miércoles, 13 de mayo de 2009

GeoMarketing - Áreas de Influencia (I) Modelos Gravitacionales














Se abre con este post unos de los temas más importantes a la hora de efectuar un estudio de geomarketing, las áreas de influencia. He creído conveniente dividir el tema en varias entregas, una por cada tipo de área. En esta primera entrega se habla de los modelos gravitacionales, los más interesantes ya que miden la atracción de un punto de venta y nos pueden servir para evaluar el posible comportamiento ante la apertura de un punto de venta, aunque en siguientes temas se comentarán las áreas por reparto total del territorio, por distancias, según la distribución de los propios clientes y según la distribución de la propia red de oficinas.

¿Qué se entiende por área de influencia?
Por el área de influencia se entiende el espacio geográfico cuya población se dirige con fuerte preponderancia a una localidad importante de ese espacio, para la adquisición de bienes o servicios allí ofertados. Parece lógico aplicar la “Ley del mínimo esfuerzo” por la cual los fenómenos de la naturaleza alcanzan sus objetivos por el tramo más corto. Es por ello que distancia o tiempo de viaje es una variable importante, ya que conforme aumentan éstas, la atracción disminuye.

Los modelos gravitacionales
La estimación de las áreas de mercado ha sido muy estudiada y se han creado multitud de modelos tanto analíticos como matemáticos dentro de los sistemas de información geográfica (Moreno, 2002). Estos modelos se pueden englobar dentro de los llamados modelos gravitacionales que se fundamentan en dos variables, una variable “masa” o de atracción y otra variable “fricción” o de frenado. Los modelos más estudiados son los de Reilly (1931), Huff (1963) y el Multiplicativo de Interacción Competitiva (MMIC) de Nakanishi y Cooper (1974). En estos modelos las variables han sido sustituidas por la superficie de venta (“masa”) y la distancia (“fricción”), mientras en los modelos MMIC no son sólo dos las variables si no las que se deseen o deriven como significativas de un estudio estadístico.