Información del Callejero Digital: Impulso al Comercio Electrónico y Predictivo

En la era digital actual, la compartición de datos y los datos abiertos (open data) han emergido como pilares fundamentales para la innovación, la transparencia y el desarrollo económico. El comercio electrónico, canalizado a través de las nuevas vías de comunicación surgidas en el contexto de la Sociedad de la Información, puede convertirse en una nueva herramienta de comunicación y de negocio entre empresas y personas consumidoras.

Dejando a salvo ciertas particularidades que se producen precisamente por la utilización de un entorno tecnológico determinado, lo cierto es que la persona consumidora, en ningún caso, puede esperar, y recibir, una protección menor de lo que le dispensa la normativa vigente en las formas de comercio tradicionales. Así lo determina la Directiva 2000/31/CE, de 8 de junio de 2000, del Parlamento y del Consejo, relativa a determinados aspectos jurídicos de los servicios de la información, en particular el comercio electrónico en el mercado interior, cuando declara aplicables todas las Directivas vigentes en materia de protección de personas consumidoras.

El Callejero Digital: Fundamento para el Comercio Local

La información geoespacial detallada es crucial para el desarrollo de un comercio electrónico que se adapte a las particularidades de cada localidad. Con este objetivo, el Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía (IECA) inició hace más de una década una serie de trabajos que ahora se recogen en el denominado Sistema de Información de Poblaciones (SIPob). SIPob es un producto de base de datos espacial, que proporciona información homogénea, precisa y actualizada de la localización y forma geométrica de las unidades poblacionales en las que se distribuye la población en Andalucía. En ella se identifican tanto las entidades de población como los núcleos y diseminados existentes en cada uno de sus municipios.

Además, se ha publicado un vídeo para facilitar a cualquier usuario el acceso a los datos y productos del Callejero Digital de Andalucía Unificado (CDAU). No es necesario, en este nivel básico, una formación específica en cartografía o sistemas de información geográfica (SIG) para utilizar esta información. Tener acceso a los datos del Callejero significa que se va a disponer de la información más actualizada posible de dos formas: conectando un SIG a nuestra base de datos mediante servicios interoperables OGC o descargando por provincias o municipio a municipio los ficheros de vías, tramos y portales. Estos ficheros están en formato SHP y GML, por lo que se necesita un SIG para editarlos. Como alternativa, con una hoja de cálculo se pueden abrir las tablas .dbf con la relación de vías y portales.

Para aquellos que no disponen de un SIG o no necesitan que la información del Callejero sea la más reciente, se confeccionan periódicamente dos productos. Por un lado, están los ficheros alfanuméricos de viales (georreferenciados al centro de la vía) y portales (con las coordenadas exactas a cada portal) actualizados cada mes. Estos datos son esenciales para cualquier negocio que busque establecer su presencia online o física con precisión.

Ejemplo Práctico: El Callejero de Zaragoza como Guía Comercial

Una aplicación directa de la información del callejero digital la encontramos en plataformas como El Callejero de Zaragoza. Esta guía definitiva permite explorar y conectar con las empresas más destacadas de Zaragoza y su provincia. En El Callejero de Zaragoza, se entiende la importancia de encontrar servicios y productos de calidad cerca del usuario, ya sea un residente, un visitante o una empresa local buscando colaborar. Desde restaurantes y tiendas hasta servicios profesionales y entretenimiento, cada listado en este sitio está cuidadosamente seleccionado para garantizar que se encuentre solo lo mejor que Zaragoza tiene para ofrecer.

El Callejero de Zaragoza organiza sus actividades para que los usuarios encuentren de manera rápida y sencilla lo que necesitan. Se puede navegar por secciones, desde gastronomía y comercio hasta servicios profesionales y ocio, descubriendo una amplia variedad de opciones seleccionadas especialmente. Cada actividad está diseñada para facilitar la búsqueda y ayudar a conectar con las mejores empresas de Zaragoza y su provincia.

Las categorías disponibles incluyen:

• Agricultura
• Automóviles y Vehículos
• Belleza y Deporte
• Comercio
• Educación
• Funerarias
• Industria
• Medicina y Salud
• Multiservicios y Reformas
• Ocio
• Restaurantes y Hostelería
• Servicios Profesionales
• Turismo

Empresas como Canela Complementos, Vasgon Consulting Ingeniería, Mercería TUYO o Optiserver son ejemplos de negocios locales que se benefician de la visibilidad que ofrecen estos directorios basados en información geoespacial. ¿Quieres formar parte de nuestro directorio de empresas?

Comercio Predictivo y Datos Geoespaciales: Optimizando Decisiones

En un mundo donde la inmediatez cobra cada vez más importancia, el comercio predictivo se ha convertido en una herramienta clave para anticipar comportamientos de consumo, optimizar decisiones y ofrecer experiencias personalizadas. El comercio predictivo es una estrategia basada en el análisis de datos para anticipar las decisiones de compra de los consumidores. Utiliza algoritmos de inteligencia artificial y modelos estadísticos para identificar patrones de comportamiento, preferencias y momentos clave en el ciclo de consumo. Esto es de gran importancia en un mercado como el actual, donde existe una saturación de productos y competencia.

