104385 by UNIGIS América Latina

Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en

Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg

Geomarketing para la implementación de oficinas y ATMs del Banco del Austro, Cuenca, Ecuador Geomarketing for the implementation of offices and ATMs of Banco del Austro, Cuenca, Ecuador by/por

Ing. Cristian Geovanny Mora Naranjo 01524642 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science– MSc Advisor ǀ Supervisor:

Harald Schernthanner PhD

Cuenca - Ecuador, 2017

Compromiso de Ciencia

Por medio del presente documento, incluyendo mí firma personal científico y aseguro que mi tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

_______________________ (firma) Cuenca, 13 de diciembre de 2020

Dedicatoria

Agradezco a Dios, mis padres, enamorada y futuros suegros por el apoyo brindado en el desarrollo de esta investigación, en la cual he invertido tiempo y esfuerzo para la culminación de esta nueva etapa de estudio.

A mi tutor de tesis el Dr. Rafael Ramallo, el cual me ayudó a cumplir con todos los requerimientos para la presentación de este documento.

Resumen

En busca de mejorar la rentabilidad de los puntos de atención del Banco del Austro, se ha relacionado factores poblacionales y económicos para obtener resultados referenciales, que indiquen lugares potenciales, los cuales se considerarán como zonas de interés para proyectar mayor transaccionalidad y rentabilidad. El presente trabajo se relacionó al Geomarketing con la planificación estratégica de las localidades para la instalación de puntos de atención del Banco del Austro considerando los elementos de estudio que permitan determinar los lugares idóneos y donde se demuestre que la rentabilidad alcance o supere el número de transacciones propuestas por la institución financiera. El estudio realizado se basa en la aplicación de las variables asociadas al Geomarketing que determinan la situación de las zonas de interés de acuerdo a la información económica y poblacional aplicando la Evaluación Multicriterio, que permite establecer jerarquías y que determinan los atributos más importantes de acuerdo al análisis realizado. De la misma manera se utilizó polígonos de Voronoi que señalan el alcance geográfico de cada zona de interés que determinará la factibilidad de instalación de un punto de atención para el banco. Realizado el análisis se obtuvo resultados de zonas que se propondrán como alternativas para establecer nuevos puntos de atención considerando que se debe mejorar la situación actual de la rentabilidad en sus ubicaciones. Palabras Clave: punto de atención para el banco, transaccionalidad, rentabilidad, Geomarketing, Evaluación Multicriterio, Voronoi, ubicaciones.

Abstract

In order to improve the profit of Austro´s Bank points of attention, the population and economic factors have been linked to obtain referential results, which indicate potential places, which are considered as areas of interest for the project with greater transactionality and profit.

In the present work, Geomarketing was related to the strategic planning of the localities for the installation of Austro's Bank service points, considering the study of the elements that allow the ideal places and where it is demonstrated that the profit reaches or exceeds the number of transactions proposed by the Bank.

The study is based on the application of the Geomarketing associated with variables and the situation of different areas, according to the information of the population and the economic variables, by applying the Multi-Criteria Evaluation. This allows to determinate the most important attributes according to the performed analysis. In these variables, we use Voronoi polygons that indicate the geographic scope that shows the results of the different phases of a point attention for the bank.

Once the analysis is done, the results were obtained from areas that will be proposed as alternatives to establish new points of service, considering that the current profit and situation in their locations that should be improved.

Keywords: points of attention, areas of interest, transactions, Geomarketing, MultiCriteria Evaluation, Voronoi polygons, transactionality and profit.

Tabla de Contenidos Glosario ...........................................................................................................................11 1. Introducción .................................................................................................................12 1.1. Antecedentes ........................................................................................................13 1.2. Objetivo General ...................................................................................................13 1.3. Objetivos Específicos .............................................................................................13 1.4. Preguntas de investigación ....................................................................................14 1.5. Hipótesis ...............................................................................................................14 1.6. Justificación ...........................................................................................................14 1.7. Alcance ..................................................................................................................16 2. Revisión de Literatura ...................................................................................................18 2.1. Marco Referencial .................................................................................................18 2.1.1 Problema de la ubicación. ................................................................................19 2.1.1.1. Solución a los problemas de la ubicación .................................................20 2.1.1.2. Localización de establecimientos .............................................................20 2.1.1.3. Selección de mejores ubicaciones para puntos de atención del banco .....21 2.1.1.4. Marketing Mix y su aplicación Geográfica en la selección de lugares para la instalación de puntos de atención. .......................................................................23 2.2. Marco Teórico........................................................................................................25 2.2.1 Geomarketing ..................................................................................................25 2.2.1.1. Geomarketing y Variables asociadas ........................................................26 2.2.1.2. Elementos de un Sistema de Geomarketing .............................................28 2.2.2. Evaluación Multicriterio (EMC) mediante proceso Jerárquico de Saaty ...........30 2.2.3. Diagramas de Voronoi. ....................................................................................32 2.2.4. Método Promedio Móvil Simple .....................................................................33 5

2.3. Trabajos Relacionados ...........................................................................................34 2.3.1. Aplicación de la Evaluación Multicriterio mediante el Proceso Jerárquico de Saaty ........................................................................................................................35 2.3.2. Aplicación de Diagramas de Voronoi ...............................................................38 2.3.3. Aplicación del Método Promedio Móvil Simple (PMS).....................................41 3. Metodología.................................................................................................................43 3.1. Área de Estudio .....................................................................................................43 3.2 Insumos con los que cuenta el análisis ....................................................................45 3.3. Justificación de la Metodología Seleccionada ........................................................45 3.4. Flujograma previsto de la metodología a usar ........................................................47 3.4.1 Definición del problema espacial .....................................................................49 3.4.2 Identificación de variables a analizar ................................................................49 3.4.3. Evaluación de criterios ....................................................................................50 3.4.3.1 Información comercial del área de estudio................................................53 3.4.3.1.1 Ubicación en áreas económicas ..........................................................53 3.4.3.1.2 Cercanía a Centros Comerciales .........................................................54 3.4.3.1.3 Distancia y ubicación de la competencia ............................................54 3.4.3.2. Ubicación geográfica de componentes del banco .....................................55 3.4.3.2.1 Concentración de clientes del Banco del Austro .................................55 3.4.3.2.2 Ubicación de Puntos de atención del Banco del Austro ......................56 3.4.3.3. Información poblacional del área de estudio ............................................58 3.4.3.3.1 Parroquias más pobladas ...................................................................58 3.4.3.3.2 Parroquias con mayor densidad poblacional ......................................58 3.4.3.3.3 Cercanía a parques .............................................................................59 3.4.3.4 Evaluación cuantitativa de criterios ...........................................................59 6

3.4.3.5. Cuantificación de rentabilidad de las zonas de interés ..............................64 3.4.4. Flujo de procesamiento de la información ......................................................64 4. Resultados de criterios evaluados.................................................................................68 4.1 Información comercial del área de estudio .............................................................68 4.1.1 Ubicación de áreas comerciales en la ciudad de Cuenca ..................................68 4.1.2 Cercanía a Centros Comerciales .......................................................................70 4.1.3 Distancia y ubicación de la competencia ..........................................................71 4.2 Ubicación geográfica de componentes del banco ...................................................74 4.2.1 Concentración de clientes del Banco del Austro ...............................................74 4.2.2 Distancia de Puntos de atención del Banco del Austro .....................................76 4.3 Información de la población del área de estudio.....................................................77 4.3.1 Parroquias más pobladas .................................................................................77 4.3.2 Parroquias con mayor densidad poblacional ...................................................79 4.3.3 Cercanía a parques ..........................................................................................81 4.4. Presentación de Resultados ...................................................................................83 4.5. Discusión de resultados .........................................................................................85 4.5.1. Zonas de Interés .............................................................................................85 4.5.2. Resultados de acuerdo a los criterios analizados .............................................95 4.5.3. Cuantificación de rentabilidad de las zonas de interés obtenidas ....................98 4.6. Interpretación de resultados................................................................................102 5. Conclusiones ..............................................................................................................104 6.

Bibliografía .............................................................................................................105

7. Anexos .......................................................................................................................108 Anexo A. ....................................................................................................................108 Anexo B. . ...................................................................................................................110 7

Lista de Figuras Figura 1. Mapa de parroquias urbanas del cantón Cuenca................................................17 Figura 2. Cuestiones Críticas de la distribución comercial .................................................26 Figura 3. Elementos de un sistema de Geomarketing .......................................................28 Figura 4. Diagrama de Voronoi .........................................................................................32 Figura 5. Diagrama de Flujo EIA. .......................................................................................37 Figura 6. Evaluación del Impacto Ambiental ....................................................................38 Figura 7. Diagrama de Voronoi de Unidades Bancarias de la ciudad de Toluca ..................39 Figura 8. Áreas de cobertura de Hospitales en Río de Janeiro ..........................................40 Figura 9. Demanda real del producto vs Pronóstico PMS ..................................................42 Figura 10. Área de estudio, elaboración propia.................................................................43 Figura 11. Puntos de Atención del Banco del Austro .........................................................44 Figura 12. Diagrama general de la metodología EMC ........................................................48 Figura 13. Polígonos de Voronoi de puntos de atención del Banco del Austro ..................51 Figura 14. Jerarquía de Criterios ......................................................................................62 Figura 15. Flujo de Información ........................................................................................66 Figura 16. Aplicación de Superposición Ponderada ...........................................................67 Figura 17. Clasificación de Densidad Comercial. Elaboración propia. ................................69 Figura 18. Mercados y Centros Comerciales dentro del perímetro urbano .......................70 Figura 19. Distancia de centros comerciales. ....................................................................71 Figura 20. Cobertura de la competencia del Banco del Austro ..........................................72 Figura 21. Distancia de la Competencia ............................................................................73 Figura 22. Ubicación de clientes respecto a los puntos de atención del banco ..................74 Figura 23. Concentración de Clientes del Banco del Austro...............................................75 Figura 24. Distancia de cobertura de puntos de atención. ................................................77 Figura 25. Población de parroquias urbanas de Cuenca ....................................................79 Figura 26. Densidad poblacional por parroquias urbanas .................................................80 Figura 27. Parques dentro de la zona urbana de Cuenca...................................................81 Figura 28. Distancia de Parques respecto a los puntos de atención ..................................82 Figura 29. Mapa Sopesado con Superposición Ponderada ................................................83 8

Figura 30. Zonas de interés ..............................................................................................85 Figura 31. Zona 1: Av. de las Américas y Av. Don Bosco .....................................................87 Figura 32. Zona 2: Baltazara de Calderón y Miguel Heredia ..............................................88 Figura 33. Zona 3: Vargas Machuca y Calle Mariscal Lamar ...............................................89 Figura 34. Zona 4: Mariano Cueva y Gran Colombia .........................................................90 Figura 35. Zona 5: Mariscal Sucre y Hermano Miguel .......................................................91 Figura 36. Zona 6: Av. Hurtado de Mendoza y Av. Paseo de Los Cañaris ............................92 Figura 37. Zona 7: Antisana sector Parque Curiquingue ....................................................93 Figura 38. Zona 8: Av. Yanahurco y Valdivia.......................................................................94 Figura 39: Zona 9: Av. Solano y Luis Moreno Mora ...........................................................95 Figura 40. Zonas de interés respecto a la ubicación de clientes ........................................96 Figura 41. Zonas de factibilidad respecto al radio de afluencia .........................................99

Lista de Tablas Tabla 1. Ponderación de Factores de Estudio de Impacto Ambiental (EIA). ........................36 Tabla 2. Nivel de servicio del producto ..............................................................................41 Tabla 3. Radio de cobertura de los polígonos de Voronoi por cada punto de atención.......52 Tabla 4. Puntos de Atención de baja rentabilidad promedio junio 2016 – junio 2017 ........57 Tabla 5. Evaluación Multicriterio ......................................................................................61 Tabla 6. Normalización de Criterios ..................................................................................63 Tabla 7. Ponderación de Criterios .....................................................................................63 Tabla 8.Puntos de atención de baja rentabilidad de acuerdo a la ubicación en áreas comerciales ......................................................................................................................69 Tabla 9. Puntos de atención de baja rentabilidad de acuerdo a la concentración de clientes del banco .........................................................................................................................76 Tabla 10. Población de área urbana de Cuenca.................................................................78 Tabla 11. Densidad poblacional relacionada a los puntos de atención de menor rentabilidad del banco......................................................................................................80 Tabla 12. Distancia de parques respecto a puntos de baja rentabilidad ............................82 Tabla 13. Zonas de interés ................................................................................................86 9

Tabla 14. Transaccionalidad de los puntos más cercanos a las zonas de interés ..............100 Tabla 15. Pronóstico de Transacciones por Zona de Afluencia .........................................101 Tabla 16. Promedio de Transacciones según el nivel de factibilidad de las zonas ............101 Tabla 17. Transaccionalidad aproximada de zonas de interés .........................................102 Tabla 18. Rentabilidad Total de las Zonas de Interés .......................................................103

Glosario AHP: Proceso de Análisis Jerárquico ATM: Automated Teller Machine, máquina expendedora usada para realizar transacciones bancarias. Buffer: Zona de influencia alrededor de entidades de entrada a una distancia especificada EIA: Estudio de Impacto Ambiental. EMC: Evaluación Multicriterio ESRI: Environmental Systems Research Institute, es una empresa que desarrolla y comercializa software para Sistemas de Información Geográfica y es una de las compañías líderes en el sector a nivel mundial. INEC: Instituto Nacional de Estadísticas y Censos Marketing: Conjunto de técnicas y estudios que tienen como objeto mejorar la comercialización de un producto. OSM: Open Street Maps PMS: Promedio Móvil Simple SIG: Sistema de Información Geográfica TIE: Teoría de Interacción Espacial

1. Introducción El Banco del Austro es una institución financiera de prestigio en el Ecuador, posee 93 agencias a nivel nacional y cuenta con 170 Automated Teller Machines (ATM) distribuidos a través de todo el país. En el área urbana de la ciudad de Cuenca se ubica su sede matriz en donde además cuenta con 62 puntos de atención para brindar acceso de la cartera de servicios a sus actuales usuarios financieros; esto está estrechamente ligado a “las actividades financieras tienen una naturaleza urbana en el sentido de que están estrechamente ligadas a la complejidad de la economía que se desarrolla en las ciudades” (Huitrón, Izquierdo y Delgado, 2015, p. 18). La determinación de lugares sobresalientes donde la institución financiera pueda emplazarse requiere de un estudio profundo de varios componentes de información, el cual permite establecer pautas e identificar las mejores opciones según un análisis geográfico con el fin de tomar una decisión sustentada en cifras. El Banco del Austro en función a su constante crecimiento requiere indicios de lugares más apropiados para la instalación de sus puntos de atención sean necesarios, por lo que se plantea buscar una metodología de análisis que brinde de una manera cuantitativa la referencia de la zona o zonas en donde un punto de atención del Banco del Austro verá la necesidad de tener presencia y con ello abastecer su servicio a la comunidad.

El uso de análisis geográfico para la selección de mejores lugares e instalación de puntos de atención no es algo nuevo y se realiza en prácticas comunes con diferentes negocios. El Geomarketing, es la combinación del Marketing común con estrategias de posición de marca y expansión de productos establecida sobre los principios de ubicación y distancia en un entorno económico con la finalidad de delimitar el mercado objetivo (Huitrón et al. 2015), donde el uso de un Sistema de Información Geográfica (SIG) es fundamental para recoger estudios y obtener resultados que brinden soporte a la decisión de implementar un punto de atención del Banco del Austro.

