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Hay muchas formas de conocer una ciudad, pero Urban Discovery permite verla desde una perspectiva totalmente nueva. En los nuevos mapas de Urban Discovery se reordenan las fronteras urbanas y se identifican las zonas más turísticas, residenciales o con un mayor número de compradores jóvenes. Tras el análisis de 413 millones de transacciones realizadas con tarjeta, BBVA Data & Analytics en colaboración con CARTO ha desarrollado una visualización de datos interactiva desde la que se invita a los usuarios a explorar los mapas de cada ciudad e incluso a crear sus propias etiquetas con las que definir las nuevas divisiones.
“La ciencia de datos nos permite comprender mejor las dinámicas en estas ciudades, examinar el uso que hacen de ellas los ciudadanos según su estilo de vida, y describir la especialización de cada zona, sus patrones y actividades predominantes. Además de compartir estas conclusiones, abrimos la posibilidad de que los usuarios contribuyan a enriquecer el proyecto con sus aportaciones, y les invitamos a crear categorías que nos ayuden a incorporar nuevas perspectivas en estos resultados”, afirma Juan Murillo, responsable de Análisis Territoriales de BBVA Data & Analytics.
Algunas curiosidades que se pueden extraer a través de Urban Discovery es que los turistas en Madrid gastan más en los alrededores de los monumentos y museos que en Barcelona. O que los vecinos de Vila de Gràcia, en Barcelona, comparten el mismo estilo de vida que los del madrileño barrio de Malasaña. San Antoni y Poble Sec son lugares de moda para cenar y después tomar una copa y, en Madrid, el barrio de Lavapiés vive una transformación hacia una actividad más cultural.
Este nuevo estudio de BBVA Data & Analytics divide la ciudad en pequeñas celdas hexagonales, registrando en cuáles de ellas se efectúan más compras de forma consecutiva por un mismo cliente en un plazo máximo de tres horas. Así, gracias a distintos algoritmos, agrupa las celdas con un elevado número de compradores en común, dibujando cómo los ciudadanos -residentes o turistas- se mueven por la ciudad para realizar sus compras y revelando una nueva configuración urbana según sus desplazamientos más comunes.
Una segunda parte muestra estas nuevas divisiones de la ciudad detalladas con distintas etiquetas que permiten conocer cuáles son las actividades predominantes en cada zona, el nivel de vida de sus habitantes o las preferencias de los residentes o turistas. Gracias a este etiquetado, se pueden distinguir seis tipos de zonas en Madrid, Barcelona y Ciudad de México: centro, barrio acomodado, barrio popular, centros de trabajo, nuevos desarrollos y áreas en las que predomina el consumo asociado a centros comerciales.
“El interés de estas etiquetas radica en que, además de clasificar todas las comunidades, se han aplicado los mismos criterios a las tres ciudades incluidas en el estudio, de modo que podemos encontrar zonas pares, con similares características en Madrid, Barcelona y México”, añade Murillo.
● El desarrollo urbanístico de Madrid y Barcelona es completamente diferente: en Madrid se aprecia una diferencia notable entre el centro y la corona de la periferia, donde se ubican las zonas más populares, con unos niveles de gasto menores. En Barcelona las zonas populares se emplazan hacia la montaña, mientras que las nuevas áreas residenciales con grandes urbanizaciones, que muestran una baja actividad comercial y gasto concentrado en el fin de semana, se sitúan principalmente en la zona alta de la ciudad y en el área de la Villa Olímpica y Diagonal Mar.
● La división administrativa municipal no se corresponde con la actividad de sus habitantes y turistas.
● La zona de compras es diferente según la edad de los habitantes y turistas.
● La actividad empresarial en Madrid se ha concentrado en la zona norte de la ciudad, mientras que en Barcelona su distribución está integrada en el tejido residencial, salvo por la concentración que se da en la zona de Poble Nou y Diagonal Mar de las empresas más nuevas.
● El ocio nocturno y la actividad de fin de semana tienen dos áreas bien definidas en ambas ciudades y abarcan gran parte de sus respectivos centros.
● La gestión del turismo en Madrid y Barcelona también es diferente: En Madrid todas las zonas con atractivos culturales están conectadas y poseen una gran cantidad de comercios en su entorno, algo que curiosamente no sucede en los alrededores de determinados polos turísticos en la capital catalana.
● Barrios gemelos: los madrileños Chueca y Malasaña tienen su equivalente en el barrio barcelonés de Gràcia.
Urban Discovery, cuyos resultados son abiertos y reutilizables, forma parte de la visión de BBVA de compartir sus datos para poder contribuir al desarrollo de la sociedad, fomentando la innovación y el desarrollo mediante la aplicación de nuevas metodologías y fuentes de información a muy diversos casos de uso.
PayStats es la API de BBVA que puedes utilizar como base para llevar a cabo estudios similares a Urban Discovery, ya que precisamente pone a disposición de las empresas la mejor información transaccional disponible en el mercado. PayStats ofrece datos sobre millones de transacciones realizadas con tarjetas BBVA y de cualquier otro banco en TPVs BBVA para así crear un mapa virtual que permita analizar los hábitos de consumo.
La información que proporciona PayStats se actualiza semanalmente e incluye datos sobre cinco aspectos de la transacción: unidad territorial, tiempo, categoría del comercio, género y edad. La API ofrece así métricas tales como importe de la compra (ticket máximo, ticket mínimo, ticket medio, desviación típica y moda), número de compras, número de tarjetas distintas (individuos) y horas y días pico y valle de compras.
La API de PayStats está pensada para cualquier tipo de negocio: empresas de análisis de mercado, nuevos comercios en búsqueda de la mejor localización, franquicias que quieran optimizar su red, cualquier compañía buscando entender mejor el comportamiento de consumo de sus clientes, empresas de gestión de espacios comerciales, consultorías, escuelas de negocios o instituciones de investigación.
PayStats mejorar el conocimiento de los clientes de un negocio y permite generar un valor añadido a través del análisis de los datos que ofrece.
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