Abre el mapa de ventas en la reunión del lunes y vuelve a ver lo de siempre: las provincias más pobladas en el tono más oscuro, el resto en tonos claros. El mapa no está mal, pero tampoco le dice nada nuevo. Este artículo no trata de cómo dibujar el mapa, sino de qué cifra poner en él: ¿ventas totales, ventas por habitante, ventas por cliente o un índice respecto a la media nacional? Cada una responde a una pregunta distinta, y elegir la equivocada es tomar una mala decisión con un mapa impecable.
El nombre técnico de este tipo de mapa es mapa coroplético (o de coropletas): cada región se colorea según una única cifra propia. En el resto del artículo lo llamaremos, sin más, mapa de provincias coloreado.
¿Por qué su mapa siempre pinta de oscuro las provincias grandes?
Porque las ventas suelen producirse donde vive la gente. Si colorea las ventas totales provincia a provincia, la mayor parte de lo que ve es población: la provincia donde vive mucha gente compra mucho. Para comprobarlo basta una pregunta: «Si cambiara esta columna por la población de cada provincia, ¿el mapa se vería igual?». Si la respuesta es sí, el mapa no le dice nada sobre el rendimiento comercial; está volviendo a dibujar el padrón. La guía de visualización del portal de datos abiertos de la UE plantea lo mismo: una cifra que crece con la población, cartografiada sin dividirla por la población, da como resultado un mapa de población (data.europa.eu).
La tabla siguiente lo muestra con cifras inventadas. Cuatro provincias, mismo año, mismo producto:
| Provincia | Ventas (unidades) | Población | Por 100.000 hab. | Índice (media = 100) |
|---|---|---|---|---|
| Provincia A | 10.500 | 15.000.000 | 70 | 90 |
| Provincia B | 2.400 | 2.000.000 | 120 | 155 |
| Provincia C | 1.300 | 1.000.000 | 130 | 167 |
| Provincia D | 400 | 800.000 | 50 | 64 |
| Total | 14.600 | 18.800.000 | 78 | 100 |
La provincia A es la primera con diferencia en ventas totales: concentra más del setenta por ciento de las ventas de las cuatro. Pero por cada 100.000 habitantes queda tercera de cuatro y algo por debajo de la media. El mapa de totales dice «vendemos mucho en A»; el de tasas dice «para la población que tiene, en A vendemos algo menos de lo esperado, y en B y C llegamos a una parte mayor del mercado». Las dos frases son ciertas. Responden a preguntas distintas.
¿Cuándo es el mapa de totales la respuesta correcta?
La tasa no siempre es mejor. Si está planificando capacidad necesita volumen absoluto: cuántos vehículos para qué zona, cuánto stock en qué almacén, cuántos días dedica cada comercial a qué provincias, sobre qué volumen se negocia el contrato con el transportista. Todas son variantes de «dónde se mueve cuánta mercancía». Una tasa de 130 por cada 100.000 habitantes no llena un camión; 10.500 unidades sí.
El mapa de totales tiene una trampa: el ojo lee el color junto con la superficie. La misma guía lo explica con un mapa electoral de EE. UU.: las zonas extensas pero poco pobladas acaban teniendo un peso visual desproporcionado. Una provincia grande pintada de oscuro parece más importante que una pequeña y densa a su lado. Si va a mostrar totales, ponga junto al mapa una tabla ordenada de mayor a menor. Quien transmite el volumen es la tabla; el mapa solo enseña dónde está.
¿Entre qué dividir? Cuatro denominadores, cuatro preguntas
Una vez elegida la tasa, la decisión de verdad es el denominador, porque el denominador decide qué pregunta está haciendo. La misma cifra de ventas dividida entre población, número de clientes o número de empresas da tres mapas distintos y tres historias distintas.
Por habitante (población)
Si vende al consumidor final es el denominador evidente y responde a «¿a qué parte del mercado llegamos?». En España, el denominador son las cifras oficiales de población por provincia que publica el INE a partir del padrón. Las referidas a 1 de enero de 2025 se declararon oficiales mediante el Real Decreto 1117/2025 e incluyen el desglose por provincia.
Por cliente
Es la pregunta «¿cuánto compra un cliente que ya tenemos?»; mide profundidad, no alcance. El denominador es su propia lista de clientes: el número de clientes activos por provincia sale de una tabla dinámica. Leídas juntas, la tasa por habitante y la tasa por cliente aclaran mucho. Si en una provincia la primera es baja y la segunda alta, tiene pocos clientes pero fieles, y el trabajo es captar nuevos. Lo contrario, muchos clientes que compran poco, indica que hay que vender más a los que ya tiene. Si lleva las fichas de clientes en Smartifie Quote, la lista de clientes se exporta a Excel con la columna de ciudad, que es la materia prima de ese recuento.