1.1. Antecedentes El Banco del Austro posee una trayectoria de 40 años en la ciudad de Cuenca(Banco del Austro 2017), y es una entidad financiera con un alto nivel de aceptación de sus clientes en esta ciudad respaldado por el reporte de captaciones de la Superintendencia de Bancos del Ecuador (2017). A pesar de su liderazgo en el segmento de bancos medianos, sus herramientas en cuanto a selección de puntos de atención podrían ser mejoradas. En los análisis de ubicaciones que se realizan en la ciudad de Cuenca no se toman en cuenta variables y criterios de prospección (ver Anexo B). Esto debido a que los informes de factibilidad son muy básicos y contienen información referencial de lugares obtenidos bajo mínimos criterios, sin contar con mayor cantidad de variables que determinen lugares idóneos para la instalación de puntos de atención. A pesar de que no existe un estudio integral para la instalación de puntos de atención cuando se realizan las instalaciones, estos son medidos por su nivel de transaccionalidad, de modo que si un cajero no es rentable el Banco procede a retirarlo, generando así pérdidas económicas e incluso desgaste de la marca al no exponerla en lugares accesibles para los clientes.

1.2. Objetivo General Identificar nuevas ubicaciones geográficas para las agencias o ATMs del Banco del Austro en la ciudad de Cuenca, Ecuador, que permitan mayor rentabilidad para el año 2018.

1.3. Objetivos Específicos 

Identificar indicadores poblacionales y comerciales para valorar la rentabilidad de las agencias o ATMs en el periodo anual 2017.



Determinar la factibilidad geográfica que poseen las agencias o ATMs de los competidores, comparando los puntos del Banco del Austro. 13



Estudiar la información geográfica del banco respecto a lugares de aglutinamiento masivo de personas como parámetro adicional para instalar puntos de atención.



Confirmar las zonas con probabilidad de mayor rentabilidad para instalar agencias o ATMs del Banco del Austro en la ciudad de Cuenca, Ecuador.

1.4. Preguntas de investigación 

¿Cuáles son los indicadores poblacionales que permitan valorar las ubicaciones candidatas donde se pretende instalar agencias o ATMs del banco?



¿Cuál sería la información geográfica donde se posiciona la competencia con respecto a las localidades candidatas?



¿Cuál sería el modelo para identificar las zonas de mayor proyección económica que beneficie la instalación de una agencia o ATM del banco?



¿Cuáles serían las zonas de mayor rentabilidad para la instalación de una agencia o ATM del banco?

1.5. Hipótesis El uso de técnicas de Análisis Estadístico – Espacial, determina las ubicaciones rentables para la instalación de puntos de atención, aspecto que, de acuerdo a una proyección, incrementaría la transaccionalidad en un promedio de 50% de todos los puntos de atención de baja rentabilidad del Banco del Austro en la ciudad de Cuenca, Ecuador para la gestión 2018.

1.6. Justificación La relevancia de investigar los mejores puntos de atención para el Banco del Austro surge de una necesidad fundamentada para la obtención de una rentabilidad eficiente en los puntos de atención del banco. El cual requiere potenciar sus servicios en lugares de proyección económica, por lo que se requiere realizar un análisis espacial que junte los 14

atributos económicos y poblacionales que propongan una solución de lugares óptimos para la instalación de puntos de atención. El Banco actualmente realiza sus procesos de mercadeo y posicionamiento de marca sin la ayuda de una herramienta informática para determinar la mejor ubicación de sus puntos de atención. Este trabajo se realiza de acuerdo a información obtenida a través de visitas de campo que ayudan a la investigación de los lugares más opcionados. Así mismo se ha generado conflictos a la hora de proponer ubicaciones para nuevas agencias o ATMs, debido a que no existe un informe completo de factibilidad con factores externos que ayuden de manera más precisa a identificar el lugar idóneo donde el banco obtendrá rentabilidad por la presencia de sus clientes (ver Anexo B). En algunos casos la instalación de un punto de atención se basa en pedido de colaboradores o gente cercana a esta institución, pero el análisis espacial en muchos casos es inexistente y no se puede proyectar las oportunidades de mercado que faculten la instalación de una agencia o ATM. La investigación planteada en este documento conlleva a generar un instrumento de medida para el análisis de selección de ubicaciones y con esto obtener información que determine la planeación de mejores estrategias. Una vez terminado este documento se tendrá un resultado que servirá para desarrollar futuras líneas de investigación, en torno a la instalación en puntos de atención, aumentando así la cobertura del banco y mejorando el universo de clientes (Anastasi, Blanco, Elosegui y Sangiácomo, 2010). Desde el punto de vista social, la investigación podría servir para el desarrollo de futuros programas de georeferenciación de no solo agencias bancarias, sino de nichos económicos que beneficiará a los usuarios potenciales que busquen la inserción de nuevos comercios, lo cual generará un impacto en la sociedad. A su vez esto generará una conexión con los clientes bancarios “Hunters” los cuales constituyen el segmento tradicional al que apunta le Banco del Austro, quienes buscan personalización de la atención y de servicios (Accenture 2017). La accesibilidad en los puntos de atención del sistema financiero determina un factor discriminante en la preferencia de los clientes hacia una institución financiera. Se 15

pretende analizar las relaciones entre la oferta y demanda que determinen las ubicaciones que tengan mejor accesibilidad a los potenciales clientes y de esta manera generar una mayor preferencia hacia los puntos de atención del banco (Bosque, Moreno, Fuenzalida y Gómez, 2012). Generalmente las tendencias están marcadas en cada ciudad por concentración de negocios conocidos como “lugares comerciales”, en esos principales espacios habrá instituciones bancarias peleándose un lugar por establecerse, el encontrar una oportunidad donde ofrecer servicios financieros es la base de este análisis. En el aspecto comercial, el instalar nuevos puntos de atención dentro del perímetro urbano de la ciudad de Cuenca generará mayor exposición de la marca Banco del Austro, por lo que el establecer zonas de mayor crecimiento comercial es una de las premisas de análisis, según lo determina la Teoría del Lugar Central las áreas de influencia servirá para delimitar las áreas de potencial crecimiento económico (Huitrón et al. 2015).

1.7. Alcance El alcance de esta investigación contempla la identificación de localizaciones candidatas que determinen una rentabilidad significativa en la instalación de puntos de atención para el Banco del Austro, en la ciudad de Cuenca teniendo en cuenta variables poblacionales, económicas, y de competencia que permitirán realizar un estudio de factibilidad que corrobore la importancia de la instalación de una agencia o ATM. El presente trabajo va encaminado a contribuir a las diferentes entidades gerenciales del Banco del Austro, que son las encargadas de la toma de decisiones, proporcionando información relevante en cuanto a localización de ubicaciones específicas que según el análisis realizado se consideren las más importantes en cuanto a localización de nuevos puntos de atención. La investigación propuesta está limitada únicamente al área de estudio que se desarrollará dentro de las parroquias urbanas urbana del cantón Cuenca (SIISE 2015) como muestra la Figura 1. Además, este estudio no se presentará como un aplicativo de ejecución, sino

como un análisis de proyección en la factibilidad que determinará los lugares que tengan mayores posibilidades de que un punto de atención obtenga la mayor transaccionalidad.

Figura 1. Mapa de parroquias urbanas del cantón Cuenca. Basado en INEC (2010)

El uso de la información geográfica generada servirá de punto de partida para establecer la situación actual de los puntos de atención vigentes que presenten baja rentabilidad y que a su vez se requiera repotenciarlos con una reubicación, con esto se establecerá nuevas ubicaciones para puntos de atención de baja rentabilidad y además se podrá determinar nuevos focos de atención que serán de vital importancia para el banco al buscar nuevos lugares dentro de la ciudad para ofrecer sus productos y servicios.

2. Revisión de Literatura

2.1. Marco Referencial Se tiene conciencia de que las concentraciones poblacionales se crean debido a los sectores económicos, de ello viene el estudio del territorio que se ha venido convirtiendo en un factor estratégico para determinar la ubicación comercial más favorable para un negocio, es por lo que tomar la decisión sobre la ubicación económica más favorable para un establecimiento comercial tendrá diferentes tipos de problemas de localización como mencionan Carro Paz y González Gómez (2004), entre estos principales problemas se encuentra el buscar una solución a la localización de comercios para hacerlos competitivos; donde la rentabilidad del negocio se va a ver afectada por la ubicación relativa de locales de la competencia (García 2015). Si bien la ubicación geográfica de los sectores económicos conlleva a concentrar negocios de toda índole, esta también provoca un problema de sobrepoblación económica que a la larga puede tener un aspecto negativo. Si existe mucha concentración de competencia puede hacer que los ingresos económicos potenciales de los negocios se vean mermados al recibir solo una fracción de todo el potencial de está localización. Por ende, se debe realizar un correcto estudio geográfico, analizando los problemas de ubicación de los establecimientos (Huitrón et al. 2015). Los servicios financieros son actividades que representan activos intangibles pero a su vez también representan intercambio de valores financieros (Kunz 2013). Estas actividades tienen naturaleza urbana debido a la realidad económica que crean las ciudades y constituyen el potencial económico que fomenta el desarrollo de una localidad (Hoyos Castillo 2000). Es posible que el establecer mejores ubicaciones donde prestan servicios financieros hará que un área de la ciudad sea más productiva. La ubicación geográfica de los puntos de atención de servicios financieros están determinados por factores de relación espacial y características sociodemográficas (De Pietri, Dietrich, Mayo y Carcagno, 2011), es decir que para establecer la instalación de una 18

agencia o ATM se debe considerar la existencia de lugares con concentración económica, infraestructuras concurridas, medios de acceso, y atracciones (Martínez Rubio 2015). Además se debe considerar la asociación con el factor económico de los habitantes; es así que teniendo esta relación constituida se evidenciará la concentración socioeconómica dentro del ámbito geográfico (Chasco 2003). De esta forma se establece la ubicación de instalaciones de un banco.

2.1.1 Problema de la ubicación. Las ciudades se han convertido en grandes centros de concentración económica, siendo este el motivo por el que instituciones financieras buscan las principales ciudades de un país para establecerse, prestando servicios financieros a un gran potencial de posibles clientes (Huitrón et al. 2015). Los negocios generalmente se establecen en zonas donde existe gran concentración económica, puede ser cierta esta afirmación pero como mencionan (Bosque Sendra et al. 2012) se debería analizar de forma global la localización de las actividades humanas sobre el territorio, de tal modo que se podría entender el uso del territorio y a su vez conocer nuevas áreas económicas emergentes. Existen diversas causas que originan los problemas de localización que mencionan Carro Paz y González Gómez (2004): La expansión de las áreas económicamente activas es donde un negocio querrá ir al ritmo de este crecimiento y deberá tomar decisiones que afecten su negocio, para lo cual se debe realizar un correcto estudio si se desea que esta oportunidad sea favorable y no termine en fracaso: -

La falta de demanda de los servicios que presta un establecimiento al que se debe cerrar o reubicar para conseguir rentabilidad.

La obsolescencia de los servicios que brinde un negocio porque fueron reemplazados por nuevos servicios emergentes, lo que podría significar establecer una nueva instalación en otro lugar o el cierre definitivo.

En estos casos se ha mencionado las causas que producen problemas en la ubicación lo que genera decisiones que encaminan a la expansión de nuevas instalaciones en otros lugares, o el cierre y reubicación de las mismas por los factores descritos.

2.1.1.1. Solución a los problemas de la ubicación Los problemas en las ubicaciones de establecimientos deberán ser solventados con tomas de decisiones basados en análisis estadísticos, estableciendo proyecciones para evaluar cada problema encontrado, en esto se basa el desarrollo de un Esquema Metodológico para establecer una localización óptima de instalaciones (Bosque Sendra et al. 2012) donde se debe analizar los criterios específicos de una situación actual para evaluarla y determinar los procesos que llevaran a un resultado final que señalaran las medidas a tomar en cuanto a la ubicación de un establecimiento. Para la solución de este problema se habla de plantear una metodología completa, lo que llevará al uso de herramientas que produzcan resultados cuantitativos de modo que brinde un soporte para una correcta toma de decisiones (Blanco, Denes y Repetto, 2012).

2.1.1.2. Localización de establecimientos Analizado el problema de ubicación se debe considerar establecer un proceso para la localización de puntos de atención. Generalmente se opta por un nuevo establecimiento cuando se espera obtener mayor rentabilidad en una nueva locación. Carro Paz y González Gómez (2004) señalan que se debe considerar los siguientes pasos para la selección de una ubicación: 1. Determinar los atributos que brinda la nueva locación para categorizarlos como importantes o secundarios 20

2. Reducir el número de regiones donde se vaya a establecer un nuevo establecimiento 3. Recopilar información provista por instituciones de información estadística nacional con los cuales se puede respaldar las ubicaciones candidatas 4. Realizar un análisis cuantitativo de la información recopilada 5. Evaluar factores cualitativos de las locaciones candidatas 6. Preparar un informe final luego del análisis cuantitativo y cualitativo con el fin de establecer posibles recomendaciones sobre las locaciones más factibles para la instalación de un nuevo establecimiento.

Para determinar la localización de establecimientos se puede citar la Teoría de Interacción Espacial (TIE) que permite analizar la conducta espacial de los consumidores respecto a la ubicación de establecimientos comerciales. Es decir que las ubicaciones son dependientes de los hábitos de consumidores como lugares de afluencia masiva distribuidas en la ciudad, relacionado a la evaluación de localidades que desemboca en la toma de decisiones locacionales (Garrocho Rangel 2003).

2.1.1.3. Selección de mejores ubicaciones para puntos de atención del banco

Se debe determinar los factores más importantes para una organización donde se indique la ubicación de una nueva instalación, por lo cual se debe determinar la finalidad del establecimiento para establecer los factores determinantes de una ubicación específica. Así lo mencionan Smith y Sanchez (2003) que consideran muy importantes las características sociodemográficas, económicas, pictográficas y de estilo de vida de los habitantes para determinar una ubicación de un punto de atención de un negocio. En otras palabras, el tipo de gente de una localidad determina que tan factible es una locación, lo que da un abanico de variables con las cuales se va a analizar el terreno para una actividad. Por lo que esta selección comprenderá de un cumulo de datos importantes que serán tratados con herramientas específicas de análisis espacial que permitan llegar a este objetivo (Garrocho y Campos 2010). Las herramientas que se mencionan deberán estar asociadas con análisis geográfico y estudios estadísticos que brinde al analista permitan seleccionar las mejores ubicaciones para un establecimiento. En el análisis espacial, es importante la evaluación de tres factores fundamentales: la competencia, complementariedad y la aglomeración; los cuales juegan un valor importante en el desarrollo de una actividad económica (Kunz 2013). El factor competencia está claramente expresado en conocer la ubicación de servicios financieros similares basados en la oferta y demanda de cada segmento poblacional, esto se realiza a través del análisis espacial donde se extrae información pública considerando los establecimientos financieros similares al banco que determina el público objetivo al que podría interesar lo que indicaría a su vez el área de influencia del análisis espacial (Riquelme 2010). La “complementariedad de servicios” que pueda brindar una institución financiera beneficia la aglomeración de potenciales clientes y rentabiliza los servicios principales del banco. Estos servicios complementarios se los denomina “enganche” y pueden ser atractivos para los clientes aunque no representen grandes ingresos para el banco. Un ejemplo claro es el pago de servicios básicos que atraerá clientes por simple hecho de considerar una ubicación cercana de su trabajo, hogar, etc., pero el banco utiliza esta estrategia para atraer nuevos clientes con sus servicios (Retos Directivos 2015). 22

La “concentración de mercado” dependerá de la aglomeración de asentamientos económicos que realizan la misma actividad, promoviendo áreas especializadas de este tipo de negocio haciendo que aumente la afluencia de clientes en estas zonas especializadas. Un ejemplo claro son los centros comerciales que abarcan gran cantidad de negocios en una sola ubicación (Roldán 2014). Para poder establecer una correcta ubicación, se debe verificar el nivel de afluencia que una zona haya venido generando, no todos los sectores de una ciudad son comerciales y tampoco es que alguna zona que no es comercial pueda llegar a serlo, por lo que se debe realizar estudios de tendencias o proyecciones de como el nivel socio económico está creciendo, lo cual representa analizar la factibilidad y tendencias que se puede realizar contando con información y herramientas geográficas.

