Áreas de influencia: radios, isócronas y modelos de atracción
Tres formas de responder hasta dónde llega un local, con sus ventajas y límites, y un ejemplo hipotético del modelo de Huff para ver cómo cambian los resultados según los supuestos.
El área de influencia de un local es el territorio desde el que proviene la mayor parte de sus clientes. Delimitarla es el primer paso de casi cualquier análisis de geomarketing: permite estimar la población que un local puede atender, detectar superposiciones entre sucursales y evaluar si un sitio nuevo le quitaría clientes a uno existente.
Hay tres formas principales de hacerlo, de menor a mayor exigencia de datos.
1. Radios de distancia
La aproximación más simple traza un círculo de, por ejemplo, uno, dos o cinco kilómetros alrededor del local. Es rápida y fácil de explicar, pero supone que los clientes llegan en línea recta y en igualdad de condiciones desde cualquier dirección.
En la práctica, un río, una avenida sin cruces o una zona sin calles alteran mucho esa geometría. Los radios sirven para una primera mirada, no para decisiones finas.
2. Isócronas: tiempos de viaje
Una isócrona delimita el territorio desde el cual se llega al local en un tiempo dado, por ejemplo diez minutos en auto o quince minutos a pie. Se calcula sobre la red vial real, de modo que incorpora calles, sentidos de circulación y barreras.
Herramientas abiertas permiten calcularlas a partir de los datos de OpenStreetMap. Su principal límite es que no consideran la competencia: dos locales cercanos tendrán isócronas casi idénticas aunque en la realidad se repartan la clientela.
3. Modelos de atracción: el modelo de Huff
Los modelos de atracción comercial reconocen que el consumidor elige entre varias alternativas. El más difundido es el modelo de Huff (1963), que estima la probabilidad de que un consumidor de una zona elija cada local en función de dos factores:
- el atractivo del local, habitualmente aproximado por su superficie de venta, y
- la distancia o el tiempo de viaje hasta él.
La probabilidad de elegir el local j es proporcional a su atractivo dividido por la distancia elevada a un exponente β, y se normaliza para que la suma entre todos los locales sea uno. El parámetro β mide cuánto pesa la distancia: cuanto mayor es, más se penaliza ir lejos.
Un ejemplo hipotético
Supongamos un consumidor y tres locales ficticios:
| Local | Superficie de venta | Distancia al consumidor |
|---|---|---|
| A | 1.200 m² | 2 km |
| B | 600 m² | 1 km |
| C | 300 m² | 0,5 km |
Con β = 1, el atractivo de cada local dividido por su distancia da el mismo valor (600 en los tres casos), por lo que el modelo asigna una probabilidad de un tercio a cada uno. Con β = 2, la distancia pesa más: el local C, el más cercano, concentra más de la mitad de la probabilidad y el local A, el más grande, cae a alrededor de un séptimo.
El ejemplo muestra por qué el valor de β no puede elegirse a ojo. Depende del tipo de producto (no se recorre la misma distancia para comprar pan que para comprar un electrodoméstico), del medio de transporte y de la región. Lo recomendable es calibrarlo con datos observados de clientes cuando existen.
Cuál elegir
| Método | Datos que exige | Considera competencia | Uso recomendado |
|---|---|---|---|
| Radios | Ubicación del local | No | Exploración inicial |
| Isócronas | Red vial | No | Accesibilidad y cobertura |
| Modelo de Huff | Locales, atractivo, red vial y demanda | Sí | Evaluación de sitios y canibalización |
Cuando la empresa cuenta con direcciones de clientes, conviene además dibujar el área observada: el territorio que efectivamente concentra, por ejemplo, el 70 % de los clientes de cada local. Compararla con el área teórica suele revelar barreras, hábitos de desplazamiento o competidores que el modelo no había captado.
Ejemplo hipotético: probabilidad de elegir cada local según el parámetro de fricción de la distancia (β)
