Método Cluster-RNA para Clasificar, Caracterizar y Pronosticar Perfiles Competitivos del Sector Tiendas Minoristas en la Ciudad de Barranquilla
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 l...
- Autores:
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De La Hoz G, Efrain
Iglesias, Maria Auxiliadora
Perez Coronell, Leidy Haidy
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/12258
- Palabra clave:
- cluster analysis
artificial neural network
retail
análisis de conglomerado
red neuronal artificial
comercio minorista
- Rights
- openAccess
- License
- INGE CUC - 2020
| Summary: | 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. |
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