2.1.1.4. Marketing Mix y su aplicación Geográfica en la selección de lugares para la instalación de puntos de atención. El Marketing Mix se basa en la combinación de cuatro componentes básicos: producto, precio, distribución y comunicación, que son consideradas las variables tradicionales con las que cuenta una organización para conseguir sus objetivos comerciales; estas variables deben relacionarse y complementarse entre sí para que los objetivos se encaminen en pro de la organización (Espinoza 2014), el entendimiento de la aplicación de técnicas de Marketing está ligado a los componentes del Marketing Mix que ayudan a establecer los objetivos de una ubicación geográfica para la instalación de un punto de atención de una entidad financiera (Campos 2016). Al aplicar el Marketing Mix a temas geográficos se deberá estudiar cada componente y su relación potencial con temas de ubicación según Chasco (2003). Es así como el análisis del componente “producto” se ve relacionado con los servicios propios que ofrece una institución financiera y establecer, en base a información del banco, la ubicación de clientes que usan un determinado servicio y a su vez establecer segmentaciones que podrían beneficiar a una proyección demográfica de potenciales clientes dentro de una 23

ubicación. Es decir, generar un mapeado de la ciudad con nivel socioeconómico, encontrar concentraciones por su segmentación económica y atacar con productos que el banco ofrece. El tema comunicacional tiene relación con las estrategias publicitarias, la presencia de marca está vinculada a como el cliente asocia la presentación de una entidad (Espinoza 2014). Generalmente un banco crea agencias bancarias en donde la concentración económica llegó a un punto máximo o esta a su vez se encuentra en auge por el producto de diferentes factores como la expansión de la ciudad, zonas emergentes de industria, etc. Es donde se tiende aprovechar los estudios geográficos y se logra adelantar a una oportunidad para estar en un lugar de preferencia en donde se obtendrá los mejores beneficios para la institución. Existen varios factores de comunicación como publicidad móvil o estática que están involucrados dentro de este componente del Marketing Mix pero que no será analizada a profundidad sin embargo es un favor que se relaciona mucho con una ubicación de una agencia o ATM. El componente “precio” determina los valores de los servicios y productos que ofrece una institución financiera, estos deben ser analizados respecto a la competencia (Romero 2015). Conocer las ubicaciones donde la presencia del banco sea necesario debido a la falta de oferta de servicios financieros podría ser un factor que afecte favorablemente los ingresos de un banco, sin embargo el trabajo de análisis invertido podría verse afectado si dentro de la ubicación seleccionada si la competencia instaura un punto de atención similar que puede ofrecer los mismos servicios a menor precio, lo que representa un factor perjudicial para los ingresos del banco. La distribución determina los factores de ubicación y las diferentes vías de acceso a los locales de atención, transportarse de un punto a otro es determinante para que los servicios de un negocio puedan comercializarse sobre todo tratándose de un banco que al seleccionar una buena ubicación debe cerciorarse de que los canales de acceso sean los mejores (Barragán 2013).

2.2. Marco Teórico 2.2.1 Geomarketing El Marketing y los Sistemas de información Geográfica juntan importantes herramientas que permiten conocer de mejor manera el entorno geográfico, integrando tratamiento informático de datos, métodos estadísticos y representaciones gráficas que se destinan a producir información estratégica que ayudarán a la toma de decisiones (Baviera, Buitrago y Rodríguez, 2013). Es así que el término Geomarketing toma notoriedad al referir estrategias de negocio en donde la alta gerencia podrá basar sus decisiones en base a información alfanumérica, valores estadísticos, etc., ya añadiendo el componente geográfico (Mena López 2007). El Geomarketing, según mencionan Philippe y Le Floc’h (2001), integra información, aplicaciones informáticas de tratamiento espacial, métodos estadísticos e ilustraciones gráficas que conlleva a producir información valiosa para la toma de decisiones al generar cartografía digital y tablas de información alfanumérica. El Geomarketing permite representar la realidad económica social a través de un análisis geográfico en conjunto con información estadística, lo que genera indicadores potenciales de clientes, comercios, ubicaciones, publicidad, etc. Las herramientas de un SIG permiten abordar cuestiones críticas que son habituales dentro de la distribución comercial (Chasco 2003) según muestra la Figura 2.

•Determina la ubicación y relación entre las ubicaciones de un negocio

•Determinar la mejor ubicación para un negocios

Selección y análisis de localización

Estratégia Multiunitaria

Análisis de localización de la competencia

Estratégia de expansión

•Indica como se afecta la ubicación estratégica a la competencia

•Establece lugares potenciales donde un negocio puede tener potencial

Figura 2. Cuestiones Críticas de la distribución comercial. Por Chasco (2003)

2.2.1.1. Geomarketing y Variables asociadas El Geomarketing permite realizar análisis de la situación de un negocio mediante la localización de: clientes, sucursales y competencia, lo que permite el estudio de sus relaciones espaciales (Baviera Puig et al. 2013). Por lo tanto, tener claros estos componentes con sus variables características hará que los resultados del estudio sean mucho más específicos y que ayuden a la toma de decisiones. Las variables de los componentes del análisis se encuentran relacionados con los diferentes elementos de localización, tal es el caso de los clientes que tienen sus propias variables determinadas por los perfiles demográficos de las áreas de influencia de un establecimiento que pueden afectar la reacción del consumidor hacia los servicios de este negocio (Hoch, Kim, Montgomey y Rossi 1995). Las aplicaciones de las variables que conlleva el uso de información geográfica son diversas. Una de ellas, según Gómez (2017) se presenta en la atmósfera o entorno del lugar como factor influyente para la decisión de compra de productos, por lo que conocer 26

el área geográfica se vuelve un factor importante en la planeación estratégica en la oferta de los negocios. El Geomarketing permite conocer los factores geográficos que influyen el proceso de marketing, estos factores según indica Sánchez de Ocaña Ruiz de la Prada (2004) son los siguientes: -

Ubicaciones con diferentes niveles de concentración de clientes.

La ubicación geográfica determina las características de los clientes.

La densidad de los oferentes varía espacialmente.

La configuración territorial varía con el tiempo, creando zonas de expansión y zonas de retroceso.

El desarrollo productivo se desarrolla en ámbitos geográficos concretos y limitados.

Las características sociodemográficas de un área de influencia, el tamaño que representa y la ubicación de la competencia, determinan los servicios que brinde un establecimiento. Es por eso que analizar la información de los clientes y no clientes de una institución financiera permitirá obtener datos muy sugerentes para establecer una estratégica de acuerdo al componente geográfico (Chasco 2003). El análisis de sucursales se basa en la información comercial de asentamientos económicos distribuidos de forma ordenada en el espacio, siendo este un principio regulador (Sánchez 1993). Generalmente la competencia se radica en lugares de afluencia comercial, y buscan la aglomeración de servicios comunes. Por lo tanto, se debe tomar decisiones basadas también en el análisis espacial sociodemográfico de locales comerciales que involucren variables de este ámbito (Sánchez de Ocaña Ruiz de la Prada 2004). Se puede analizar a la competencia por la cantidad de clientes que posee en determinadas áreas y así mismo por sus sucursales, relacionadas con el negocio. En este caso, el sector financiero, objeto de esta investigación, puede relacionar las entidades bancarias que circundan dentro de su área de atención y determinar la factibilidad de 27

instalar un punto para atención que vendría a competir dentro de una plaza establecida (Huitrón et al. 2015). Son riesgos que se pueden asumir conociendo los datos sociodemográficos de potenciales clientes y de negocios que fluctúan en el sitio realizando un análisis espacial combinado con el marketing asumiendo un posible conocimiento real del mercado (Amago 2000). El análisis de las variables antes mencionadas según Narros (2007) depende de la calidad de la información recolectada, lo que ayudará a lograr los objetivos marcados si se puede confiar de la información, los estudios deberán mostrar datos de los cuales se van a tomar decisiones importantes para invertir en establecimientos de agencias o ATM y de ahí la importancia que se da a esto.

2.2.1.2. Elementos de un Sistema de Geomarketing Se requiere componentes de un sistema de análisis informático geográfico para determinar de forma objetiva los resultados que se pueda presentar y analizar. Los componentes básicos se representan en la Figura 3, donde se interpreta la relación de los componentes del Geomarketing para llegar a la resolución de un estudio de mercado.

Figura 3. Elementos de un sistema de Geomarketing. Por Chasco (2003)

Integración de Fuentes Internas y Externas

Se basa en información del tema a tratar, es así que exponiendo el caso de análisis de ubicaciones para la instalación de puntos de atención, se entiende que se va a realizar estudios de información basados en datos internos. Es decir, información que maneja la institución como información geográfica y demográfica de sus clientes, o la de sus ubicaciones actuales con motivo de analizar internamente como estos componentes interactúa entre sí (De Paula Rodríguez Perera, 2005). La información externa se basa en datos públicos como censos poblacionales que permitirán entender el entorno en que la institución financiera podría proyectarse para la instalación de nuevos puntos de atención. Estos datos también se basan en la obtención de información de la competencia, sus puntos de atención y sus clientes (Rodríguez 2015). El uso de herramientas de análisis espacial requiere el uso de cartografía digital para soportar la información analizada de las fuentes de datos internas del banco como de fuentes externas de consulta pública (Huitrón et al. 2015). -

Tratamiento de Información

Según Coro Chasco (2006) el fenómeno de la concentración espacial se produce cuando se conjugan situaciones de afluencia en una ubicación, de esta forma visualmente se puede interpretar un mapa de calor donde se pueda visualizar zonas calientes de alta concentración y zonas frías que al contrario tendrá concentración escasa. En el tratamiento de la información se podrá revisarla, conjugando los datos internos y externos dentro del espacio cartográfico presentado; y se podrá manipular diferentes variables a través de un análisis exploratorio que podrá determinar los estudios de marketing relativo a ubicaciones para nuevos puntos de atención de la entidad financiera. -

Estudios de Mercado

Presenta los informes de ubicaciones más factibles para la instalación de las agencias, se determina las zonas que son estratégicas y se analiza la viabilidad comercial de los resultados, es decir que se toma los resultados y se aprueba o no la instalación de la agencia (Chasco 2003). 29

Los estudios de mercado están enmarcados en el correcto uso del análisis geoespacial, se debe considerar las fuentes de información que sean confiables; y además determinar el buen uso de herramientas de análisis para obtener resultados válidos y aplicables en la función que se requiera (Chasco 2003). Las técnicas de Geomarketing aplicadas al uso de ubicaciones óptimas se basan en información de índole geográfica referencial, estadística alfanumérica y herramientas de análisis espacial. Aprovechar todo el potencial del Sistema de Geomarketing encamina a la mejor toma de decisiones (García 2015).

2.2.2. Evaluación Multicriterio (EMC) mediante proceso Jerárquico de Saaty La definición del término Evaluación Multicriterio (EMC): "conjunto de técnicas orientadas a asistir en los procesos de toma de decisiones, cuyo fin básico es investigar un número de alternativas bajo la luz de múltiples criterios y objetivos en conflicto" (Da Silva y Cardozo 2015:25). Es de fundamental importancia el "Paradigma Decisional Multicriterio", dirigido a buscar la "elección de la alternativa óptima dentro de un conjunto, basándose en un criterio único" (Delgado y Barredo, 2005, p. 25). Este criterio se establece mediante una metodología que se describe en plantear el conjunto de criterios que determinen una solución, asociar esos criterios a un código acorde a una jerarquía y por último mediante operaciones matemáticas se determinan las soluciones más favorables. EL proceso de la EMC se resume en la realización de una comparación por pares de criterios de tal modo que se genera una matriz de comparación de atributos según su importancia. Posteriormente se obtiene el eigenvector principal que establece los pesos (wj), lo que proporciona una medida cuantitativa de la consistencia de los juicios de valor entre los pares factores. Se aplica una escala de medida para la asignación de juicios de valores de tipo continuo que va desde un valor mínimo de 1/9 (menos importante) hasta un valor máximo de 9 (más importante), siendo 1 el valor que representa igualdad de importancia de valores de sus factores pares. 30

Las etapas que se propone Valpedra (2008) en esta evaluación EMC son:

1. Definir los problemas espaciales: Se indica que problemas espaciales son los que se requiere solucionar, estableciendo el estado actual que tendrá la finalidad de definir como se tratará el problema.

2. Identificar las variables que se analizarán en la evaluación: define los factores y criterios involucrados en la resolución de un problema específico, estos pueden ser: poblacionales, económicos, demográficos, etc., que deberán ser designados según los requerimientos específicos del caso de estudio.

3. Aplicación de la Evaluación Multicriterio valorando el peso de cada variable establecida: Se debe ponderar la importancia de las variables requeridas de acuerdo a las necesidades del negocio, para lo cual se utilizará el método de Jerarquías Analíticas según lo que indica Valpedra (2008) que cita a Saaty (1980) en la comparación por pares de criterios de tal modo que se genera una matriz de comparación de atributos, según su importancia da cada uno de los criterios a ponderar. Posteriormente se obtiene el eigenvector principal que establece los pesos (wj) que proporciona una medida cuantitativa de la consistencia de los juicios de valor entre los pares factores.

Para la ponderación de pares se asigna una escala de medida para la asignación de juicios de valores de tipo continuo que va desde un valor mínimo de 1/9 (menos importante) hasta un valor máximo de 9 (más importante), siendo 1 el valor que representa igualdad de importancia de valores de sus factores pares.

1/9

1/7

1/5

Menos importante

1/3

1 Igualdad

Más importante

4. Diseñar el flujo del procesamiento de la información generada: Se identifican las fases consecutivas para el proceso de entrada, procesamiento y salida de información cartográfica, en esta etapa se visualiza el proceso en términos generales de todas las 31

variables generadas; y como se aplicará el cálculo de los mapas para generar los resultados.

5. Presentación de resultados obtenidos. Se presenta el mapa resultante con las conclusiones necesarias que ayudará a visualizar el análisis resultante según los datos cuantitativos generados.

2.2.3. Diagramas de Voronoi. “El Modelo Voronoi o Polígonos de Thiessen se utiliza para establecer áreas de influencia sobre puntos establecidos en un espacio geográfico” (Huitrón et al., 2015, p. 11). En la Figura 4, se aplica este modelo matemático, iniciando con la localización de puntos de interés sobre un área delimitada a partir de los cuales se genera la construcción geométrica de un plano, donde se miden las distancias entre los puntos más cercanos (Moreano 2008). La aplicación de este modelo determina el área de cobertura de los puntos de interés, para determinarlos se realiza un análisis espacial a través de las ventajas de utilizar la extensión Network Analyst de ArcGIS donde las zonas más factibles se muestren de acuerdo a las variables establecidas dentro de la base de datos y el entorno espacial analizado (ESRI 2016).

Figura 4. Diagrama de Voronoi. Por Font (2008)

Los polígonos de Voronoi determinan la inclusión de puntos de atención que puedan tener una cobertura que cubran la demanda de un servicio de tal manera que el tiempo o distancia de desplazamiento de un sitio a otro quede dentro de un radio cercano entre ellos. Si esto se cumple esta distancia se considera como razonablemente satisfactoria y la población cubierta en este radio quedaría cubierta con el servicio (Bosque Sendra et al. 2012).

