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Professor Advisordc.contributor.advisorAburto Lafourcade, Luis Albertoes_CL
Authordc.contributor.authorLazo Méndez, Gabriela Catalinaes_CL
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_CL
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Industriales_CL
Associate professordc.contributor.otherPuente Chandía, Alejandra
Associate professordc.contributor.otherMontoya Moreira, Ricardo
Admission datedc.date.accessioned2012-09-12T18:18:20Z
Available datedc.date.available2012-09-12T18:18:20Z
Publication datedc.date.issued2011es_CL
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/104161
Abstractdc.description.abstractEl 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.
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/
Keywordsdc.subjectIngenieríaes_CL
Keywordsdc.subjectRelaciones con los clienteses_CL
Keywordsdc.subjectComercializaciónes_CL
Keywordsdc.subjectSistema de información geográficaes_CL
Keywordsdc.subjectSupermercados, Comercializaciónes_CL
Keywordsdc.subjectHeat mapes_CL
Títulodc.titleDefinición de Políticas de Marketing Georeferenciado para un Supermercado Mayoristaes_CL
Document typedc.typeTesises_CL


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