En una entrada anterior veíamos como los Sistemas de Información Geográfica ayudan al geomarketing facilitando una segmentación de multiatributos, que es a la postre una división del mercado mediante la caracterización del cliente en función de una serie de atributos incluida su ubicación.
Kotler nos explica en el capítulo 9 de su libro «Dirección de marketing» uno de los geogrupos de mayor exito en el marketing los basados en el índice de calificación potencial por mercados de zona postal. PRIZM
Uno de los adelantos más prometedores en la segmentación multiatributos se llama geogrupos
Los geogrupos producen descripciones más detalladas de consumidores y vecindarios, que la demografía tradicional, Claritas Inc. ha desarrollado un enfoque de geogrupos llamado PRIZM (Potencial Rating Index by Zip Markets, índice de calificación potencial por mercados de zona postal), que clasifica más de medio millón de vecindarios residenciales de Estados Unidos en 62 grupos según su estilo de vida, llamados Grupos PRIZM. Se crean con 39 factores en 5 categorías generales: (1) educación y nivel económico, (2) ciclo de vida familiar, (3) urbanización, (4) raza y origen étnico, y (5) movilidad. Los vecindarios se dividen por código postal, C.P. + 4, o distrito censual y grupo de manzanas. Los grupos tienen títulos descriptivos como Fincas de Sangre Azul, Círculo de Ganadores, Retirados en Pueblo Natal, Estados Unidos Latino, Escopetas y Pick-ups, y Gente de Campo. Los habitantes de un grupo tienden a vivir de forma similar, a conducir automóviles parecidos, a tener empleos similares y a leer los mismos tipos de revistas.
La importancia de los geogrupos como herramienta de segmentación va en aumento. Esta técnica captura la creciente diversidad de la población estadounidense, y el marketing a microsegmentos se ha vuelto accesible incluso para las organizaciones pequeñas a medida que bajan los costes de las bases de datos, las computadoras personales proliferan, el software se vuelve más fácil de usar, la integración de los datos aumenta, y el uso de Internet se extiende.
Sin embargo la segmentación no es la solución definitiva es un paso intermedio para comprender las tareas que necesitan los consumidores, parafraseando el eslogan del anuncio de televisión de Pirelli, debemos recordar que «la potencia sin matemáticas no sirve de nada». La utilización de los algoritmos de aprendizaje automatizado (#machinelearning) abre nuevas puertas a la segmentación con mayor potencia explicativa y predicitiva que la ofrecida por los grupos prizm.
Segmentación que se enfrenta a otro limitante, la necesidad de gran cantidad de datos muchos de los cuales están afortunadamente amparados por la Ley de protección de datos.En esta tarea del #geomarketing, la web 2.0 sus herramientas y su filosofía, abre a la oportunidad de establecer un necesario geo-dialogo con los clientes como posible solución a las técnicas más clásicas de segmentación.
Quite informative…Thanks for sharing nice post..
regards
GIS data processing