La aplicación del Diagrama de Voronoi es un método de regionalización del espacio alrededor de un conjunto de puntos.

Este método también ha sido utilizado en

problemas de fragmentación espacial y de zonificación. Un ejemplo se encuentra en el análisis de zonas de mercado para determinar sectores para el comercio al por menor en la resolución de problemas de localización y optimización posicional (Moreno Regidor y García López de la Calle, 2011).

2.2.4. Método Promedio Móvil Simple La predicción de valores mediante el uso de métodos de aproximación convencional considera cuatro componentes: la tendencia, la ciclicidad, el componente aleatorio y el componente estacional. De esta manera, se garantiza que los valores pronosticados se basarán en la misma tendencia de resultados que se han venido dando (Juárez, Zuñiga, Flores y Partida, 2016). La aplicación del método de predicción Promedio Móvil Simple obtiene pronóstico de valores lo suficientemente precisos a corto plazo, en este se utilizan datos recientes para reducir el efecto de las fluctuaciones aleatorias y responder al cambio en el proceso de una manera más rápida (Juárez et al. 2016:390). El promedio móvil está dado por la suma de los últimos N datos, como se muestra en la ecuación:

Donde MT es el valor del promedio móvil; N se refiere al número de periodos que se quiere considerar en el promedio móvil; dT es la demanda histórica en el periodo T; y T es el proceso en el que se encuentra el periodo. La aplicación de este método de pronóstico permite obtener un valor que esté dentro de un rango establecido que determine la factibilidad que pueda representar en el análisis realizado. De esta manera se puede obtener una valor que representará un criterio de aceptación o reprobación de acuerdo a los valores establecidos como aceptables para el análisis (Pérez, Cifuentes, Vásquez y Ocampo, 2013).

2.3. Trabajos Relacionados La realización de los análisis de información mediante un SIG se basa en los datos alfanuméricos del terreno relacionados a la información geográfica del mismo por lo que la aplicación de técnicas de Geomarketing para determinar lugares que indiquen un mejor rendimiento donde se pueda implementar un punto de servicio toma notoriedad al realizar análisis cuantitativos de las características del terreno en conjunto con factores internos y factores poblacionales que harán que el proceso de obtención de resultados sean los más adecuados. Se detalla en resumen las partes más relevantes que fueron incluidas y sirvieron de sustento de este proyecto de investigación.

2.3.1. Aplicación de la Evaluación Multicriterio mediante el Proceso Jerárquico de Saaty En la aplicación de una Evaluación de Estudio de Impacto Ambiental realizado en Mendoza, Argentina (Valpedra 2008), se realizó el estudio del terreno utilizando una EMC mediante el Proceso Jerárquico de Saaty para la toma de decisiones sobre este análisis y determinar el impacto ambiental según la zonificación del área de estudio sobre los fenómenos que impactan el medio ambiente. La evaluación del terreno se realizó a partir de criterios significativos y sus respectivos indicadores cuantitativos en donde se establece ponderaciones a cada uno de ellos obteniendo como resultado zonas en mayor riego de verse afectado por el cambio climático.

El autor hace mención de la jerarquización de las variables usadas para medir el Impacto Ambiental seleccionando los factores más relevantes. Los criterios que se usan son aquellos que pueden sintetizar la situación actual en cuanto a factores: económicos, social, y condiciones de medio físico y biológico. Estos factores establecen pesos de importancia o jerarquía para la implementación de circuitos productivos. Para jerarquizar los criterios se utiliza la Metodología de Jerarquías Analíticas (Saaty 1980) donde se realiza la ponderación de los factores seleccionados, posterior se realiza la comparación de las variables donde se evalúa la importancia de un factor sobre cada uno de los demás. Realizado este proceso se evalúa el eigenvector principal que establece los pesos wij a través de la escala de valor de tipo continuo desde el valor mínimo 1/9 hasta 9 que es máximo y 1 que expresa igualdad. En la Tabla 1, se realiza la comparación de los 10 factores en el Estudio de Impacto Ambiental realizado en la ciudad de Mendoza, Argentina; donde se establece la jerarquía que determina la importancia de cada factor evaluado dependiendo del criterio que influya más sobre el estudio presentado.

Tabla 1. Ponderación de Factores de Estudio de Impacto Ambiental (EIA).

Nota. Recuperado de Valpedra (2008)

Eso determina los pesos por la jerarquía obtenida del eigenvector que servirá en la reclasificación de criterios que indicará el impacto ambiental de acuerdo a sus factores. El proceso para la determinación de zonas diferenciadas se muestra en la Figura 5, donde el diagrama de flujo presentado sigue los procesos para la evaluación de los factores identificados, se realiza el cálculo de los pesos y por último se reclasifican los criterios. De esta forma se obtiene la unión de mapas, identificando las zonas más vulnerables y clasificándolas como: Zonas de Impacto Alto, Zonas de Impacto Medio y Zonas de Impacto Bajo.

Figura 5. Diagrama de Flujo EIA. Por Valpedra (2008)

La Figura 6 muestra los resultados obtenidos al realizar un análisis espacial, cada evaluación de los indicadores por el circuito daba como resultado un mapa que describe la situación de cada atributo dentro del terreno, a su vez se aplica un análisis espacial con algebra de mapas que determina las zonas categorizadas por el tipo de impacto que pueda tener en un nivel general de todos los factores involucrados. El resultado final obtenido es un mapa de la ciudad de Mendoza dividido en polígonos que indica las zonas de mayor a menor impacto ambiental donde la descripción zonificada es fácil de interpretarla.

Figura 6. Evaluación del Impacto Ambiental. Por Valpedra (2008)

2.3.2. Aplicación de Diagramas de Voronoi El trabajo realizado por Huitrón et al. (2015) realiza un análisis de mercado de Sucursales Bancarias en la ciudad de Toluca usando Técnicas de Geomarketing. Allí se evalúa la ubicación de todas las entidades bancarias tomando como referencia datos poblacionales y concentración económica. De esta manera se puede relacionar la ubicación de las sucursales con el impacto que puede tener respecto al espacio geográfico según factores poblacionales y aspecto demográficos. Con esta información se puede interpretar los factores que determinan la ubicación de las sucursales bancarias, con lo cual se obtiene un patrón de significancia para establecer nuevos puntos de atención. Para conocer el nivel de cobertura que ejerce cada agencia analizada sobre la población de la ciudad de Toluca se utiliza el Modelo Voronoi o polígonos de Thiessen, que permiten identificar las áreas de afluencia de cada punto dentro de la ciudad, las áreas más extensas podrían ser un indicador de que la zona requiere de más puntos de atención, 38

mientras que las más pequeñas significaría que es un área de alta oferta de servicios financiero y podría significar que no es necesario añadir más puntos, sin embargo se debe analizar las aglomeraciones según el ámbito espacial y los criterios de evaluación del terreno que determinen si es o no necesario añadir un punto de atención (Brush 1966). En el análisis realizado, se toma en cuenta todas las sucursales de las instituciones financieras que se encuentran en la ciudad de Toluca. En base a estos puntos se crearon los polígonos de acuerdo a estas ubicaciones y se generan las áreas de influencia de zonas donde la población de la ciudad podrá acceder a servicios financieros. Esto posibilita distinguir las zonas donde se requiere la presencia de una sucursal, pues se puede establecer áreas donde se abastece el servicio a un mayor número de usuarios pero las sucursales son escasas, este indicador deberá sugerir ubicaciones potenciales donde el sector financiero pueda ser productivo.

Figura 7. Diagrama de Voronoi de Unidades Bancarias de la ciudad de Toluca. Por Huitrón et al., (2015)

En la Figura 7, se aprecia las ubicaciones que tienen mayor afluencia y se distinguen por ser polígonos más pequeños. Esto se debe a la presencia de sucursales bancarias en zonas céntricas. Por el contrario, se debe prestar más atención son aquellas zonas que poseen polígonos más grandes que representan zonas desatendidas y se debería optar por establecer la presencia de una sucursal. Otro trabajo analizado es la definición de áreas de cobertura de hospitales públicos en el Municipio de Río de Janeiro (Rezende, Almeida y Nobre, 2000) donde se establece zonas de afluencia de acuerdo a la posición de 21 hospitales, en este sentido la investigación busca determinar si las ubicaciones de los centros de salud se encuentran distribuidos de tal forma que la cobertura hospitalaria abastezca a todo el Municipio de Río de Janeiro, de esta manera se aplica los polígonos de Voronoi, se zonifica el área total del municipio y se obtiene el mapa resultante con los hospitales y zonas de afluencia.

Figura 8. Áreas de cobertura de Hospitales en Río de Janeiro. Por Rezende et al., (2000)

La Figura 8 proporciona una visión realista de la planificación de la demanda de unidades de salud. De esta manera se entiende que las zonas del Oeste y centro tienen pocos hospitales en relación a las del Este, y se podría plantear instaurar nuevos centros de salud que permitan distribuir de mejor manera los recursos. 40

2.3.3. Aplicación del Método Promedio Móvil Simple (PMS) El PMS es un método predictivo que basa su cálculo en valores que ya se tienen establecidos, de esta manera Pérez et al. (2013) realizan su estudio para determinar el nivel de satisfacción de un producto como muestra la Tabla 2 de acuerdo a: pedidos solicitados, pedidos entregados, pedidos pendientes. Tabla 2. Nivel de servicio del producto

Cifras en Toneladas 2011 Pedidos solicitados Pedidos entregados Pedidos pendientes Nivel de Servicio

Producto (toneladas) 3209.81 2410.37 799.44 75.09%

El nivel de servicio deseado que determina la empresa es de 95%, por lo que el valor de 75.09% obtenido indica que el producto en análisis se encuentra muy por debajo de lo establecido. De esta manera el autor concluye que la producción del producto es realizada en base a criterios comerciales sin tomar en cuenta la capacidad interna para satisfacer el servicio de los clientes. Para la predicción de valores, el autor se basa en el comportamiento actual de la demanda de producción. En la Figura 9 se puede apreciar los valores de demanda de producción de producto comparados con los calculados con el método PMS con N=12. De acuerdo a esta gráfica se pudo predecir las toneladas requeridas en los periodos superiores a N=12 y se compararon a la demanda del producto, lo que determina que el pronóstico obtenido usando el PMS representaría una mejora en el nivel de servicio de ese producto hasta llegar al valor de servicio deseado establecido por la empresa.

Figura 9. Demanda real del producto vs Pronóstico PMS

3. Metodología 3.1. Área de Estudio La Figura 10 muestra la ubicación del cantón Cuenca, que se encuentra en el centro austral del Ecuador, a ocho horas vía terrestre de la capital nacional Quito. Es la capital de la provincia del Azuay, tiene una superficie de 72Km2 y una población de 329,928 personas en el área urbana. En esta zona se extiende la mayor cantidad de comercios y población económicamente activa.

Figura 10. Área de estudio, elaboración propia. Basado en IGM (2008)

El Banco del Austro actualmente posee 62 puntos de atención, distribuidos en el área urbana de la ciudad de Cuenca, los mismos que se detallan en la Figura 11.

Con 62 puntos de atención, Banco del Austro acapara un 41% de cobertura en el sector financiero de la ciudad (Ecuador 2017). A pesar de ello no todos sus puntos de atención tienen un buen rendimiento, por lo que es prioritario buscar nuevas ubicaciones para reubicar los puntos de baja rentabilidad.

Figura 11. Puntos de Atención del Banco del Austro Fuente. Basado en Banco del Austro (2017)

3.2 Insumos con los que cuenta el análisis Los insumos con los que cuenta este proyecto son: 

Información poblacional y geográfica del área urbana de la ciudad de Cuenca (INEC 2010).



Límites urbanos de cada parroquia de la ciudad de Cuenca (INEC 2010)



Información de transaccionalidad de los puntos de atención actuales del Banco del Austro (ver Anexo A).



Muestra georeferenciada de 3000 clientes del Banco del Austro distribuidos en el área urbana de la ciudad de Cuenca.



Ubicación de establecimientos comerciales georeferenciados en el área urbana de la ciudad de Cuenca (Open Street Maps 2017b).



Ubicación de centros comerciales dentro del área urbana de la ciudad de Cuenca (Open Street Maps 2017b).



Establecimientos geo referenciados de la competencia (Open Street Maps 2017b).



Punto de equilibrio de la rentabilidad de cajeros proporcionado por el Banco del Austro basado en 2000 (ver Anexo A).

3.3. Justificación de la Metodología Seleccionada La metodología planteada se basa en el la aplicación de la EMC mediante el Proceso Jerárquico de Saaty que como indican De Pietri et al. (2011), al zonificar el área de estudio mediante procesos de Evaluación Multicriterio se obtiene la ubicación de mejores lugares para la instalación de puntos de atención.

La EMC mediante el Proceso Jerárquico de Saaty es la comparación de los distintos criterios de atributos según el grado de importancia el cual proporciona juicios de valor en base a los pesos que involucra una definición de problemas espaciales e identifican las variables de evaluación que serán consideradas en este análisis (Saaty 1980). El uso de esta metodología se practica en la selección de atributos y ponderaciones según lo realizado por Valpedra (2008) en su estudio para la Evaluación de Impacto Ambiental (EIA) en donde se establece las jerarquías de criterios según la importancia que se consideren con el uso del EMC. De esta forma se evalúan los posibles resultados aplicando las herramientas del GIS en donde se presenta un mapa con las diferentes áreas que la herramienta de análisis calcule y establezca según los criterios la factibilidad. El uso de los Diagramas de Voronoi indica la cobertura de los puntos actuales de atención del Banco del Austro en la ciudad de Cuenca, lo cual será un factor determinante en la selección de las ubicaciones que además de rentabilidad requerida por el banco mostrará el nivel de alcance en la ciudad. Según indican Huitrón et al. (2015) en el análisis de mercado de Sucursales Bancarias en la ciudad de Toluca, toma en cuenta los lugares donde tiene presencia las entidades bancarias para obtener zonas de afluencia donde se puede aprovechar y establecer nuevos puntos de atención para entidades bancarias. De esta manera se obtiene zonas potenciales que serán determinantes en la selección de mejores lugares para la instalación de un nuevo punto de atención. El uso del Método Promedio Móvil Simple permite predecir valores mediante una aproximación certera, tomando en cuenta varios componentes que dan como resultados valores precisos a corto plazo, los cuales reducen el efecto de fluctuaciones aleatorias y generan una misma tendencia. Según el trabajo de Pérez et al. (2013) se puede obtener predicción de valores que determinarán el nivel de factibilidad de acuerdo a proyecciones. Este método combinado con el análisis EMC indicará una posible rentabilidad que un punto de atención pueda tener. Para la selección de mejores lugares para la ubicación de puntos de atención será necesaria la combinación de los métodos descritos, estos son incluyentes entre sí y 46

permiten generar un análisis más completo, identificando áreas con mayor o menor cobertura a través del análisis de áreas de influencia (Huitrón et al. 2015) y aplicando el método de Evaluación Multicriterio que permitirá establecer la jerarquía con la ponderación de los criterios seleccionados que determinarán las áreas más influyentes de acuerdo a las necesidades del banco. Al final se apoyará con valores numéricos a través del uso del PMS El software encargado de dar soporte a todo este análisis es ArcGIS con el cual se generará los mapas requeridos. Además de realizar análisis territorial según la manipulación de la información geográfica presentada como insumo.