Estos modelos se alimentan de grandes volúmenes de datos: históricos de compra, navegación web, ubicación o comentarios en redes sociales, entre otros. Pero cuanto más precisos y diversos sean los datos, más afinadas serán las predicciones. Aquí es donde los datos abiertos juegan un papel fundamental, ya que permiten añadir nuevas variables a tener en cuenta a la hora de definir el comportamiento del consumidor. Entre la información relevante se incluyen la segmentación de poblaciones por territorio, edad y género, información sobre el gasto medio por hogar en diferentes categorías, o la desagregación del IPC por territorio, midiendo cómo varían los precios de bienes y servicios en cada provincia española. También es útil la alerta de fenómenos meteorológicos adversos o la información sobre el uso de Internet en los últimos 3 meses.

Desde hace años, ya encontramos empresas que están utilizando este tipo de datos para optimizar sus estrategias comerciales. A continuación, se presentan algunos ejemplos:

Ejemplos de Aplicación del Comercio Predictivo con Datos Geoespaciales

• Walmart: Los grandes almacenes utilizan algoritmos de IA que incorporan datos meteorológicos (como olas de calor, tormentas o cambios de temperatura) junto a datos históricos de ventas, eventos y tendencias digitales, para prever la demanda a nivel granular y optimizar inventarios. Esto permite ajustar automáticamente el reabastecimiento de productos críticos según patrones climáticos anticipados.
• Tesco: La firma también utiliza datos meteorológicos públicos en sus modelos predictivos. Esto le permite anticipar patrones de compra, como que por cada aumento de 10°C en la temperatura, las ventas de barbacoa se incrementan hasta en un 300%. Además, Tesco recibe pronósticos meteorológicos locales hasta tres veces al día, conectándolos con datos sobre 18 millones de productos y el tipo de clientes de cada tienda.
• Starbucks: Ha recurrido a la analítica predictiva para planificar su expansión. La compañía utiliza plataformas de inteligencia geoespacial, desarrolladas con tecnología GIS, para combinar múltiples fuentes de información -entre ellas datos abiertos demográficos y socioeconómicos como la densidad de población, el nivel de ingresos, los patrones de movilidad, el transporte público o la tipología de negocios cercanos- junto con históricos de ventas propias.
• SDG Group: Esta consultora internacional especializada en analítica avanzada para retail ha desarrollado soluciones que permiten ajustar precios y promociones teniendo en cuenta las características demográficas y socioeconómicas de cada zona -como la base de consumidores, la ubicación o el tamaño del punto de venta-.

El auge del comercio predictivo se ha visto impulsado por el avance de la inteligencia artificial y la disponibilidad de datos, tanto abiertos como privados. Superar los retos asociados a la gestión y análisis de estos datos será clave para que el comercio predictivo despliegue todo su potencial y se convierta en una herramienta estratégica para empresas de todos los tamaños.

Datos Abiertos y su Impacto en el Sector Comercial en España

España no se queda atrás en cuanto a iniciativas de compartición de datos y open data por parte de compañías privadas. Diversas compañías y organizaciones alrededor del mundo están adoptando estos enfoques para fomentar el acceso abierto a la información y potenciar la toma de decisiones basada en datos. Varias empresas españolas están liderando iniciativas que promueven la accesibilidad y transparencia de los datos en diferentes sectores.

Idealista, uno de los portales inmobiliarios más importantes del país, ha publicado un conjunto de datos abiertos que incluye información detallada sobre más de 180,000 viviendas en Madrid, Barcelona y Valencia. Este conjunto de datos proporciona las coordenadas geográficas y los precios de venta de cada propiedad, junto con sus características internas y la información oficial del catastro español. Este conjunto de datos está disponible para su acceso a través de GitHub como un paquete en R y se ha convertido en una gran herramienta para el análisis del mercado inmobiliario, permitiendo a investigadores y profesionales del sector desarrollar modelos de valoración automática y realizar estudios detallados sobre la segmentación del mercado.

Cabe destacar que Idealista también reutiliza datos públicos de organismos como el catastro o el INE para ofrecer servicios de datos que dan soporte a las decisiones en el mercado inmobiliario, como contratación de hipotecas, estudios de mercado o valoración de carteras. Además, Esri España habilita su Portal de Datos Abiertos, que pone a disposición de los usuarios una amplia variedad de contenidos que pueden ser consultados, analizados y descargados. Este portal incluye datos gestionados por Esri España, junto con una recopilación de otros portales de datos abiertos desarrollados con tecnología Esri. Esto amplía significativamente las posibilidades para investigadores, desarrolladores y profesionales que buscan aprovechar los datos geoespaciales en sus proyectos.

En el ámbito de las empresas públicas, España también cuenta con ejemplos destacados de compromiso con los datos abiertos. Renfe, la principal operadora ferroviaria, y Red Eléctrica Española (REE), la entidad responsable de la operación del sistema eléctrico, han desarrollado programas de open data que facilitan el acceso a información relevante para la ciudadanía y para el desarrollo de aplicaciones y servicios que mejoren la eficiencia y la sostenibilidad. La compartición de datos y el open data representan una evolución crucial en la forma en que las organizaciones gestionan y aprovechan la información.