemos?

El viernes 18 de marzo del 2022 ocurrió un hecho poco usual y es que la plataforma de Google Maps y las  dejó de funcionar a nivel mundial. El 52%…
Read More
6 enero, 2022 in Here Maps, Location Intelligence, Maps Api

Cómo limpiar direcciones con una API de Geocoding

A lo largo de nuestra vida nos topamos con una infinidad de momentos en los que debemos decidir o poner en marcha una acción. Muchas veces la decisión la tomamos…
Read More
24 septiembre, 2021 in Here Maps, Maps Api, Tendencias

El boom de Last Mile Delivery ¡bajá costos y fidelizá a tus clientes!

Si bien muchas personas desean que la pandemia finalice para que sus actividades ‘‘vuelvan a la normalidad’’, debemos reconocer que existen algunas áreas que indudablemente no volverán a ser lo…
Read More

Como usar Carto

By Carto, Location Intelligence

Sabes como usar CARTO? La antigua CartoDB que ha cambiado su nombre en 2016, es ampliamente reconocida en el ámbito de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y en el desarrollo de visores cartográficos ya que ofrece la posibilidad de usar su software tanto para almacenar, como para trabajar y mostrar tus datos, de una manera bastante intuitiva y con un diseño muy atractivo.

Carto

Carto cambio de nombre en 2016

Además, han introducido CARTO Builder, una nueva herramienta que se puede añadir a tu cuenta de CARTO y realizar análisis con tus datos, incluir widgets, entre otras funciones.

Carto Builder

Carto Builder

Descarga aqui el caso de estudio de Mastercard

 

En esta entrada te vamos a dar una pequeña guia para aprender a usar Carto en simples pasos

Se pueden ver  las diferentes partes que lo integran, una es la barra de herramientas:

El panel de edición

Donde se puede aplicar la simbología, realizar los análisis, adjuntar datos, etc.:

Builder

La tercera parte que se incluye en el Builder es el visor de mapa donde se muestran nuestros datos y los respectivos análisis :

Widgets

Y el panel dónde se organizan los widgets:

Si cargamos por ejemplo una capa de datos de población del centro de Madrid, lo primero que podremos hacer es nombrar el mapa, publicarlo para que sea visible al público en general, elegir los componentes (controles de zoom, leyenda, etc.) que pueden ser mostrados en el visor pulsando en este botón  , incluso compartirlo mediante el link o embebiéndolo en una web.

Si pulsamos sobre este otro símbolo   volveremos al listado de capas (mapa base que pueden cambiarse pulsando sobre él accediendo así a todo el listado, capa de población, etc.) que podremos cambiar de posición arrastrándolas según nos convenga.

Carto

Agregar analisis

A dicha capa se le puede añadir un análisis:

Carto

Carto analisis

O si se pulsa sobre el icono (en este caso verde), se podría editar el estilo, la leyenda, el pop-up, etc.

Carto

Carto estilos

Y otra de las posibilidades que nos ofrece el Builder de  CARTO es trabajar con código tanto SQL, CSS ó HTML.

Y otra opción muy interesante es la de  añadir diferentes tipos de widgets:

En esta entrada se ha mostrado las partes que integran el Builder de CARTO. TYC GIS va a lanzar en breve un curso donde el usuario se podrá capacitar con más detalle en el uso de CARTO y el desarrollo de visores con la API de CARTO y el tratamiento de sus datos.

 

Fuente: cursosgis.com