7 minute read
Tabla 3. Radio de cobertura de los polígonos de Voronoi por cada punto de atención
from 104385
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 4.481.300 1.194 20 364.425 341 40 858.577 523 1 1.855.840 769 21 4.642 38 41 326.269 322 2 1.144.910 604 22 639.216 451 42 438.815 374 3 445.419 377 23 59.404 138 43 2.569.400 904 4 5.235.920 1.291 24 733.439 483 44 2.316.800 859 5 1.704.240 737 25 45.548 120 45 585.561 432 6 2.484.630 889 26 86.658 166 46 402.419 358 7 119.178 195 27 6.066 44 47 1.382.330 663 8 464.916 385 28 118 6 48 6.482.790 1.436 9 844.444 518 29 150.182 219 49 2.236.440 844 10 197.480 251 30 787.406 501 50 159.849 226 11 76.203 156 31 1.650.000 725 51 201.039 253 12 2.794.900 943 32 219.281 264 52 472.214 388 13 1.517.200 695 33 1.947.760 787 53 1.923.270 782 14 110.436 187 34 141.460 212 54 2.804.620 945 15 1.269.330 636 35 345.276 332 55 2.886.250 958 16 1.712.460 738 36 88.511 168 56 3.193.500 1.008 17 662.622 459 37 204.510 255 57 383.191 349 18 158.835 225 38 545.417 417 58 1.914.160 781 19 309.832 314 39 356.463 337
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.
Advertisement
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
54
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.
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.
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.
56
