Valor económico del algoritmo de geomarketing necesario para calcular el potencial de compra
Los algoritmos no son perfectos. La calidad de los datos de entrada o las hipótesis supuestos auxiliares del modelo matemático subyacente entre otros factores hacen que las predicciones no siempre se ajusten a la realidad y no sean del todo fiables. Entramos de lleno en el campo de la calidad de los datos espaciales y del valor económico de la información imperfecta.
La finalidad de este caso de estudio es describir el procedimiento de cálculo del valor de la información imperfecta con varios estados de la naturaleza posibles mediante el planteamiento de un caso de estudio que describe el valor económico de los datos espaciales, de manera particularizada a un algoritmo de geomarketing usado para estimar el potencial de compra de un territorio.
- Caso de Geomarketing
- Potencial de compra
- Estado de la naturaleza
- Probabilidades con información imperfecta
- Interés del valor de la información perfecta para el productor de datos geográficos
- Cómo calcular el valor económico de una capa cartográfica bajo la consideración de información perfecta
Caso de Geomarketing
Describamos un caso de estudio contextualizado al ámbito geomarketing. Se precisa conocer el valor económico que tiene para una empresa un algoritmo de análsis espacial que tuliza la información geográfica para hallar el potencial de compras de un territorio.
Potencial de compra
Establezcamos un caso de estudio del geomarketing. Queremos estimar el valor de un hipotético geo-algoritmo de cálculo que nos permite realizar la cartografía del poder de compra de un territorio realizando una zonificación.
El potencial de compra es la capacidad adquisitiva de un tipo de producto que tiene un segmento de la población.
El potencial de compra se puede estimar a través de numerosas variables como son los niveles de ingreso promedio, la renta, el endeudamiento, el promedio de ventas de empresas similares, la sociodemografía de la población, la afinidad de cada segmento o perfil al producto entre otras. El potencial de compra suele ser específico de cada sector.
El potencial de compra se utiliza habitualmente para estimar el tamaño potencial de la ventas, es decir, el valor máximo que puede alcanzar la fuerza de ventas en un territorio
Una lectura muy ilustrativa sobre Sobre el potencial de compra, la repercusión en las ventas, y el segmento de negocio
Exactitud del algoritmo de análisis espacial
Imaginemos que tras un análisis de Montecarlo hemos llegado la conclusión de que nuestro algoritmo predice un 95% de las veces correctamente la posición y descripción del poder de compra de una zona de alto valor y en un 70 % de los casos predice correctamente la ubicación y el poder de compra en zonas con bajo valor.
Estado de la naturaleza
En nuestros casos de estudio se establece el siguiente supuesto de probabilidades. Existen dos estados de la naturaleza posibles. En el primero estemos ante una zonificación con alto potencial de ventas para nuestro producto. En el segundo estamos ante una zonificación que presente un bajo potencial de ventas para la gama de productos que comercializa la organización. En base a los datos disponibles por la compañía, al anclaje, se estima que existe una probabilidad de que el potencial de ventas sea alto en el territorio del 60% y una probabilidad de que el potencial de ventas bajo es el 40%.
Probabilidades con información imperfecta
Zonas con alto potencial de compra
Zonas con bajo potencial de compra
Rendimientos
Algunos números, en nuestro ejemplo consideramos que en el caso de que la zonificación contenga un potencial de ventas alto, la alternativa a) utilizar los datos disponibles genera una renta por venta de 8 unidades monetarias y comprar los datos 10 unidades monetarias. En el caso de que la zonificación no nos sea favorable porque el potencial de ventas es bajo la renta generada es de 4 unidades monetarias en el caso de utilizar los datos disponibles, y de 2 unidades monetarias en el caso de recurrir a la compra de la base de datos.
Valor de la información imperfecta
El valor de la información imperfecta es de 0,18 unidades monetarias por venta, valor muy alejado del 0,8 en caso de disponer de una capa cartografía que nos proporcione información perfecta, tenemos margen para mejorar la fiabilidad del algoritmo.
¿Cómo calcular el valor económico de un algoritmo de análisis espacial bajo la consideración de información imperfecta?
- Definir las decisiones, opciones o alternativas de gestión
- Identificar y cuantificar los estados posibles de la naturaleza
- Determinar la exactitud del algoritmo
- Calcular la probabilidad condicional
- Recopilar la información sobre la renta
- Calcular la utilidad sin información, el valor esperado de las alternativas, media ponderada de los rendimientos por las probabilidades.
- Elegir la alternativa de gestión de datos
- Calcular la utilidad con información, el valor esperado con información imperfecta,
- Calcular el valor de la información
