La pregunta de captación: ¿de dónde vienen realmente sus visitantes?

La mayoría de los establecimientos tienen una teoría firme y detallada sobre sus visitantes, fruto de años de trabajo en un lugar. Esa teoría también se equivoca con frecuencia, y los errores recaen sobre decisiones que importan mucho: dónde abrir el siguiente local, cómo repartir el presupuesto de marketing o qué inquilino poner en el espacio que queda libre en primavera. El análisis del área de captación sirve para medir de dónde vienen los visitantes, y en cuanto se mide, el modelo intuitivo deja de cuadrar.

En resumen

• Un área de captación es la zona de la que una tienda, un centro comercial o un recinto atrae a sus visitantes, y se suele dividir en zonas primaria, secundaria y terciaria.
• Las matrículas del aparcamiento, los códigos postales de las tarjetas de fidelización y lo que recuerda el personal son señales muy filtradas, así que el modelo intuitivo sobrevalora las zonas que se dejan ver.
• La analítica de red móvil ofrece recuentos de visitantes por distrito de origen, por día y temporada, de forma anonimizada y agregada, sin que se identifique a ninguna persona.
• Para una ubicación nueva, cuántas personas viven cerca es solo un punto de partida; la pregunta es cuántas personas vendrán y desde dónde. Los mismos recuentos por origen sirven para el mix de inquilinos, el gasto en marketing y los servicios públicos.

¿Qué es el área de captación comercial de una tienda o un centro?

Un área de captación es la zona geográfica de la que una ubicación atrae a sus visitantes. Los geógrafos del retail suelen dividirla en tres zonas: una primaria, que cubre la población más cercana y genera la gran mayoría de las visitas; una secundaria, que aporta otra parte; y una terciaria, de visitantes ocasionales o que acuden expresamente.

El análisis del área de captación a escala de distrito funciona sin encuestas ni deducciones a partir de tarjetas de fidelización y muestra de dónde proceden los visitantes antes de que aparezcan en su ubicación. La analítica de red móvil lo hace posible a la escala que exigen las decisiones reales de planificación.

El mapa resultante suele sorprender. Un centro comercial con fuerte reputación regional puede atraer a la mayoría de sus visitantes de dos o tres distritos cercanos, mientras que el distrito situado a tres kilómetros apenas aparece. O al revés: una ubicación que sus gestores consideran de barrio resulta atraer a mucha gente de una zona residencial lejana sin ninguna alternativa evidente. Cualquiera de los dos patrones puede funcionar para un negocio, y ambos afectan a todas las decisiones que dependen de quién es su clientela.

¿Por qué falla el modelo intuitivo?

El modelo intuitivo falla porque los responsables de un establecimiento construyen sus suposiciones a partir de lo que pueden observar: matrículas en el aparcamiento, acentos en el mostrador de información, códigos postales en los pedidos a domicilio. Son señales reales, pero muy filtradas. La muestra del aparcamiento deja fuera a todos los que llegaron a pie. Los códigos postales de las tarjetas de fidelización solo cubren a sus titulares, que no son una muestra aleatoria de los visitantes. El personal recuerda sobre todo conversaciones memorables y casos inusuales, mientras que apenas registra al visitante típico que llega, compra y se va sin incidentes.

El resultado es un modelo que sobrevalora las zonas que se dejan ver e infravalora las que no. El gasto en marketing, la ubicación de la señalización y las negociaciones sobre transporte salen de ese modelo, así que el error se acumula durante años sin que nadie lo note.

¿Cómo cambian los datos del área de captación una decisión de ubicación?

Para una ubicación nueva, “cuántas personas viven cerca” es solo un punto de partida; la pregunta que responden los datos del área de captación es “cuántas personas vendrán, y desde dónde”. En el análisis de ubicación es donde los errores sobre el área de captación salen más caros. Un local en el centro de una ciudad con buenas conexiones de transporte público puede atraer gente de un área mucho más amplia que un parque comercial en la periferia, aunque tenga menos población residente a distancia a pie.

