Estimación de las ventas potenciales en sitios minoristas: enfoques y ejemplos

Área de comercio minorista

Matt es el gerente de área de una tienda minorista que se especializa en productos electrónicos. Su tienda está considerando expandirse, y su tarea es seleccionar una ubicación donde la tienda tendría la mayor cantidad de ventas en tres ubicaciones posibles diferentes: ubicación A, ubicación B y ubicación C. Tiene que identificar el área comercial minorista para cada tienda, que es los límites geográficos o el área dentro de la cual una tienda podría generar al menos una mayoría de sus clientes.

¿Qué ubicación tiene el mayor potencial de ventas?

Estimación de ventas

Para identificar la ubicación ideal, Matt decidió estimar las ventas para las posibles ubicaciones de las tiendas. Matt era consciente de que el poder de atracción o el poder de una tienda para atraer a la gente depende de:

1. El tamaño de la tienda: una tienda más grande atraerá más a los clientes porque ofrecerá una variedad más amplia de productos.

2. El tiempo que tomaría viajar a cada tienda: una tienda más cercana atraerá a más clientes en el vecindario inmediato.

3. El tipo de productos que necesita el cliente: los clientes pueden estar dispuestos a viajar más lejos para compras realizadas con menos frecuencia, por ejemplo muebles o camas, y viajar menos para artículos de uso diario.

Matt decidió que usaría tres métodos diferentes para estimar el potencial de ventas para cada una de las tres ubicaciones A, B y C: modelo de gravedad de Huff, análisis de regresión y método analógico.

Modelo Huff Gravity

El modelo Huff Gravity ayuda a determinar la probabilidad de que los clientes compren en una ubicación dependiendo de la distancia entre la tienda y la residencia del cliente. Reunió algunos datos críticos: el factor de atracción, que sería proporcional al espacio minorista de la tienda en cada ubicación y el factor de arrastre o la distancia y el tiempo de viaje para que el cliente llegue a la tienda. Este modelo también requiere un valor numérico para la medida de atractivo de la tienda, o el grado en que la tienda sería tentadora para un cliente. Algunos valores que se pueden utilizar para el índice de atractivo son el área de la tienda y el número de plazas de aparcamiento.

La ventaja de este modelo es que hay espacio para la elección del cliente y se basa en la premisa de que la probabilidad de que un cliente compre en una tienda es directamente proporcional al tamaño de la tienda (factor de atracción) e inversamente proporcional al recorrido. tiempo hasta la tienda (factor de arrastre). Después de calcular la probabilidad de patrocinio del cliente, puede usar ese valor para calcular el potencial de ventas en función de los ingresos, la población y otras variables.

Análisis de regresión

El modelado o análisis de regresión permitiría a Matt predecir cuál de las variables identificadas del modelo Huff Gravity (distancia, atractivo, espacio comercial) tendría el mayor efecto en las ventas. La variable dependiente serían las ventas, y las variables independientes serían los factores que Matt cree que afectarían las ventas, incluidos sus competidores y los productos que ofrecería la tienda.

Matt haría uso de una herramienta de software de análisis de regresión para trazar los datos que recopiló para comprender la relación entre las ventas y cada una de las variables independientes. El eje Y representaría las ventas o la variable dependiente porque las ventas son el valor sobre el que Matt está interesado en aprender y cómo cambian las ventas, dependiendo de las otras variables. Después de trazar los valores, una línea de regresión recta que atraviesa la mayoría de los puntos de datos ayudará a Matt a comprender cuántas ventas se generarían cuando un cliente se encuentra a cierta distancia de la tienda. O cuánto serían las ventas cuando los pies cuadrados sean un área determinada.

Modelado analógico

Antes de tomar la decisión final, Matt decidió usar el modelo analógico que le permitirá usar los datos del área comercial y las características de la tienda minorista planificada para comparar con las tiendas existentes. El modelo generaría un informe de las tiendas existentes que más se parecen a la tienda planificada con una puntuación numérica que indica el grado de cercanía de la coincidencia.

La empresa de Matt poseía una gran cantidad de tiendas minoristas en todo el país, por lo que confiaba en que podría generar un modelo analógico eficaz. Primero necesitaría determinar a partir de la tienda existente qué características (ingresos, competencia, distancia, densidad de población, etc.) serían más importantes para la ubicación de la nueva tienda. Para que este modelo funcione, debe tener datos de varias tiendas con características muy similares a las de la nueva tienda.

Tomando una desición

A partir del modelo de Huff Gravity, Matt pudo determinar que la ubicación C sería la ubicación óptima según el área de comercio minorista y el cálculo del modelo de Huff Gravity para la probabilidad de preferencia del cliente. Sin embargo, el análisis de regresión mostró que la ubicación C tenía una alta competencia, por lo que no sería la ubicación ideal. El modelo analógico predijo que la ubicación A sería la óptima en función del rendimiento de las tiendas existentes. Matt redactó un informe para su equipo de gestión resumiendo los resultados.

Resumen de la lección

El área de comercio minorista son los límites geográficos dentro de los cuales una tienda podría generar la mayoría de sus clientes. Para identificar la ubicación óptima para una nueva tienda minorista, debe poder estimar las ventas . El poder de una tienda para atraer clientes, o el poder de atracción, depende del tamaño de la tienda, la distancia a recorrer hasta la tienda y los productos disponibles.

El modelo de Huff Gravity ayuda a estimar las ventas al determinar la probabilidad de que los clientes compren en una ubicación dependiendo de la distancia entre la ubicación de la tienda y su lugar de residencia. El análisis de regresión le permite predecir las variables que tendrían el mayor efecto en las ventas. Y el modelado analógico ayuda a comparar características de tiendas similares existentes con la nueva ubicación.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador