Método Cluster-RNA para Clasificar, Caracterizar y Pronosticar Perfiles Competitivos del Sector Tiendas Minoristas en la Ciudad de Barranquilla

Abstract

Objetivo: Desarrollar un método para clasificar, caracterizar y pronosticar perfiles competitivos del sector tiendas minoristas a partir de la integración de la técnica de análisis de cluster y las redes neuronales artificiales. Metodología: Para lo anterior se revisó la literatura relacionada con la competitividad de tiendas minoristas a partir de lo cual se identificaron variables asociadas a esta investigación. La información analizada corresponde a 224 tiendas de comercio minorista de la ciudad de Barranquilla. Resultados: El análisis de cluster permitió caracterizar 4 perfiles competitivos del sector que mostraron ser homogéneos intragrupo y heterogéneos extragrupo, El modelo de red neuronal artificial mostró un 91,3% de clasificación correcta en la muestra de reserva, con lo cual se infiere la capacidad de clasificación del modelo de red y la capacidad discriminante de las variables relacionadas con el conocimiento de productos y precios, las prácticas de inventario y ventas, presencia en el mercado, atención diferenciada, ubicación y variedad de productos en los perfiles identificados. Conclusiones: Los resultados de la investigación muestran alta capacidad del método cluster-RNA, para clasificar y proyectar perfiles competitivos a partir de los cuales se pueden diseñar procesos de mejoramiento.