Las cifras de población también pueden engañar en sentido contrario. Una localidad comarcal que ya tiene un destino de compras consolidado puede parecer atractiva por su población hasta que los datos muestran que ese destino ya se ha quedado con el público efectivo, y el nuevo local competiría por visitantes que ya tienen sus costumbres. Un error en este punto cuesta mucho, así que el análisis tiene que hacerse antes de firmar el arrendamiento.

¿Cómo usan los centros comerciales los datos de origen para el mix de inquilinos?

Los operadores de centros comerciales y propietarios usan el análisis del área de captación en dos direcciones a la vez. La primera es hacia dentro: ver qué categorías de inquilinos sobran o faltan para la base real de visitantes del centro. Un centro que atrae una parte desproporcionada de sus visitantes de distritos urbanos con población más joven puede quedarse corto en categorías que interesan a ese público, diga lo que diga la fórmula convencional para centros comerciales.

La segunda es hacia fuera: mostrar el área de captación a los posibles inquilinos. Un inquilino ancla que negocia un arrendamiento quiere la cifra global de afluencia, y también saber de dónde vienen esos visitantes y si esa población se solapa con la clientela propia de la marca. Los datos de origen dan al arrendador algo concreto que enseñar y que las cifras globales de tráfico no pueden ofrecer.

¿Cómo orientan los datos de origen la inversión en marketing?

Los datos de origen a nivel de distrito cambian la forma de repartir los presupuestos de marketing. Si el área de captación muestra que las visitas desde un distrito a diez kilómetros llevan tres años bajando, quizá porque un competidor abrió en esa zona, el problema es distinto de un descenso que afecta por igual a toda el área. El primero pide comunicación segmentada y quizá una colaboración con el transporte local; el segundo apunta a un problema más amplio de marca o de producto.

Para las ciudades y municipios, la misma lógica se aplica a los servicios públicos y a los espacios de ocio. Una biblioteca que atrae casi solo a gente del distrito de alrededor sirve a un área de captación estrecha, y eso puede deberse más a barreras de transporte que a la demanda del área más amplia. Un espacio cultural que quiere demostrar su importancia regional ante quienes lo financian puede usar datos de origen para mostrar exactamente a qué distritos llega y cuáles siguen desatendidos. Cómo se mueve la gente una vez dentro del distrito es otra cuestión, y la afluencia como pulso del barrio muestra si una calle comercial sirve de verdad a quienes viven alrededor.

¿Cómo son los datos del área de captación en la práctica?

Los datos que proporciona un despliegue de analítica de red móvil son recuentos de visitantes desglosados por distrito de origen, por día y temporada, así que ve qué distritos aportan más visitantes con el tiempo y cuáles menos. Los caminos que eligen los visitantes dentro del lugar proceden del conteo por Wi-Fi o sensores, no de los datos de red. Con todo ello puede comparar el perfil de su área de captación con el de ubicaciones similares y modelar qué podría hacerle al reparto una nueva conexión de transporte o la apertura de un competidor.

Todo esto es anónimo y agregado. La analítica de red móvil trabaja a escala de distritos y periodos de tiempo, nunca con trayectos individuales ni con personas identificables. En el conjunto de datos no aparece el domicilio de nadie, solo el distrito del que procede un grupo de visitantes, expresado como un recuento. Ese nivel basta para todas las decisiones descritas arriba, y es el nivel en el que este análisis siempre ha tenido sentido.

La captación que creía tener

De dónde vienen los visitantes es la pregunta más básica que un establecimiento puede hacerse sobre sí mismo. Va antes que la conversión, el tiempo de permanencia o los ingresos por visita, porque todas esas preguntas dependen de saber primero quién está llegando.

La analítica de origen, hecha a escala de distrito, está pensada para corregir la suposición de la que parten la mayoría de los establecimientos, sin identificar a nadie. Esa suposición suele acercarse lo bastante como para parecer plausible, pero rara vez lo bastante como para jugarse en ella una decisión de selección de ubicación.

Bumbee Labs es la empresa detrás del único método de medición de afluencia en Europa aprobado por una autoridad de protección de datos.