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...

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Autores:: 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

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description	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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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.Objective– To develop a method to classify, characterize and forecast competitive profiles of the retail stores sector based on the integration of the cluster analysis technique and artificial neural networks. Methodology– For the above, the literature related to the competitiveness of retail stores was reviewed, from which variables associated with this research were identified. The information analyzed corresponds to 224 retail stores in the city of Barranquilla. Results– The cluster analysis allowed to characterize 4 competitive profiles of the sector that showed to be homogeneous intragroup and heterogeneous extragroup. The artificial neural network model showed a 91.3% correct classification in the reserve sample, which inferred the capacity of classification of the network model and the discriminant capacity of the variables related to the knowledge of products and prices, the practices of inventory and sales, presence in the market, differentiated attention, location and variety of products in the identified profiles. Conclusions– The results of the research show high capacity of the cluster-RNA method, to classify and project competitive profiles from which improvement processes can be designed.application/pdftext/htmlapplication/xmlspaUniversidad de la CostaINGE CUC - 2020http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/2700cluster analysisartificial neural networkretailanálisis de conglomeradored neuronal artificialcomercio minoristaMétodo Cluster-RNA para Clasificar, Caracterizar y Pronosticar Perfiles Competitivos del Sector Tiendas Minoristas en la Ciudad de BarranquillaCluster-RNA Method to Classify, Characterize and Predict Competitive Profiles of the Retail Stores Sector in the City of BarranquillaArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge Cuc E. L. Aldana, “Imagen y Posicionamiento de las Tiendas de Barrio en Colombia, aplicando el análisis factorial de correspondencias AFC”, Panorama Económico U. de C., vol. 225, no. 15, pp. 255–281, Jan. 2015. Disponible en http://hdl.handle.net/11227/3742 J. Córdoba & L. Cano, “Estudio de hábitos y valores de los consumidores del canal tradicional tiendas de barrio de la ciudad de Cali”, Entramado, vol. 5, no. 2, pp. 44–63, Dec. 2009. Disponible en https://revistas.unilibre.edu.co/index.php/entramado/article/view/3354 C. Martínez & M. Vergara, “Marketing relacional y su contribución a la competitividad en las tiendas de barrio del sur oriente de Barranquilla”. M.S. Thesis, UAC, BQ, CO, 2018. Q. Martin, M. Cabero & Y. De Paz, Tratamiento Estadístico de Datos con SPSS. Madrid, ES: Thomson Editores, pp. 145–156, 2008. D. Peña, Análisis de datos multivariantes. Madrid, ES: McGraw Hill, pp. 137–235, 2002. M. Ato, J. López, A. Velandrino & J. Sánchez, Estadística Avanzada con el paquete Systat. Murcia, ES: UMU, 1990. P. Arroyo & J. Borja, Análisis Multivariante para la inteligencia de Mercados. Monterrey, MX: Editorial Digital del ITESM, 2018. J. De la Garza, B. Morales & B. González, Análisis Estadístico Multivariante. Un enfoque teórico y práctico. México, D.F. MX: McGraw Hill, 2013. A. Catena, M. Ramos & H. Trujillo, Análisis Multivariado. Un manual para investigadores (Primera). Madrid, ES: Editorial Biblioteca Nueva, 2003. H. Alaka, L. Oyedele, H. Owolabi, V. Kumar, S. Ajayie, O. Akinade & M. Bilalf, “Systematic Review of Bankruptcy Prediction Models: Towards a Framework for Tool Selection”, Expert Syst. with Appl., vol. 94, pp. 164–184, Mar. 2018. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.10.040 G. McMillan, Process/Industrial Instruments and Controls Handbook. USA: McGraw Hill, 2013. O. García & A. Morales, “Desempeño financiero de las empresas: una propuesta de clasificación por RNA”. 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