3.4. Flujograma previsto de la metodología a usar Dentro de la selección de lugar óptimo en la instalación de un puntos de atención, se debe establecer los criterios y atributos que se deben analizar; y cuál será el proceso realizado para llegar a obtener los resultados, por lo que la aplicación de este análisis se resume en la Figura 12 que muestra los pasos aplicados en la metodología EMC:

Iniciar

1. Definir los problemas espaciales

2. Identificar las variables que se analizarán en la evaluación

3. Aplicación de la Evaluación Multicriterio valorando el peso de cada variable establecida

4. Diseñar el flujo del procesamiento de la información generada

5. Presentación de resultados obtenidos.

Fin

Figura 12. Diagrama general de la metodología EMC

3.4.1 Definición del problema espacial El Banco del Austro requiere establecer lugares para la instalación de puntos de atención para obtener mejor rentabilidad. Actualmente ve reflejados inconvenientes en llegar a tener buena transaccionalidad de sus cajeros por lo que esos lugares seleccionados serán provistos para la reubicación o inserción de nuevos puntos de atención. El análisis realizado arrojará ubicaciones donde el banco actualmente no tiene presencia y donde se pretenda aumentar hasta en un 50% la rentabilidad de los puntos de atención que presentan baja transaccionalidad.

3.4.2 Identificación de variables a analizar Las variables dentro de la EMC para la determinación de lugares óptimos están basadas en términos de valoración del terreno de acuerdo a su población y áreas comerciales, por lo que se considera que una entidad financiera debe basar su análisis en la situación actual de sus puntos de atención en relación a su competencia y valoración de cercanía a zonas económicas que por los asentamientos de negocios y que deberán ser valorados cada uno de los criterios para llegar a una evaluación. Las variables involucradas para esta evaluación de lugares óptimos serán las siguientes: Variable 1. Distancia a centros recreacionales de afluencia masiva donde los clientes y no clientes puedan hacer uso de un punto de atención, entre estos se considera los parques y centro comerciales del área de estudio. Variable 2. Las áreas económicamente activas obtenidas de la densidad poblacional de establecimientos asentados en el área de estudio. Variable 3. Las variables de población como la cantidad de habitantes y densidad poblacional por parroquia urbana del área de estudio.

Variable 4. Las ubicaciones donde la competencia se encuentra radicada determinará la conveniencia de instalar un punto de atención Variable 5. La geolocalización de los clientes del banco será determinante para determinar una ubicación ideal de los puntos de atención del banco. Variable 6. Las ubicaciones actuales donde se encuentran los puntos de atención del banco y su rendimiento completaran el análisis, debido a que algunos puntos de atención actuales han mostrado tener un bajo rendimiento y se espera obtener ubicaciones rentables para reubicar o instalar nuevos puntos de atención. Se debe considerar este último punto afecta directamente al negocio, y aplicar una buena localización de nuevos puntos determinará un beneficio económico directo al Banco del Austro.

3.4.3. Evaluación de criterios Los criterios evaluados se obtienen de las variables que intervienen en este estudio, a estos criterios de acuerdo a su finalidad se los puede categorizar en tres grupos: -

Información Comercial

Información geográfica interna del banco

Información poblacional

Cada una de estas categorías requerirá un análisis para poder determinar las variables cuantitativas que se requerirá en el análisis.

En el desarrollo de la evaluación de criterios, se establecen los juicios de evaluación sin un orden jerárquico aplicado, se ha considerado criterios donde la distancia se supone un factor determinante, por lo que en base a los puntos de atención del banco se genera un mapa que contiene polígonos de Voronoi que se muestra en la Figura 13.

Figura 13. Polígonos de Voronoi de puntos de atención del Banco del Austro

De cada punto de atención del Banco que se muestra en la Figura 13 se procedió al cálculo del buffer que expresa la oferta para cada uno de ellos, para lo cual, fue tomado como base el área de los polígonos que a lo posterior ayudó a realizar el cálculo del radio de cobertura de cada punto (Huitrón et al., 2015, p. 18), para lo cual se aplicó la fórmula: 2

𝑟= √

𝐴 𝜋

Donde r representa al Radio, A representa al área en metros cuadrados.

En la Tabla 3 se muestran el cálculo de las áreas de los polígonos para determinar el radio promedio que servirá de base referncial para generar el Buffer que manejen las variables de distancia general.

Tabla 3. Radio de cobertura de los polígonos de Voronoi por cada punto de atención

POL.

AREA M2

RADIO

POL.

AREA M2

RADIO

POL.

AREA M2

RADIO

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

4.481.300 1.855.840 1.144.910 445.419 5.235.920 1.704.240 2.484.630 119.178 464.916 844.444 197.480 76.203 2.794.900 1.517.200 110.436 1.269.330 1.712.460 662.622 158.835 309.832

1.194 769 604 377 1.291 737 889 195 385 518 251 156 943 695 187 636 738 459 225 314

20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

364.425 4.642 639.216 59.404 733.439 45.548 86.658 6.066 118 150.182 787.406 1.650.000 219.281 1.947.760 141.460 345.276 88.511 204.510 545.417 356.463

341 38 451 138 483 120 166 44 6 219 501 725 264 787 212 332 168 255 417 337

40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58

858.577 326.269 438.815 2.569.400 2.316.800 585.561 402.419 1.382.330 6.482.790 2.236.440 159.849 201.039 472.214 1.923.270 2.804.620 2.886.250 3.193.500 383.191 1.914.160

523 322 374 904 859 432 358 663 1.436 844 226 253 388 782 945 958 1.008 349 781

Los valores calculados en promedios dan un radio de 500m, este valor servirá de referencia para generar los Buffer en la cobertura de los puntos que requieran la aplicación de criterio de distancia.

El radio obtenido indicará el alcance que genera cada punto de atención y la distancia referencial que será usada para determinar las ubicaciones con respecto a la cercanía hacia las demás variables que determinen las ubicaciones ideales para la instalación de una sucursal o ATM del banco.

Se establece el área de cobertura para cada uno de los puntos de atención que prestan el servicio a lo largo de la ciudad, como muestra la Figura 13, las agencias y ATMs cubren toda el área urbana, sin embargo se debe considerar los puntos de atención que no tengan buena rentabilidad para ser reubicados en sectores donde tengan mejor productividad. 52

Estos puntos se los han representado con color rojo y se detallan en la Tabla 4, los cuales representan un promedio de 49.88% por debajo al punto de equilibrio establecido por el Banco del Austro, de 2000 transacciones (ver Anexo A).

3.4.3.1 Información comercial del área de estudio La información comercial del área de estudio, en este caso, se basa en las variables de ubicación de áreas económicas de la ciudad que vienen determinadas por los asentamientos comerciales como negocios, centros comerciales y de establecimientos similares que son los que establece la competencia.

3.4.3.1.1 Ubicación en áreas económicas Las técnicas de análisis de factibilidad que utilizan Geomarketing están relacionadas con información estadística y demográfica, por lo que es importante conocer los segmentos de cada sector de la ciudad, para entender como la población podría receptar los servicios financieros que el banco provee. Se estudiará los sectores económicos de la ciudad basados en lugares estratégicos donde el flujo económico se mantenga latente siendo estos la concentración de negocios que se encuentren presentes.

La información obtenida deberá generar puntos focales o zonas de mayor impacto económico donde exista concentración de negocios locales y que determinen sectores donde la presencia de un punto de atención es necesaria.

Se considerará como valor óptimo a las ubicaciones que se encuentren dentro de las áreas de asentamiento económico. Esto se deberá valorar dentro de un área de concentración económica que indique la clasificación de los asentamientos que en la escala de densidad comercial.

Para el análisis del criterio se utilizó información obtenida de OSM (Open Street Maps) debido a que esta es la única fuente de información que contiene una mayor cantidad de 53

puntos publicados y de libre acceso a comparación de los puntos que contiene el Geoportal de la ciudad de Cuenca. La calidad de la información de OSM se basa en contribuciones dentro de la comunidad que es de acceso público y que mantiene una validación de los datos ingresados (Open Street Maps 2017a).

De la información extraída de OSM se obtuvo una con una capa de puntos que contiene 8467 negocios, de los cuales se generó un mapa de calor para que determinen las zonas de mayor concentración económica de la ciudad.

3.4.3.1.2 Cercanía a Centros Comerciales Los centros comerciales se vuelven importantes por la aglomeración comercial y de personas (Huitrón et al. 2015), lo que vuelve un factor atractivo para la instalación de puntos de atención para entidades financieras donde se puede aprovechar para generar clientes para el banco.

Para el análisis del criterio de cercanía a centros comerciales se manejará información de una capa de polígonos que contiene 29 centros comerciales de la ciudad de Cuenca y cada punto se establecerá el radio promedio de cobertura ideal calculado sobre los puntos de atención que es de 500m de forma que se maneje como referencia del Buffer que se usará para determinar las distancias entre cada punto de atención y el alcance necesario para la oferta del servicio financiero.

3.4.3.1.3 Distancia y ubicación de la competencia Se analizó la ubicación geográfica de instituciones similares al banco que tenga presencia en la ciudad, con lo cual, se podrá comparar y verificar cuales son los sectores que el banco ha descuidado y cuáles de estas la competencia ha aprovechado para poder operar y brindar sus servicios. Esta información determinará lugares potenciales que serán una fuente de toma de decisiones, por que indica directamente la presencia de la

competencia y como el banco podría expandir sus servicios en zonas que actualmente no poseen cobertura.

Los puntos de atención de la competencia deben ser considerados debido a que son un indicador de que las ubicaciones en las que se encuentran tienen cierta rentabilidad. Se considera un radio de 500m de distancia de los puntos de atención actual respecto a los puntos de la competencia debido a que estos puntos coinciden con las ubicaciones que el banco posee por lo que el Buffer se aplica de forma similar.

Para el análisis del criterio se utilizó información obtenida de Open Street Maps con una capa de puntos que contiene 102 puntos de atención de la competencia del banco, de los cuales se generó un mapa que determine los lugares donde la competencia y el banco estén presentes. Se pretendió usar información del censo económico pero las ubicaciones con información no estaban disponibles por lo que se optó por sustraer las ubicaciones de fuentes públicas como OSM.

3.4.3.2. Ubicación geográfica de componentes del banco El banco provee información de sus propios componentes como: sus clientes, puntos de atención y en base a esos dos componentes se puede calcular la distancia que existe entre los clientes respecto a las ubicaciones del banco. La información recolectada debe ser procesada para obtener los datos que puedan ser tratados en un SIG. Los datos de ubicación de los puntos de atención como los clientes del banco fueron geocodificados para obtener capas vectoriales que se pueden procesar para obtener una capa resultante que indique la distancia de cobertura que una agencia puede tener hacia sus clientes.

3.4.3.2.1 Concentración de clientes del Banco del Austro Se valorará como óptimo las zonas donde se muestre mayor concentración de clientes del Banco del Austro determinado por la densidad poblacional tomado de una muestra aleatoria de 3618 clientes distribuidos en el área urbana de la ciudad de Cuenca. 55

Para el análisis de este criterio se utilizó información provista por el banco con una capa vectorial de puntos con la ubicación de los clientes. Esta capa vectorial con la ayuda de una herramienta del software de ArcGIS permitió generar un mapa de calor que permite visualizar las ubicaciones donde se encuentra mayor cantidad de clientes.

3.4.3.2.2 Ubicación de Puntos de atención del Banco del Austro La información interna del banco debe ser analizada con el fin de poder conocer si en efecto las ubicaciones actuales que el banco provee a sus clientes son las correctas, o si geográficamente requieren un punto de atención que no se posee, para darle prioridad a una instalación. Se requiere georeferenciar a una muestra aleatoria de 4373 clientes del banco para determinar las zonas de concentración, lo que brindará una métrica muy cercana a las necesidades de instalación de un punto de atención donde el banco realmente lo requiera.

Se analizará los puntos de atención actuales del banco, teniendo en cuenta su rendimiento en base al número de transacciones reportadas de forma mensual, además que determinará las ubicaciones de menor rendimiento que serán las utilizadas para la realización de un plan de mejora.

Para el análisis del criterio se utilizó información provisionada por el banco con una capa vectorial de puntos que contiene 62 ATM y sucursales; y además que indica el parámetro de evaluación de rendimiento como la transaccionalidad de acuerdo a la Tabla 4.

Tabla 4. Puntos de Atención de baja rentabilidad promedio junio 2016 – junio 2017

MEGATIENDA STA CECILIA

PROMEDIO RENTABILIDAD TRANSACCIONES 1945 -22.20%

AGENCIA RACAR PLAZA

1571

-37.16%

ES VISTA LINDA

1554

-37.84%

CC PLAZA LAS AMERICAS 2

1400

-44.00%

VERGEL AUTOBANCO

1203

-51.88%

AEROPUERTO CUENCA

981

-60.76%

PLAZA DEL ARTESANO

854

-65.84%

FARMASOL LOS NOGALES

516

-79.36%

Promedio

-49.88%

NOMBRE

Esta tabla contiene los valores de transaccionalidad de los puntos de atención que por el momento requieren de una reubicación para mejorar su rentabilidad basada en 2000 transacciones promedio por mes que es el índice que el mismo banco establece (ver Anexo A).

3.4.3.3. Información poblacional del área de estudio Para este análisis se utilizará la información poblacional de la ciudad obtenida de censos más recientes, además de considerar lugares de congregación de personas por lo que se considera los parques dentro de la ciudad.

3.4.3.3.1 Parroquias más pobladas Se valorará las parroquias dependiendo de su nivel poblacional relacionado a los puntos de atención. Este valor indicará las zonas más pobladas, sin embargo, no necesariamente indica una concentración poblacional (ese valor se obtendrá después con la densidad poblacional por cada parroquia urbana del cantón). Para el análisis del criterio se utilizó información obtenida del último censo realizado en el país con una capa de polígonos que contiene las 15 parroquias urbanas de la ciudad categorizadas por la cantidad de habitantes.

3.4.3.3.2 Parroquias con mayor densidad poblacional Se considerará como valor óptimo a las parroquias que tengan mayor densidad poblacional de habitantes, debido a que en estas zonas se determina concentraciones importantes de la población de la ciudad de Cuenca.

La densidad poblacional se obtiene mediante la fórmula:

𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑑𝑎𝑑 =

𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑆𝑢𝑝𝑒𝑟𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒

Para el análisis del criterio se utilizó información obtenida del último censo realizado en el país (INEC, 2010) con una capa de polígonos que contiene las 15 parroquias urbanas de la ciudad categorizadas por la densidad poblacional de habitantes. 58

Para la valoración de densidad se utilizará 10 clases con cortes naturales con el fin de mantener uniformidad en la aplicación de las herramientas de Análisis Espacial, por lo que se determinan valores con los siguientes rangos: -

1 a 3 (Mayor Concentración)

4 a 6 (Mediana Concentración)

7 a 10 (Baja Concentración)

3.4.3.3.3 Cercanía a parques La ubicación de un punto de atención está relacionada con la afluencia de público, por lo que analizar la cercanía de una agencia o ATM que tiene sobre un parque tiene sentido para determinar la importancia que genera un punto de atención sobre este tipo de espacio público.

La ciudad de Cuenca cuenta con 180 parques distribuidos en 130 parques urbanos, 9 plazas, 23 plazoletas y 18 parques lineales de acuerdo a lo mencionado por Porras López (2011).

Para el análisis del criterio se utilizó información obtenida de Open Street Maps con una capa de polígonos que contiene 82 parques; la escogencia de estos lugares está basada en la disponibilidad de la información en esta plataforma pública.

