El Customer Relationship Management permite caracterizar a los distintos consumidores de un negocio para así aplicar medidas de marketing focalizado. El marketing georeferenciado enriquece la información disponible considerando la ubicación geográfica de este consumidor para identificar comportamientos de compra asociados a esta dimensión.
El objetivo general de este trabajo, se enmarca en ambos temas. Busca modelar la relación entre la ubicación geográfica y la demanda de un cliente en un supermercado mayorista, estimando su monto y frecuencia en la sala permitiendo identificar dónde viven los mejores clientes, dónde están quienes pueden aumentar su valor y la ubicación de las áreas donde la competencia está afectando más las ventas.
El análisis se hace en 2 locales, estudiando a 3.000 clientes en la sala de Maipú y 2.000 en Temuco aproximadamente. Se trabaja con las compras realizadas entre el 2008 y 2010, para graficar en mapas la intensidad de las variables: densidad de clientes, monto y frecuencia, identificándose barrios donde se dan comportamientos de compra particulares. Posteriormente se comparan estimaciones de demanda hechas con regresiones geográficas ponderadas (GWR) y se comparan los resultados con una regresión lineal (LR).
Los resultados indican que pese a que LR y la GWR tuvieron bondades de ajuste y MAPEs muy parecidos (R2 sobre 0.5 y MAPE bordeando incluso el 50%), la GWR identifica mejor los locales de la competencia que reducen las ventas del mayorista, identificando 8 salas contra sólo 3 que arrojó el método lineal para un local. La GWR además sugiere que la competencia tiene mayor efecto en disminuir las visitas de los clientes en otra sala, más que quitar monto de ventas, dado que la persona ya asistió.
Respecto al efecto de la ubicación en la frecuencia, se encontró que no existe correlación, habiendo entre 2 y 4 visitas mensuales en la mayoría de los casos sin importar distancia ni ubicación. El monto sí resultó estar relacionado con los barrios de residencia de los clientes, donde en vecindarios de GSE de menores ingresos se compraba hasta un 50% más que en otros.
Se propone para trabajos futuros incorporar la variable GSE y comprobar si es que ésta juega un rol fundamental en el monto comprado, así como también ampliar el estudio georeferenciado a otras dimensiones, como análisis de canastas por barrio, de modo de complementar mejor promociones personalizadas para cada cliente según el lugar donde viva.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/104161 |
| Date | January 2011 |
| Creators | Lazo Méndez, Gabriela Catalina |
| Contributors | Aburto Lafourcade, Luis Alberto, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Departamento de Ingeniería Industrial, Puente Chandía, Alejandra, Montoya Moreira, Ricardo |
| Publisher | Universidad de Chile, CyberDocs |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Lazo Méndez, Gabriela Catalina |
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