Por empresa
Si vende a empresas (B2B), la población es un denominador engañoso: una provincia puede tener muchos habitantes y pocas empresas que puedan llegar a comprarle. Aquí la pregunta es de penetración: «¿a qué parte de las empresas de esa provincia vendemos?». En España, el número de empresas lo recoge el Directorio Central de Empresas (DIRCE) del INE; si encuentra un desglose cercano a los sectores a los que vende, úselo en lugar del total.
Índice (media nacional = 100)
El índice es la tasa de la provincia dividida entre la tasa nacional (o la de toda su zona de venta), por 100. En la tabla anterior la media es 78 por cada 100.000 habitantes, así que los 120 de la provincia B equivalen a un índice de 155. El índice aporta dos cosas. Traduce denominadores de escalas distintas a un mismo idioma, de modo que un índice por habitante y otro por cliente pueden ir uno al lado del otro. Y produce la frase más fácil de leer en una reunión: «B está un 55 % por encima de la media; D, un 36 % por debajo».
Tres errores al preparar la tasa en la hoja de cálculo
La división se hace en la hoja de cálculo, y para esto Excel es una herramienta excelente. (Dónde se queda corto Excel es otro tema.) Los errores rara vez están en la fórmula; se cometen en los pasos previos.
Las tasas no se suman
Si la misma provincia aparece en dos filas (dos delegaciones, dos comerciales, dos canales), sume primero numerador y denominador por separado y divida al final. Un ejemplo inventado: en una provincia la primera delegación vendió 300 unidades a 20 clientes (15 por cliente) y la segunda 100 unidades a 25 clientes (4 por cliente). Si suma las dos tasas obtiene 19; si las promedia, 9,5. Las dos son incorrectas. Lo correcto es 400 unidades entre 45 clientes, unas 8,9. La forma más segura en Excel es llevar ventas y número de clientes a columnas separadas en una tabla dinámica y calcular la tasa al lado.
También importa al llegar al mapa: nuestra herramienta suma los valores cuando ve la misma región en dos filas, y lo avisa en pantalla. Si pega tasas sin reducirlas antes a una fila por provincia, el mapa mostrará 19 en lugar de 8,9.
Numerador y denominador del mismo periodo
Divida las ventas de un año entre la población de ese mismo año; una tabla de población de hace tres años infla sistemáticamente la tasa en las provincias que más crecen. Las cifras oficiales españolas están referidas a 1 de enero: las últimas declaradas, las de 1 de enero de 2025, son prácticamente el cierre de 2024 y la referencia más reciente para 2025 mientras no se publique la siguiente. La misma regla vale para la tasa por cliente: cuente los clientes que compraron ese año, no todos los que alguna vez hicieron un pedido.
Elija una unidad legible
«0,0042 unidades por habitante» es correcto e ilegible. Escrito como «420 unidades por cada 100.000 habitantes», el mismo número se entiende en la leyenda y en la reunión. Por cliente suele bastar la cifra directa (8,9 unidades por cliente) o un importe.
Terminada la preparación, la tabla que va al mapa tiene dos columnas: nombre de la provincia y tasa. Nuestra herramienta no calcula la tasa por usted ni lleva datos de población; pinta la cifra que usted le da. En cada fila toma como valor el primer número que sigue al nombre, y la segunda celda de la fila de cabecera pasa a ser el título de la leyenda. Si escribe ahí «Ventas por 100.000 hab.», la leyenda dirá el denominador por sí sola. Pegue la tabla en el generador de mapa de calor por provincias; como dice la propia herramienta, tus datos no salen del navegador.
La trampa de la provincia pequeña: tres clientes, tasa récord
Una sorpresa habitual la primera vez que se cartografía una tasa: la provincia más oscura resulta ser aquella donde menos clientes tiene. La causa es la volatilidad del denominador pequeño. Un material docente de la Universidad de Southampton lo explica con sencillez: 100 casos entre 2.000 personas y 3 casos entre 60 son ambos un 5 %, pero la segunda tasa baja al 3,3 % o sube al 6,7 % con un solo caso de diferencia (University of Southampton). Traducido a ventas: en una provincia con tres clientes, un solo pedido grande duplica la tasa en un año. Por eso los valores más extremos se concentran en las unidades más pequeñas. No es casualidad; es la propia aritmética.
En la práctica hay tres remedios:
- Fije un umbral y deje en blanco lo que quede por debajo. Por ejemplo, no muestre tasa en provincias con menos de 10 clientes. En la herramienta, la provincia sin valor queda en gris, aparece como «sin datos» en la leyenda y se enumera aparte. Si escribe un 0, se pinta en la clase más baja. «No tenemos datos suficientes para medir esta provincia» y «aquí no vendimos nada» son mensajes distintos; no los mezcle.
- Agrupe varios años. Dividir las ventas de tres años entre los clientes de esos tres años elimina buena parte del ruido de un año aislado. Indique el periodo con claridad en el título («2023-2025»).
- Suba un nivel. Pase de provincia a comunidad autónoma, o agrupe las provincias pequeñas con sus vecinas en una zona comercial. La herramienta tiene mapa de provincias y también de comunidades autónomas.
Los estadísticos también usan métodos de suavizado como el bayesiano empírico, que acercan las tasas de las unidades pequeñas a la media general. Para una reunión comercial suelen bastar los tres remedios anteriores.
Mapa de índice: centro neutro, color a ambos lados
Los datos de índice tienen un punto medio con significado: 100. Ese tipo de dato no se representa con una paleta de un solo color de claro a oscuro, sino con una paleta divergente: neutra en el centro y con un color distinto en cada extremo. Así el ojo lee primero «por encima o por debajo de la media» y después «cuánto».
La herramienta tiene tres paletas divergentes (rojo ↔ azul, marrón ↔ verde, rojo ↔ amarillo ↔ verde) y permite fijar las clases con cortes manuales. Si introduce los cortes de forma simétrica alrededor de 100 y deja un número impar de clases, la clase central cae en el color neutro de la paleta. Por ejemplo, 80, 95, 105 y 120 dan cinco clases: de 95 a 105 queda neutra como «en torno a la media», y por encima de 120 o por debajo de 80 destacan con los colores más intensos. Con un número par de clases no hay clase central neutra. Si quiere los extremos al revés, invierta la paleta. Para la elección de paleta y las opciones aptas para daltónicos, vea en la herramienta cómo elegir colores y clases.
¿Uno o dos mapas para la reunión?
Casi siempre la respuesta es los dos, uno al lado del otro: a la izquierda el total (dónde está el volumen) y a la derecha la tasa (dónde está la oportunidad). Leídos juntos distinguen cuatro situaciones. Total alto y tasa baja: un mercado grande que no se ha trabajado lo suficiente. Total bajo y tasa alta: una provincia pequeña donde es fuerte. Los dos altos: protéjala. Los dos bajos: decida primero si quiere vender allí.
Hay además un motivo práctico para hacer dos mapas: en la herramienta, la etiqueta de cada provincia es el mismo valor que se colorea. No se puede colorear por tasa y escribir el total como etiqueta. Así que, en lugar de meter dos datos en un mapa, haga dos mapas.
Ponga el denominador en el título de cada mapa. «Mapa de ventas» no basta; «Ventas por 100.000 habitantes, 2025» sí. La herramienta tiene campos de título, subtítulo y línea de fuente. Use la línea de fuente para indicar de dónde sale el denominador (por ejemplo, «Población: INE, cifras oficiales a 1-1-2025»). Quien abra el mapa dos meses después solo sabrá qué está mirando gracias a eso. Si va a comparar dos mapas o dos años, hay que fijar las clases para que los colores signifiquen lo mismo en ambos; cómo hacerlo se explica en la sección de colores y clases de la herramienta.
Cinco preguntas antes de enviar el mapa
- ¿Cuál es el denominador? ¿Total, por habitante, por cliente, por empresa o índice? ¿Encaja con la pregunta que se hace?
- ¿Coinciden los periodos? ¿El año de ventas es el mismo que la fecha de la población o del recuento de clientes?
- ¿Se ha sumado alguna provincia dos veces? ¿Las tasas están reducidas a una fila por provincia?
- ¿Están marcadas las provincias pequeñas? ¿Las que quedan bajo el umbral están en blanco o brillan con una tasa récord?
- ¿El título dice el denominador? ¿La línea de fuente indica su origen y su fecha?
Si puede responder que sí a las cinco, su mapa ya habla de ventas y no de población. Con la tabla preparada, abra el generador de mapa de calor por provincias: funciona en el navegador sin registro y permite descargar el mapa en PNG, SVG o PDF.