3.4.3.4 Evaluación cuantitativa de criterios La evaluación cuantitativa de criterios esta basados en el EMC mediante el proceso jerárquico de Saaty de modo que se puedan jerarquizar de acuerdo a la importancia de cada uno de ellos (Saaty, 1980 citado en Valpedra, 2004) , donde se aplica la comparación de pares de criterios determinadas en la Tabla 5.

Los criterios que se tienen en cuenta son aquellos que pueden sintetizar la situación actual considerando que el objetivo es obtener ubicaciones para puntos de atención del 59

banco, concebido el mismo como un sistema en el que interactúa lo económico, poblacional y condiciones internas del banco. A continuación se presenta una síntesis de los factores seleccionados e indicadores a utilizar posibles de incorporar en la Evaluación Multicriterio.

La evaluación de los criterios se realizó de acuerdo al análisis de la información obtenida teniendo en consideración las siguientes directrices:

1. Los parques se deben encontrar dentro de una distancia de 5 metros como valor óptimo, sin embargo si se encuentra a 10 o incluso 20 metros tendrán una valoración inferior. 2. La ubicación de un punto de atención podrá encontrarse dentro de un centro comercial o incluso hasta unos 10m de distancia como valor óptimo, sin embargo se considerarán distancias de entre 20m a 30m. 3. Se considerará como valor óptimo a las ubicaciones que se encuentren dentro de las áreas de asentamiento económico y se valorará distancias de 5m, 10m y 20m. 4. Se considerará como valor óptimo a las parroquias que tengan mayor cantidad de habitantes. 5. Se considerará como valor óptimo a las parroquias que tengan mayor densidad poblacional de habitantes. 6. Se valorará como valor óptimo las distancias más cercanas a la competencia de hasta 5m y serán valoradas además las distancias de entre 20m, 50m y 1000m. 7. Se valorará como óptimo las zonas donde se muestre mayor concentración de clientes del Banco del Austro y se valorarán las zonas que muestres menor concentración. 8. Se valorará como óptimo las zonas donde los cajeros actuales muestran mayor rentabilidad con un radio de hasta 500m y se evaluarán las ubicaciones de cajeros de menor rentabilidad con el mismo radio

Tabla 5. Evaluación Multicriterio Criterios

1. Cercanía a Parques

2. Cercanía a Centros Comerciales

1. Cercanía a Parques 2. Cercanía a Centros Comerciales 3. Ubicación en áreas económicas 4. Parroquias más pobladas

1/3

1/5

1/3

1/5

1/3

1/5

1/3

1/5

1/7

1/3

5. Parroquias con mayor densidad poblacional 6. Distancia a la competencia 7. Distancia a clientes del Banco del Austro 8. Distancia de Puntos de atención BA

1/3

1/5

1/3

1/5

30.00

13.33

11.20

20.00

13.33

11.07

5.41

15.73

TOTALES

3. Ubicación en áreas económicas

4. Parroquias más pobladas

5. Parroquias con mayor densidad poblacional

6. Distancia a la competencia

7. Distancia a clientes del Banco del Austro

8.Distancia de Puntos de atención BA

La ponderación de los criterios se analiza de acuerdo a la Tabla 5, que indica la valoración presentada. Teniendo en cuenta el objetivo que se resume en la Figura 14, donde se establece los tres grupos de criterios: Información comercial del área de estudio, información poblacional e información de la ubicación geográfica de los componentes del Banco del Austro.

Selección ubicación de puntos de atención para el Banco del Austro

Información comercial del área de estudio

Información poblacional del área de estudio

Ubicación geográfica de los componentes del Banco del Austro

Ubicación de áreas económicas

Parroquias más pobladas

Concentración de clientes del Banco del Austro

Cercanía a Centros Comerciales

Parroquias con mayor densidad poblacional

Ubicación de puntos se atención actual

Distancia y ubicación de la Competencia

Cercanía a parques

Figura 14. Jerarquía de Criterios

Al utilizar el Proceso de Análisis Jerárquico (AHP) (Saaty, 1980) se requiere normalizar la matriz de la Tabla 5, para realizarlo se obtiene el cociente de cada valor de los criterios sobre el valor total de los criterios como lo muestras la Tabla 6.

Tabla 6. Normalización de Criterios

Criterios

0.0333 0.0250 0.0179 0.0167 0.0250 0.0181 0.0370 0.0127

0.1000 0.0750 0.2679 0.0167 0.2250 0.2711 0.0616 0.0127

0.1667 0.0250 0.0893 0.0167 0.0250 0.2711 0.5546 0.1907

0.1000 0.2250 0.2679 0.0500 0.0250 0.0181 0.0264 0.0212

0.1000 0.0250 0.2679 0.1500 0.0750 0.0301 0.0370 0.1907

0.1667 0.0250 0.0298 0.2500 0.2250 0.0904 0.0616 0.1907

0.1667 0.2250 0.0298 0.3500 0.3750 0.2711 0.1849 0.3178

0.1667 0.3750 0.0298 0.1500 0.0250 0.0301 0.0370 0.0636

La ponderación de criterios que refleja la Tabla 7 se obtiene del promedio de todas las filas con los valores de la Tabla 6, con lo cual se manejan valores ponderados y se puede establecer la jerarquía con la cual se evaluará la información.

Tabla 7. Ponderación de Criterios

CRITERIOS

% PONDERACIÓN

1. Cercanía a Parques 2. Cercanía a Centros Comerciales 3. Ubicación en áreas económicas 4. Parroquias más pobladas 5. Parroquias con mayor densidad poblacional 6. Distancia a la competencia 7. Distancia a clientes del Banco del Austro 8. Distancia de Puntos de atención BA

2% 13% 17% 9% 11% 13% 24% 11%

3.4.3.5. Cuantificación de rentabilidad de las zonas de interés La evaluación cuantitativa de criterios se basa en el EMC basado en el proceso jerárquico de Saaty, esta brindará información de puntos que tengan mayor probabilidad de mejorar las rentabilidad respecto a transacciones de los puntos de atención, sin embargo se requiere además pronosticas un valor aproximado de transaccionalidad de las zonas de interés utilizando la predicción de valores con el modelo de estimación Promedio Móvil Simple (PMS) (Juárez et al., 2016), esto se podría realizar utilizando las agencias que tengan cierta similitud a los criterios evaluados.

La aplicación de la metodología deberá reflejar las zonas de interés obtenidas de acuerdo al criterio de conformidad donde se aplicaría el PMS de acuerdo a la similitud de las zonas respecto a las ubicaciones seleccionadas, de esta manera se obtiene un valor pronosticado del números de transacciones que podría contener esa ubicación.

3.4.4. Flujo de procesamiento de la información Se aplica las herramientas de análisis geográfico para los ocho criterios evaluados, en total se debe generar ocho mapas con características únicas y determinadas por las restricciones de cada criterio. Se resume los ocho criterios en 3 categorías: 1. Información Comercial: •

Densidad Comercial

•

Distancia a Centros Comerciales

•

Ubicación de la Competencia

2. Información Interna del Banco •

Ubicación de clientes

•

Ubicación de puntos se atención actual 64

3. Información Poblacional •

Población

•

Densidad Poblacional

•

Distancia a lugares recreacionales

Se utilizará 10 clases con cortes naturales con el fin de mantener uniformidad en la aplicación de las herramientas de Análisis Espacial, por lo que se determinan valores con los siguientes rangos: -

1 a 3 (Mayor Concentración - Menor Distancia)

4 a 6 (Mediana Concentración – Mediana Distancia)

7 a 10 (Baja Concentración – Mayor Distancia)

La Figura 15 resume el flujo de la información, en un inicio los datos se encuentran en modo vector, sin embargo, para realizar el análisis espacial es necesario manejar datos tipo raster para todas las capas de información.

Información Comercial

Información Interna del Banco

Información Poblacional

VECTOR A RASTER

Rasters Información Comercial

Rasters Información Interna del Banco

Rasters Información Poblacional

SUPERPOSICIÓN PONDERADA

Mapa Raster Resultante

Figura 15. Flujo de Información

Generados los mapas reclasificados a 10 clases, se determina la aplicación de la herramienta de análisis espacial sobre los rasters, la misma que deberá analizar los ocho criterios aplicando las jerarquías de la Metodología AHP obtenidas en la Evaluación de Criterios.

Se aplica la herramienta superposición ponderada utilizando los criterios que muestra la Figura 16 basados en las ponderaciones obtenidas de la Tabla 7, donde se aplica la

ponderación de cada uno de los rasters para generar un raster resultante que mostrará información relevante que ayude a determinar las ubicaciones de nuevos puntos de atención del Banco del Austro.

Figura 16. Aplicación de Superposición Ponderada

4. Resultados de criterios evaluados Se poseen tres categorías de información evaluada de acuerdo a lo presentado en la metodología: 1. Información Comercial a. Ubicación de áreas comerciales en la ciudad de Cuenca b. Cercanía a Centros Comerciales c. Distancia y ubicación de la competencia 2. Información geográfica interna del banco a. Concentración de clientes del Banco del Austro b. Distancia de los puntos de atención del Banco del Austro 3. Información poblacional del área de estudio a. Parroquias más pobladas b. Parroquias con mayor densidad poblacional c. Cercanía a parques

4.1 Información comercial del área de estudio 4.1.1 Ubicación de áreas comerciales en la ciudad de Cuenca La

Figura 17 muestra información pública presentada por OSM que posibilitó la

obtención de 8467 negocios activos que fueron mapeados dentro del perímetro urbano en la ciudad de Cuenca, de los cuales se obtuvo un mapa de calor donde se determinan las zonas de concentración económica.

Figura 17. Clasificación de Densidad Comercial.

Figura 17 indica que las zonas de menor concentración económica coinciden con

cuatro puntos de atención con baja transaccionalidad; otros cuatro puntos, a pesar de estar en zonas económicamente activas, basan su baja rentabilidad en factores como la de visibilidad o que son lugares de difícil acceso para los clientes financieros. En la Tabla 8 se muestra los puntos de bajo rendimiento de acuerdo a la densidad comercial que pertenece.

Tabla 8.Puntos de atención de baja rentabilidad de acuerdo a la ubicación en áreas comerciales

NOMBRE MEGATIENDA STA CECILIA AGENCIA RACAR PLAZA ES VISTA LINDA CC PLAZA LAS AMERICAS 2 VERGEL AUTOBANCO AEROPUERTO CUENCA PLAZA DEL ARTESANO FARMASOL LOS NOGALES

PROMEDIO TRANSACCIONES 1945 1571 1554 1400 1203 981 854 516 69

RENTABILIDAD -22.20% -37.16% -37.84% -44.00% -51.88% -60.76% -65.84% -79.36%

DENSIDAD COMERCIAL 9 10 10 10 5 5 5 3

4.1.2 Cercanía a Centros Comerciales Se pretende complementar la información económica y de concentración poblacional con lugares de aglutinamiento humano, por lo que se agregó la capa de mercados y centros comerciales, en total se mapearon 29 polígonos, los mismos que son representados en la Figura 18.

Figura 18. Mercados y Centros Comerciales dentro del perímetro urbano. Basado en (Open Street Maps 2017b)

En la Figura 19 se puede comprobar que la distancia de la ubicación de los puntos de atención es directamente relacionada a la cobertura de los centros comerciales mapeados.

Figura 19. Distancia de centros comerciales.

La Figura 19 indica que generalmente los Centros Comerciales y mercados son lugares donde un punto de atención del banco es requerido pues estas ubicaciones coinciden con la mayoría de las del banco; este criterio puede ser minimizado pues se lo tomaría en cuenta si en la ciudad se crea un nuevo centro comercial para sugerir la presencia de un nuevo punto de atención del banco.

4.1.3 Distancia y ubicación de la competencia Como muestra la Figura 20 se logró mapear 102 puntos de atención de instituciones financieras de la competencia basados en (Open Street Maps 2017b) que brindan los mismos servicios del banco, con lo cual se podrá verificar que zonas deben considerarse debido a que la competencia estaría teniendo una cobertura en el área urbana de la ciudad de Cuenca que el banco también puede aprovechar, se aplicó polígonos de Voronoi donde se establece la cobertura de la competencia dentro del perímetro urbano. 71

Figura 20. Cobertura de la competencia del Banco del Austro. Basado en Open Street Maps (2017b)

La Figura 21 muestra que todos los puntos de atención del Banco se encuentran dentro del radio de cobertura de la competencia, por lo que este criterio es determinante para la proyección de reubicaciones o instalaciones de nuevos puntos de atención

Figura 21. Distancia de la Competencia

4.2 Ubicación geográfica de componentes del banco 4.2.1 Concentración de clientes del Banco del Austro

Figura 22. Ubicación de clientes respecto a los puntos de atención del banco

La Figura 22 muestra información de clientes que podrían tener relación directa con los puntos de atención, se puede observar que en lugares de mayor concentración se tiene presencia del Banco del Austro.

Figura 23. Concentración de Clientes del Banco del Austro

La Figura 23 indica que el criterio de concentración de clientes del Banco se vuelve determinante en la ubicación de puntos de atención debido a que cuatro de los ocho Puntos de Bajo Rendimiento se encuentran en zonas de baja concentración de clientes. Existen 4 puntos que a pesar de tener unas concentraciones aceptables de clientes en su área de operación no mantiene un rendimiento aceptable.

Tabla 9. Puntos de atención de baja rentabilidad de acuerdo a la concentración de clientes del banco

MEGATIENDA STA CECILIA

PROMEDIO RENTABILIDAD TRANSACCIONES 1945 -22.20%

DENSIDAD DE CLIENTES 5

AGENCIA RACAR PLAZA

1571

-37.16%

ES VISTA LINDA

1554

-37.84%

CC PLAZA LAS AMERICAS 2

1400

-44.00%

VERGEL AUTOBANCO

1203

-51.88%

AEROPUERTO CUENCA

981

-60.76%

PLAZA DEL ARTESANO

854

-65.84%

FARMASOL LOS NOGALES

516

-79.36%

NOMBRE

Nota. Se muestra los valores de los puntos de baja transaccionalidad de acuerdo a la concentración de clientes que se muestra en la Figura 23.

4.2.2 Distancia de Puntos de atención del Banco del Austro Establecer mejores ubicaciones para los puntos de atención que se muestran en la Tabla 4 permitiría incrementar el número de transacciones hasta llegar al punto de equilibrio. Se espera aumentar directamente como mínimo un 50% promedio la rentabilidad de todos los puntos de atención de baja rentabilidad.

El radio de 500m sobre los puntos de atención respecto a los clientes actuales según muestra la Figura 24, es un factor que relaciona la ubicación de las sucursales del banco con la densidad de clientes. En la mayoría de casos donde se encuentran los Puntos de Bajo Rendimiento, estos tienen a su alrededor entre 1 a 10 clientes circundantes de la muestra aleatoria que coinciden además con encontrarse en la periferia de la ciudad, mientras que los puntos que se encuentran en el centro de la ciudad tienes entre 50 a más clientes de la muestra aleatoria.

Figura 24. Distancia de cobertura de puntos de atención.

4.3 Información de la población del área de estudio 4.3.1 Parroquias más pobladas El área urbana del cantón Cuenca cuenta con 15 parroquias urbanas, cada una con diferente superficie y población como muestra la Tabla 10.

