Synthetic Data
Engine

De datos agregados publicados a microdatos sintéticos fiables y conformes con la protección de datos para microsimulaciones y previsiones. Synthpop genera estructuras sintéticas representativas de la población y los hogares que permiten un modelado temprano, previsiones detalladas y conformes con la protección de datos.

Synthpop utiliza algoritmos de aprendizaje supervisado para modelar relaciones entre diferentes variables demográficas.

Synthetic Data Engine

¿Cómo funciona?

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1 Formular la decisión

Defina el objetivo comercial y el alcance geográfico.

2 Preparar y conectar datos

Recopile todos los agregados y metadatos relevantes. Limpie, suavice y anonimice las fuentes con la ayuda de Synthpop, de modo que cada variable pueda asignarse a un esquema común.

3 Generar microdatos sintéticos

Synthpop crea registros de personas/hogares realistas y conformes con la normativa de protección de datos que coinciden con las cifras y patrones generales publicados.

4 Modelar y activar

Entrene modelos adecuados para su finalidad utilizando lla población sintética.

User Stories

¿Podemos evaluar de forma fiable la demanda a nivel de código postal?

El estratega de comercialización de una cadena minorista debe decidir dónde expandirse a continuación, pero las restricciones de privacidad y la disponibilidad limitada de datos impiden obtener información fiable a nivel local.

En lugar de especular basándose en tendencias regionales generales, el equipo del estratega utiliza un generador de población sintético que cumple con la normativa de protección de datos y crea microdatos realistas a partir de agregados públicos.

Mediante la aplicación de la estimación de áreas pequeñas (SAE), pueden modelar la demanda a nivel de código postal, simular nuevos escenarios de tiendas y cuantificar los ingresos potenciales antes de invertir capital. De este modo, la entrada en el mercado pasa de ser una decisión basada en suposiciones a una basada en pruebas, lo que se traduce en decisiones de ubicación más inteligentes, un marketing más específico y un mayor retorno de la inversión en la expansión minorista.

Usuario

Estratega de comercialización en una gran cadena minorista, responsable de dirigir planes de expansión y estrategias de entrada en el mercado.

Solución

El equipo utiliza una versión sintética y conforme con la normativa de protección de datos de los microdatos de encuestas nacionales, en combinación con técnicas de estimación de áreas pequeñas (SAE). Esto permite realizar estimaciones hiperlocales y estadísticamente válidas del tamaño del mercado, respetando la normativa de protección de datos. Los analistas pueden modelar con precisión la demanda en el barrio y simular diferentes estrategias de entrada en el mercado. De este modo, la toma de decisiones pasa de basarse en especulaciones a basarse en simulaciones respaldadas por datos. La empresa obtiene información precisa y fundamentada sobre el tamaño del mercado a nivel de barrio, lo que reduce la incertidumbre en inversiones millonarias y permite ubicar las tiendas de forma más inteligente, optimizar la distribución, aumentar la eficacia del marketing y maximizar el retorno de la inversión.

Problema

Disponer de información precisa a nivel de barrio es fundamental para la expansión, pero una «barrera de datos» bloquea el acceso a microdatos fiables, como los detalles de los distritos censales o los códigos postales. Las leyes de protección de datos prohíben la publicación de datos detallados de encuestas, por lo que los estrategas deben basarse en suposiciones generales y estimaciones aproximadas ascendentes. Esto da lugar a una mala asignación de capital, una evaluación errónea de la ubicación de las tiendas y un diseño ineficaz de las áreas de distribución, todo ello con un alto grado de incertidumbre.

¿Está listo para utilizar sus datos?

Llámenos o envíenos un correo electrónico.

Contacto

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