4 serviços de geomarketing e modelos cases financeiro

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Serviçosde Geomarketing

e ModelosCase Financeiro

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Background

Identificar

melhores locais

para a abertura

de novas lojas

de uma

financeira

em uma área

determinada

através da

estimativa

da receita

esperadacalculado por um estudo

estatístico que tem como

insumo a base transacional

desta empresa.

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Fases do Projeto

33% 44% 86%65%

1ª Etapa

Mapeamento da demanda observada na rede, através das

características geodemográficas dos

clientes e da população residente e/ou trabalhadora

2ª Etapa

Modelagem estatística:

Estabelecer a relação entre o transacional

observado e as características

geodemográficas dos setores censitários

3ª Etapa

Aplicação do modelo estatístico para o

Estado de São Paulo. Identificação das áreas de maior

potencial

4ª Etapa

Checagem manual de cada ponto

recomendado levando-se em conta

características mercadológicas das

áreas em estudo

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Mapeamento da Demanda

Geocodificação de clientes nos endereços residencial e comercial.

Etapa 1

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Cálculo e classificação dos clientes pelo endereço mais próximo.

Etapa 1 – Mapeamento da Demanda

Etapa 1

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Separação das bases dos clientes em 2 bases distintas.

RESIDENCIAL


Etapa 1

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COMERCIAL


Etapa 1

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Cálculo da demanda por setor em relação à loja.


Etapa 1

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Separação das bases dos clientes em 2 bases distintas..


Caracterização da população por aspectos demográficos / sociais / características do trabalho / concorrência e mercado.


Domicílios 3150

Casas 1638

Apartamentos 1512

População 18.798

Renda Nominal Familiar R$ 1.963,31

Despesa Familiar com Alimentação R$ 251,86

Trabalhadores 1.236

Salário Médio R$ 935,20

Etapa 1

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Caracterização da demanda por aspectos demográficos / sociais / características do trabalho / concorrência e mercado.

Modelagem estatística

Etapa 2 – Modelagem Estatística

Modelo Probabilístico

O que faz: Mensurar o relacionamento entre características geo-

demográficas das áreas onde residem e/ou trabalham clientes com

os respectivos potenciais de demanda. Aplicar método para

potencializar áreas de expansão.

Unidade de observação: Setores censitários de residência e trabalho dos

clientes.

O que foi estimado (variável dependente): faturamento gerado pela

população do setor i na loja j.

Variáveis explicativas (independentes): características demográficas e

econômicas das populações residencial e comercial, características do

mercado (concorrência, canibalização, etc.), e urbanísticas (distância

à loja, proximidade de shopping, etc.)

Método: Modelo multivariado com ajuste para distribuição censurada.

Devido à grande quantidade de setores vazios (sem clientes), foi

necessário utilizar ajuste para distribuição censurada. Adotamos o

modelo econométrico TOBITO. (detalhes em Greene, W.

“Econometric Analysis” ch22. )

Etapa 2

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Variáveis relativas a

população residente:

População

Domicílios

Renda do chefe

Idade

Sexo

Classe Social

Consumo

Outras

Variáveis relativas a

população trabalhadora:

Quantidade de trabalhadores

Rendimento médio

Grau de Instrução

Profissões Variáveis de mercado:

Concorrentes

Outra loja da rede

Comércios

Shopping Centers

Agências Bancárias

Captura Externa

ESTIMATIVA DE POTENCIAL

DISTÂNCIA

ESPECIFICAÇÃO

O modelo de regressão baseado em dados censurados Tobit é dado por:

yi* = ’xi + i, (2) , onde

yi = 0 se yi* <= 0 e yi = yi* se yi* > 0e o índice i varia de 1 a n observações.

Etapa 2

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APLICAÇÃO – TODAS AS LOJAS

Etapa 2

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AVALIAÇÃO

Estimado Observado

Etapa 2

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Modelo Residencial : Simulações

Efeito do Grau de Instrução da População Residente

R$ 120,000

R$ 130,000

R$ 140,000

R$ 150,000

R$ 160,000

R$ 170,000

R$ 180,000

R$ 190,000

20% 22% 24% 26% 28% 30% 32% 34% 36%

Percentual na faixa de instrução

Rec

eit

a M

en

sa

l E

sp

era

da d

a P

op

ula

ção

Res

iden

cia

l

efeito curso superior Efeito Segundo Grau Efeito Primeiro Grau efeito sem instrucao

Efeito da Proporção Masculina residente

R$ 120,000

R$ 130,000

R$ 140,000

R$ 150,000

R$ 160,000

R$ 170,000

R$ 180,000

R$ 190,000

44% 45% 46% 47% 48% 49% 50% 51%

Percentual de Homens na Região

Fa

tura

me

nto

Me

ns

al E

sp

era

do

(re

sid

en

cia

l)

Etapa 2

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Decréscimo Médio Esperado por Distância da Loja (em kms)

R$ -

R$ 50,000

R$ 100,000

R$ 150,000

R$ 200,000

R$ 250,000

R$ 300,000

R$ 350,000

0 0.5 1 1.5 2 2.5

kms da loja

Re

ce

ita

Me

ns

al E

sp

era

da

da

Po

pu

laç

ão

Re

sid

en

cia

l

Efeito Distancia em Kms

Efeito do Aumento de Domicílios por Setor (Densidade Demográfica)

R$ -

R$ 50,000

R$ 100,000

R$ 150,000

R$ 200,000

R$ 250,000

150.00 200.00 250.00 300.00 350.00 400.00 450.00

Domicílios por setor censitário

Rec

eit

a M

en

sa

l E

sp

era

da d

a P

op

ula

ção

Res

iden

cia

l

Modelo Residencial : Simulações

Etapa 2

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Geocodificação de clientes nos endereços residencial e comercial.Cálculo e classificação dos clientes pelo endereço mais próximo.Separação das bases dos clientes em 2 bases distintas. Cálculo da demanda por setor em relação à loja.Caracterização da demanda por aspectos demográficos / sociais / características do trabalho / concorrência e mercado.Modelagem estatísticaPotencialização de novas regiões.

Etapa 3 – Aplicação do Modelo

O algoritmo de escoragem potencializa o setor,em seguida passa para o próximo e assim pordiante, em função dos xBetas do modelo maiscaptura externa.

Etapa 3

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Geocodificação de clientes nos endereços residencial e comercial.Cálculo e classificação dos clientes pelo endereço mais próximo.Separação das bases dos clientes em 2 bases distintas. Cálculo da demanda por setor em relação à loja.Caracterização da demanda por aspectos demográficos / sociais / características do trabalho / concorrência e mercado.Modelagem estatísticaPotencialização de novas regiões.Ajustes manuais

Áreas de Grande Potencial

Etapa 4 – Ajustes Manuais

Etapa 4

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Geocodificação de clientes nos endereços residencial e comercial.Cálculo e classificação dos clientes pelo endereço mais próximo.Separação das bases dos clientes em 2 bases distintas. Cálculo da demanda por setor em relação à loja.Caracterização da demanda por aspectos demográficos / sociais / características do trabalho / concorrência e mercado.Modelagem estatísticaPotencialização de novas regiões.Ajustes manuais

Ajuste Mercadológico

Etapa 4 – Ajustes Manuais

Região Recomendada

Etapa 4

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