Tabla 10. Población de área urbana de Cuenca. Fuente: INEC (2010)

NUMERO

NOMBRE

SUPERFICIE KM2

POBLACION

DENSIDAD

BELLAVISTA

5,35

42.231

7.888

CANARIBAMBA

1,14

12.867

11.326

EL BATAN

3,39

16.496

4.862

EL SAGRARIO

0,75

6.731

9.002

EL VECINO

3,28

28.044

8.551

GIL RAMIREZ DAVALOS

0,62

7.126

11.439

HUAYNA CAPAC

3,72

6.599

1.774

MACHANGARA

14,69

23.425

1.594

MONAY

4,89

19.796

4.047

SAN BLAS

1,23

8.578

6.989

SAN SEBASTIAN

9,44

46.190

4.892

SUCRE

2,61

19.796

7.577

TOTORACOCHA

3,39

30.485

8.984

YANUNCAY

10,61

52.821

4.979

HERMANO MIGUEL

6,56

9.898

1.509

En la Figura 25 se muestra la población de cada parroquia normalizada a 10 clases de acuerdo a la cantidad de habitantes, esto con el fin de determinar la incidencia de la población sobre los puntos de atención actuales.

Figura 25. Población de parroquias urbanas de Cuenca. Basado en INEC (2010)

De los puntos de bajo rendimiento cuatro de ellos se encuentran en parroquias de mayor población y los otros cuatro, en parroquias de menor número de población, por lo que la relación de puntos de atención con población no es del todo determinante y otros criterios podrían tener mayor consecuencia.

4.3.2 Parroquias con mayor densidad poblacional La Figura 26 indica que la rentabilidad de un punto de atención no es determinante de acuerdo a la densidad poblacional de cada parroquia. Al menos se demuestra en los puntos de bajo rendimiento ya que los mismos se encuentran en parroquias donde la densidad poblacional es considerada alta y media. Se puede considerar que en cuanto a la totalidad de los 62 puntos de atención, 45 de ellos se encuentran en zonas de alta densidad poblacional y los otros 17 puntos de atención se encuentran en zonas de baja densidad.

Figura 26. Densidad poblacional por parroquias urbanas. Basado en INEC (2010)

Tabla 11. Densidad poblacional relacionada a los puntos de atención de menor rentabilidad del banco .

NOMBRE MEGATIENDA STA CECILIA AGENCIA RACAR PLAZA ES VISTA LINDA CC PLAZA LAS AMERICAS 2 VERGEL AUTOBANCO AEROPUERTO CUENCA PLAZA DEL ARTESANO FARMASOL LOS NOGALES

PROMEDIO TRANSACCIONES 1945 1571 1554 1400 1203 981 854 516

RENTABILIDAD -22.20% -37.16% -37.84% -44.00% -51.88% -60.76% -65.84% -79.36%

DENSIDAD POBLACIONAL 1 4 6 7 5 1 5 5

Los datos de la tabla están acordes a la información de la Figura 26 considerando los puntos de menos rentabilidad respecto a la densidad poblacional.

4.3.3 Cercanía a parques En la Figura 27 se considera además los parques dentro del área urbana. Se mapeó un total de 82 parques obtenidos de datos públicos de OSM los cuales están distribuidos dentro de las parroquias urbanas de la ciudad y se obtuvo una capa de polígonos que se distribuye en la extensión de la ciudad de Cuenca.

Figura 27. Parques dentro de la zona urbana de Cuenca. Basado en Open Street Maps (2017)

Figura 28. Distancia de Parques respecto a los puntos de atención

En la Figura 28, se puede apreciar que 7 de los 8 puntos de bajo rendimiento se encuentran dentro de la distancia de 500m de un parque, los calores lo marca de como 1 desde mayor cercanía hasta 10 como mayor lejanía.

Tabla 12. Distancia de parques respecto a puntos de baja rentabilidad

NOMBRE MEGATIENDA STA CECILIA AGENCIA RACAR PLAZA ES VISTA LINDA CC PLAZA LAS AMERICAS 2 VERGEL AUTOBANCO AEROPUERTO CUENCA PLAZA DEL ARTESANO FARMASOL LOS NOGALES

PROMEDIO TRANSACCIONES 1945 1571 1554 1400 1203 981 854 516 82

RENTABILIDAD -22.20% -37.16% -37.84% -44.00% -51.88% -60.76% -65.84% -79.36%

DISTANCIA A UN PARQUE 1 – 50m 10 – 500m 5 – 250m 3 - 150m 2 – 100m 1 - 50m 2 -100m

4.4. Presentación de Resultados Aplicado el análisis espacial en la generación del mapa resultante donde se utilizó la superposición ponderada, se generaron resultados que evidencian los criterios aplicados. Estos a su vez se consideran como lugares óptimos para la instalación de puntos de atención del banco. En la Figura 29 se puede ver que las áreas obtenidas suponen ser las consideradas para la instalación de puntos de atención donde se obtendrá mayor rentabilidad de acuerdo a los criterios evaluados. Al igual que los mapas anteriores este mapa muestra clasificación de su información donde se aplica los rangos de valores y se interpretan de la siguiente manera: -

1 a 3 Mayor posibilidad de rentabilidad

4 a 6 Mediana posibilidad de rentabilidad

7 a 10 Baja posibilidad de rentabilidad

Figura 29. Mapa Sopesado con Superposición Ponderada

La aplicación de la superposición ponderada generó un raster resultante que debe ser analizado según las características de los mapas fuente. Cada uno de los mapas ponderados fue trabajado con 10 clases; como se lo mencionó en la metodología; que mantuvo la homogeneidad de la información, de esta manera los valores manifiestan su mayor posibilidad de rentabilidad con el número 1 hasta menor posibilidad de rentabilidad 10. En el raster resultante representado en la Figura 29 se evalúan los elementos de la capa de puntos de atención del banco con el raster de mapa de calor que señalan las ubicaciones más idóneas según los 3 grupos de criterios establecidos con datos: comerciales, poblacionales y de la información interna del banco. Al ser un análisis generalizado se puede apreciar que las zonas marcadas con valores de mayor posibilidad de rentabilidad coinciden con ubicaciones en las que se encuentra el banco, además se debe considerar los puntos que no son siquiera considerados dentro de un rango de factibilidad, lo cual no representa que los puntos actuales tenga una baja rentabilidad, sino que los parámetros evaluados no recolectaron información necesaria para determinar si estas zonas son o no rentables cuando se aplicó la superposición ponderada. De los resultados obtenidos se citan las 9 zonas de mayor posibilidad de rentabilidad a las que se ha denominado Zonas de Interés en la Figura 30, las cuales servirán de referencia para la instalación o reubicación de un punto de atención donde se consideraría se tendrá una rentabilidad aceptable de acuerdo a la evaluación realizada.

Figura 30. Zonas de interés

4.5. Discusión de resultados 4.5.1. Zonas de Interés La aplicación de la metodología planteada permitió obtener las mejores ubicaciones para la instalación de puntos de atención del Banco del Austro. Se aplicó la Evaluación Multicriterio en la fase de definición de zonas para la ubicación de agencias o ATMs, por lo que se consideró las variables y criterios que determinen zonas factibles donde se espera obtener mayor rentabilidad en los puntos de atención.

Se analizaron los puntos que en la actualidad no son rentables con el fin de proponer nuevas ubicaciones que representen en base a los criterios de ubicación de los

componentes del banco, ubicación a áreas comerciales y a la población de la ciudad. Estas zonas de acuerdo a estos criterios supondrán una mejoría en cuanto al rendimiento.

Además, aplicando los Polígonos de Voronoi, se pudo determinar la cobertura actual según el área de atención de cada punto, con este valor se pudo obtener el rango de cobertura lo que permitió realizar el análisis espacial.

La Tabla 13 muestra las zonas de interés identificadas con la dirección y el nivel de factibilidad, producto del mapa sopesado resultante de la Figura 30; que muestra niveles de jerarquía que va desde 2 (más factible) hasta 8 (menos factible). Para establecer las zonas de interés se seleccionaron los niveles de mayor factibilidad que se categorizan como 2 y 3; además se debe considerar que en esas zonas no existan puntos de atención del banco, por lo que no se consideran algunas ubicaciones que también podrían ser consideradas.

Tabla 13. Zonas de interés

Zona Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Zona 6 Zona 7 Zona 8 Zona 9

Dirección Av. De las Américas y Av. Don Bosco Baltazara de Calderón y Miguel Heredia Vargas Machuca y Calle Mariscal Lamar Mariano Cueva y Gran Colombia Mariscal Sucre y Hermano miguel Av. Hurtado de Mendoza y Av. Paseo de Los Cañaris Antisana y Sara Urco sector parque Curiquingue Av. Yanahurco y Valdivia Av. Solano y Luis Moreno Mora

Nivel de Factibilidad

3 3 2 2 2 3 3 2 3

De acuerdo a la Tabla 13, se analizan cada una de las zonas propuestas según la aplicación de la metodología, con el fin de validar los resultados y si estos generan un aumento en las transacciones requeridas para mejorar la rentabilidad en los puntos de atención.

Zona 1.- La Figura 31 muestra una zona de lugares comerciales, presencia de clientes, y lugares de afluencia de personas. Este lugar, en términos comerciales, es muy reconocido en la ciudad de Cuenca y, según la metodología, se encuentra que los factores 86

comerciales, poblacionales y geográficas del banco, podría generar transaccionalidad que si bien se vería afectada por la competencia, la ubicación de clientes del banco justificaría el uso de este punto de atención.

Figura 31. Zona 1: Av. de las Américas y Av. Don Bosco

Zona 2.- La Figura 32 muestra una zona de factibilidad en un área cercana al centro norte de la ciudad, la misma que puede ser aprovechada para una reubicación o instalación de un nuevo punto de atención, ubicados en las calles Baltazara de Calderón y Miguel Heredia; según el área evaluada demuestra tener un rango de factibilidad aceptable.

Figura 32. Zona 2: Baltazara de Calderón y Miguel Heredia

Zona 3.- La Figura 33 muestra una zona céntrica cerca del parque San Blas en las calles Vargas Machuca y Calle Mariscal Lamar. Es un área muy concurrida donde se aprecian locales comerciales e incluso instituciones educativas, lo que genera afluencia de público. Se puede incluso reconocer un punto de bajo rendimiento que podría ser un candidato para una reubicación dentro de esta zona de interés.

Figura 33. Zona 3: Vargas Machuca y Calle Mariscal Lamar

Zona 4.- La Figura 34 abarca una zona comercial cercana de varios puntos de la competencia, se ubica en las calles Mariano Cueva y Gran Colombia en un sector céntrico, según los criterios analizados prevé el aumento de transacciones gracias a su nivel de afluencia por los criterios analizados anteriormente.

Figura 34. Zona 4: Mariano Cueva y Gran Colombia

Zona 5.- Se encuentra en el centro urbano de la ciudad de Cuenca en las calles Mariscal Sucre y Hermano Miguel. Representa un área urbana con gran densidad poblacional y de gran afluencia de público, gracias a la gran cantidad de negocios en la zona e incluso una institución educativa. La Figura 35 muestra un área donde la competencia está presente, sin embargo, el conjunto de análisis de datos poblacionales indica que esta zona es ideal para la instalación de un punto de atención.

Figura 35. Zona 5: Mariscal Sucre y Hermano Miguel

Zona 6.- Ubicado al noreste de la ciudad en la Av. Hurtado de Mendoza y Av. Paseo de Los Cañaris; se muestra una zona muy poblada y creciente en cuanto a su densidad comercial, en la Figura 36 se puede apreciar que el área seleccionada se encuentra detrás del aeropuerto, donde otras instituciones financieras han implementado sus puntos de atención, por lo que se podría aprovechar esta afluencia de personas e incluso clientes del banco para que puedan producir un nivel de transaccionalidad que cubran las expectativas planteadas.

Figura 36. Zona 6: Av. Hurtado de Mendoza y Av. Paseo de Los Cañaris

Zona 7.- Otra ubicación en el noreste de la ciudad, se encuentra en un área de afluencia por motivo de estar cerca de varios parques, uno de ellos a pocos metros de la zona de factibilidad que determinó el sopesado de mapas. En la Figura 37 se muestra que no existe competencia cerca y podría significar una zona de alta rentabilidad al instalar un punto de atención que atraerá a usuarios del sistema financiero local.

Figura 37. Zona 7: Antisana sector Parque Curiquingue

Zona 8.- La Figura 38 muestra una zona factible de instalación de un punto de atención debido a que concentra varios negocios comerciales en una concurrida avenida principal de la urbe, y según el análisis realizado bajo todos los criterios descritos indica un nivel de factibilidad aceptable.

Figura 38. Zona 8: Av. Yanahurco y Valdivia

Zona 9.- La Figura 39 muestra el área de factibilidad ubicada en la Av. Solano intersección a la calle Luis Moreno Mora, que es una zona de concentración comercial y de clientes del banco, por lo que instaurar un punto de atención tiene muchas posibilidades de ser rentable de acuerdo a los criterios analizados.

Figura 39: Zona 9: Av. Solano y Luis Moreno Mora

4.5.2. Resultados de acuerdo a los criterios analizados La aplicación de la Evaluación Multicriterio dentro de la metodología de desarrollo permitió ponderar las variables que intervienen en el proceso de ubicación de puntos de atención. En este sentido se analizó tres grupos de información, los que tienen que ver con la población, la información del banco y la información externa relacionada con la rentabilidad de las agencias o ATMs del Banco del Austro. El analizar estos criterios por separado podría brindar varios panoramas que, a la final, no serían los óptimos e incluso podría causar una mala práctica en la selección de lugares ideales. Al final juntar todos los criterios y evaluarlos con una herramienta de análisis espacial como el de mapas aplicando la Evaluación Multicriterio mejoró las opciones de factibilidad generando puntos estratégicos que contemplan todas las variables analizadas.

Se analizó cada uno de los criterios de evaluación considerando que tan influyente resulta ser al compararlos con los puntos de atención actuales, al ser la referencia con la cual se cuenta, se determinó el nivel de jerarquía sobre los otros criterios en estudio.

Uno de los indicadores que influyeron en la ubicación de puntos de atención es la cantidad de clientes del banco que se concentran en diferentes sectores, este fue un factor determinante que se considera en el Método de Jerarquías Analíticas (Valpedra 2008) obteniendo un 24% de importancia y siendo determinante en la superposición ponderada. En la Figura 40, se muestra la relación de los puntos de atención del banco con respecto al mapa de calor de concentración de clientes y las zonas de interés; donde se puede apreciar que el análisis realizado refleja niveles de factibilidad de acuerdo a la ubicación de los clientes y que podrían representar en algunos casos un lugar ideal para la reubicación de puntos de atención de bajo rendimiento.

Figura 40. Zonas de interés respecto a la ubicación de clientes

Se determinó que el área de influencia de la competencia respecto a la ubicación de los puntos de atención del banco se relacionaban pues usando un radio de 500m de las ubicaciones del banco por lo general se encontraba un punto de atención

de la

competencia, esto podría ser un indicio de basar las ubicaciones en lugares que la competencia tenga seleccionados de tal manera poder aprovecharse de ese mercado para proporcionar servicios financieros.

El análisis económico de la ciudad de acuerdo a la concentración económica, ubicación de parques y centros comerciales determinó la consecuente ubicación de puntos de atención. Aplicando este criterio, se pudo analizar la factibilidad de instalar un ATM o agencia según la distancia y nivel de concentración económica. Sin embargo, se podría obtener un mejor resultado y más fiable si se considerara datos demográficos de los clientes como la edad, sexo, intereses, etc., pero estos no fueron posibles de obtener debido a la reserva que tuvo el banco en esta investigación, la cual pudo haber sido tomado en cuenta como un criterio importante y determinante en la ubicación de puntos de atención, debido al cambio generacional en donde los hábitos de los clientes cambian.

Para mejorar la aplicación de la metodología se podría haber precisado la competencia presente en el área urbana de la ciudad de Cuenca. En este análisis únicamente se establece a puntos de atención de la competencia sin determinar la institución financiera, el tamaño de la agencia, etc., lo que propondría una certeza mayor que determine un punto de atención para el banco.

El valor de factibilidad que proporcionó el banco para determinar la rentabilidad de un punto de atención está basado en el punto de equilibrio que fue obtenido del área financiera del Banco del Austro. Sin embargo no se puede comprobar una rentabilidad real, debido a que existen transacciones que tienen un costo de comisión que ingresa como beneficio a la entidad financiera de forma directa; y existen otras transacciones que simplemente son de recepción de capital que si bien tienen a lo largo un costo por el interés en la amortización del efectivo, no son de rentabilidad inmediata, por lo que podría tener un error rentable que no fue considerado en esta investigación. 97

En base a la información obtenida se pudo realizar un análisis donde se aplica la metodología planteada obteniendo resultados interesantes que podrán representar un beneficio para el banco de acuerdo los cálculos de predicción de rentabilidad, por lo que los resultados obtenidos son referenciales y que se podrían optimizar añadiendo mayor información relevante para la ubicaciones que representen rentabilidad al banco.

4.5.3. Cuantificación de rentabilidad de las zonas de interés obtenidas La aplicación del análisis realizado arrojo resultados de zonas de factibilidad que deben ser justificadas para determinar la rentabilidad de los nuevos puntos de atención. En la ciudad de Cuenca existen 62 puntos de atención del Banco del Austro, de los cuales se puede obtener el valor de transacciones dependiendo de la cercanía a las zonas que determinó el análisis y de esta forma cuantificar el valor de rendimiento de la zona. Ya que no se podría medir la transaccionalidad de un punto de atención sin haberlo instalado previamente puede justificar los ingreso de acuerdo a la rentabilidad de los puntos más cercanos que den como referencia valores de transaccionalidad promedio

de las zonas, como muestra la Figura 41, las zonas de interés muestran la cercanía con puntos de atención del banco en un radio de 500m.

Figura 41. Zonas de factibilidad respecto al radio de afluencia

En la Tabla 14, se muestra una lista de los puntos de atención que se encuentran en una cercanía de las Zonas de Interés con el promedio de transacciones en el periodo de junio hasta agostos del 2017.

Tabla 14. Transaccionalidad de los puntos más cercanos a las zonas de interés

Zonas

Nivel de Factibilidad

Puntos más cercanos

Zona 1 Zona 2 Zona 3

3 3 2

Zona 4

Zona 5

Zona 6 Zona 7 Zona 8

3 3 2

Zona 9

CORALCENTRO FARMASOL LOS NOGALES 9 DE OCTUBRE AUSTROMATICO CENTRO MATRIZ 1 MATRIZ 2 MATRIZ 3 LUIS CORDERO Y SUCRE PLAZA DEL ARTESANO MEGATIENDA STA. CECILIA AVENIDA ESPANA AGENCIA MEGATIENDA STA. CECILIA 9 DE OCTUBRE AUSTROMATICO CENTRO MATRIZ 1 MATRIZ 2 MATRIZ 3 LUIS CORDERO Y SUCRE AUSTROMATICO CENTRO MATRIZ 1 MATRIZ 2 MATRIZ 3 LUIS CORDERO Y SUCRE AEROPUERTO CUENCA AG. TOTORACOCHA AUSTROMATICO MONAY SHOPPING VERGEL AGENCIA N:1 VERGEL AGENCIA N:2 VERGEL AUTOBANCO

Promedio de Transacciones JUN – AGO 2017 2859 516 3263 5112 4899 3977 5192 4737 854 1945 2584 1945 3263 5112 4899 3977 5192 4737 5112 4899 3977 5192 4737 981 3803 3030 7803 5090 1203

Identificados los puntos de atención más cercanos se puede pronosticar un valor aproximado de transaccionalidad de las zonas de interés utilizando la predicción de valores con el modelo de estimación Promedio Móvil Simple (Juárez et al. 2016), de acuerdo a las agencias más cercanas. De esta manera se obtiene los valores de transaccionalidad pronosticados según la zona de afluencia que se detalla en la Tabla 15. 100

Tabla 15. Pronóstico de Transacciones por Zona de Afluencia

Zona

Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Zona 6 Zona 7 Zona 8 Zona 9

Nivel de Promedio Factibilidad Transacciones por zona 3 2859 3 516 2 3618 2 4161 2 4783 3 981 3 3803 2 3030 3 4699

En la Tabla 16 se obtiene un promedio de transacciones de las zonas con nivel de factibilidad de 2 y 3, lo que identifica una rentabilidad de acuerdo a la factibilidad obtenida de la ponderación de Mapas.

Tabla 16. Promedio de Transacciones según el nivel de factibilidad de las zonas

Nivel de Factibilidad

2 3

Promedio de transacciones según el nivel de factibilidad 3898 2572

En la Tabla 17 se obtiene los valores aproximados aplicando nuevamente el modelo de estimación Promedio Móvil Simple entre el Promedio Transacciones por zona de la Tabla 15 y el Promedio de transacciones según el nivel de factibilidad de la Tabla 16, de esta manera de obtiene la rentabilidad aproximada de las Zonas de Interés.

101

Tabla 17. Transaccionalidad aproximada de zonas de interés

Zona

Nivel de Promedio de Promedio de Rentabilidad Factibilidad transacciones transacciones aproximada por zona según el nivel de Zonas de de Interés factibilidad Zona 1 3 2859 2572 2715 Zona 2 3 516 2572 1544 Zona 3 2 3618 3898 3758 Zona 4 2 4161 3898 4029 Zona 5 2 4783 3898 4341 Zona 6 3 981 2572 1776 Zona 7 3 3803 2572 3187 Zona 8 2 3030 3898 3464 Zona 9 3 4699 2572 3635 Promedio de Rentabilidad aproximada de las Zonas de Interés

Porcentaje de rentabilidad aproximada 108.6% 61.8% 150.3% 161.2% 173.6% 71.1% 127.5% 138.6% 145.4% 126.4%

El porcentaje de rentabilidad aproximada está basado en el punto de equilibrio que representa 2000 transacciones que equivalen al 100% de rentabilidad puesto que este valor justifica la presencia de un punto de atención, según determina el banco. Se obtiene el promedio de rentabilidad de las zonas de interés determinando del porcentaje de rentabilidad aproximada, lo que da un total de 126.4%.

Estos valores prueban que la rentabilidad según el análisis utilizado a través del EMS y el nivel de cobertura que utiliza los polígonos de Voronoi resultan factibles.

4.6. Interpretación de resultados Los resultados obtenidos de acuerdo a la Tabla 17 muestran un total de 9 zonas de interés que utilizando el PMS pronostican que al menos 6 de ellas obtendrán una rentabilidad superior al punto de equilibrio proporcionado por el Banco del Austro de 2000 transacciones. De acuerdo a lo indicado anteriormente se establece que una zona que obtenga transacciones mayores o iguales a 2000 transacciones tendrá una rentabilidad del 100% o superior y que de igual manera las zonas que no lleguen al valor del punto de equilibrio tendrán una rentabilidad menor al 100%. En la Tabla 18 se muestra los valores 102

de rentabilidad total calculada por el PMS, realizando la diferencia entre el 100% y el valor de Porcentaje de Rentabilidad Aproximada de la Tabla 17 donde se obtiene los valores totales de rentabilidad

Tabla 18. Rentabilidad Total de las Zonas de Interés

Zona Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Zona 6 Zona 7 Zona 8 Zona 9

Dirección Av. De las Américas y Av. Don Bosco Baltazara de Calderón y Miguel Heredia Vargas Machuca y Calle Mariscal Lamar Mariano Cueva y Gran Colombia Mariscal Sucre y Hermano Miguel Av. Hurtado de Mendoza y Av. Paseo de Los Cañaris Antisana y Sara Urco sector Parque Curiquingue Av. Yanahurco y Valdivia Av. Solano y Luis Moreno Mora Promedio

Porcentaje Total de Rentabilidad 8.60% -38.20% 50.30% 61.20% 73.60% -28.90% 27.50% 38.60% 45.40% 26.46%

En su contraparte las actuales ubicaciones con baja transaccionalidad que muestra la Tabla 4 tienen una rentabilidad promedio de -49.88%, lo que implica que al realizar la diferencia de rentabilidad de las zonas de interés del análisis se obtiene un incremento del 76.34%, lo que probaría la hipótesis planteada en esta investigación donde se esperaba el incremento de rentabilidad de al menos el 50%, es decir que por lo mínimo se cubra el punto de equilibrio, sin embrago en este análisis se ha obtenido un 26.34% adicional.

103

5. Conclusiones De acuerdo a la EMC realizada según la metodología utilizada, los indicadores poblacionales que permitieron valorar las nuevas ubicaciones o zonas de interés se basaron en la cantidad de población de cada parroquia urbana de la ciudad, además de lugares de afluencia de gente como parques públicos y mercados de la urbe, teniendo en cuenta que estos factores permitirán determinar las ubicaciones rentables para los nuevos puntos de atención.

Al aplicar los polígonos de Voronoi se pudo determinar las zonas de afluencia en donde se concentran los puntos de atención de la competencia, estas se encontraban asentadas en la parte central de la ciudad y a la vez determinaban las ubicaciones donde el banco tiene presencia, por lo que este factor es concluyente en cuanto a la ubicación de localidades candidatas.

La EMC mediante los criterios poblacionales, comerciales, y de ubicación de clientes y puntos de atención del banco; determinó las zonas de mayor factibilidad para la instalación de puntos de atención, los cuales mediante el criterio de aproximación a los puntos más cercanos se pudo evaluar la rentabilidad basada en la transaccionalidad provista por el banco. Las zonas de mayor rentabilidad se encuentran detalladas en la Tabla 13, que resume el resultado de la superposición de los mapas donde se generan las Zonas de Interés que determinan una posible instalación de un punto de atención del banco.

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6. Bibliografía Accenture. 2017. «Estudio Global De Consumidores en Distribución Y Marketing 2017 | Accenture». Estudio Global De Consumidores 24. Recuperado 15 de enero de 2018 (https://www.accenture.com/_acnmedia/Accenture/ConversionAssets/DotCom/Documents/Local/cl-es/Accenture-Banking-Global-Distribution-MarketingConsumer-Study-Espanol.pdf). Amago, Fernando. 2000. Logística y marketing geográfico. Barcelona: ICG Marge, SL. Anastasi, Alejandra, Emilio Blanco, Pedro Elosegui, y Máximo Sangiácomo. 2010. «La bancarización y los determinantes de la disponibilidad de servicios bancarios en Argentina ie | BCRA». Ensayos Económicos. Recuperado 12 de octubre de 2018 (http://www.bcra.gov.ar/Pdfs/BCRA/Presentación ELOSEGUI 14-3.pdf). Banco del Austro. 2017. «Cobertura Banco del Austro». Recuperado 10 de octubre de 2017 (https://www.bancodelaustro.com/Tu-Banco/Cobertura/Mapa-de-agencias). Barragán, Andrea. 2013. «El Marketing Mix (las cuatro P’s)». El Marketing Mix (las cuatro P’s). Recuperado 19 de septiembre de 2017 (https://www.pymerang.com/marketing-yredes/marketing/tecnicas-de-marketing/373-el-marketing-mix-las-cuatro-p). Baviera Puig, Maria Amparo, Juan Manuel Buitrago Vera, y José Enrique Rodríguez Barrio. 2013. «Un modelo de geomarketing para la localización de supermercados: diseño y aplicación práctica». Documentos de Trabajo de la Cátedra Fundación Ramón Areces de Distribución Comercial (DOCFRADIS) (1):1-27. Blanco, Emilio, Andrés Denes, y Gastón Repetto BCRA. 2012. «Mapa económico y financiero de Argentina: Un sistema geo-referenciado de indicadores de demanda, oferta y mercado de servicios financieros a nivel de localidad». 90. Bosque Sendra, Joaquín, Antonio Moreno Jiménez, Manuel Fuenzalida Díaz, y Montserrat Gómez Gómez Delgado. 2012. Sistemas de información geográfica y localización óptima de instalaciones y equipamientos. 2da ed. Madrid: RA-MA. Brush, John E. 1966. «Walter Christaller. Central Places in Southern Germany. Translated by Carlisle W. Baskin. Pp. 230. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1966. $9.95». The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science 368(1):187. doi: 10.1177/000271626636800132. Campos, Berta. 2016. «Qué no sabías (y ahora sí) sobre el Marketing Mix y las 4Ps del Marketing». Marketing Mix y las 4Ps del Marketing. Recuperado 23 de octubre de 2017 (https://www.cyberclick.es/numerical-blog/que-no-sabias-y-ahora-si-sobre-el-marketingmix-y-las-4ps-del-marketing). Carro Paz, Roberto, y Daniel González Gómez. 2004. «Localización de las Instalaciones». 1-29. Recuperado 12 de junio de 2018 (http://nulan.mdp.edu.ar/1619/1/14_localizacion_instalaciones.pdf). Chasco, Coro. 2003. «El Geomarketing y la Distribución Comercial». Investigación y Marketing 1:613. Recuperado (http://www.efectus.cl/upload_files/documentos/26062009124606961978.pdf). Coro Chasco, Yrigoyen. 2006. «Análisis estadístico de datos geográficos en geomarketing: el programa GeoDa». Distribución y consumo 16(86):34-47. Delgado, Montserrat, y José Barredo. 2005. Sistemas de información geográfica y evaluación multicriterio en la ordenación del territorio (segunda edición). Ecuador, Superintendencia de Bancos del. 2017. «Estadísticas Super de Bancos». Estadísticas Superintendencia de Bancos. Recuperado (http://estadisticas.superbancos.gob.ec/portalestadistico/portalestudios/?page_id=955). Espinoza, Roberto. 2014. «Marketing Mix : las 4Ps». Marketing Mix : las 4Ps. Recuperado 4 de

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7. Anexos Anexo A. Reporte de transaccionalidad de ATMs Banco del Austro jun 2016 a jun 2017

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Anexo B. Ejemplo de reporte de factibilidad previo a la instalación de un ATM.

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6. Bibliografía

5. Conclusiones

Figura 40. Zonas de interés respecto a la ubicación de clientes

Figura 36. Zona 6: Av. Hurtado de Mendoza y Av. Paseo de Los Cañaris

Figura 31. Zona 1: Av. de las Américas y Av. Don Bosco

4.5.3. Cuantificación de rentabilidad de las zonas de interés obtenidas

Figura 20. Cobertura de la competencia del Banco del Austro

Tabla 10. Población de área urbana de Cuenca

Tabla 4. Puntos de Atención de baja rentabilidad promedio junio 2016 – junio 2017

Tabla 3. Radio de cobertura de los polígonos de Voronoi por cada punto de atención

Figura 13. Polígonos de Voronoi de puntos de atención del Banco del Austro

Figura 12. Diagrama general de la metodología EMC

Figura 11. Puntos de Atención del Banco del Austro

Figura 10. Área de estudio, elaboración propia

Figura 9. Demanda real del producto vs Pronóstico PMS

Figura 8. Áreas de cobertura de Hospitales en Río de Janeiro

Figura 7. Diagrama de Voronoi de Unidades Bancarias de la ciudad de Toluca

Figura 6. Evaluación del Impacto Ambiental

2.2.4. Método Promedio Móvil Simple

Tabla 1. Ponderación de Factores de Estudio de Impacto Ambiental (EIA

instalación de puntos de atención

2.2.2. Evaluación Multicriterio (EMC) mediante proceso Jerárquico de Saaty

2.1.1 Problema de la ubicación

Glosario

1.7. Alcance

Figura 1. Mapa de parroquias urbanas del cantón Cuenca

2.1.1.3. Selección de mejores ubicaciones para puntos de atención del banco

1. Introducción