Estudio del efecto de la llegada de un nuevo competidor al mercado mayorista utilizando información geográfica
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Aburto Lafourcade, Luis Alberto
Author
dc.contributor.author
Acevedo Arriagada, Alan
Staff editor
dc.contributor.editor
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editor
dc.contributor.editor
Departamento de Ingeniería Industrial
Associate professor
dc.contributor.other
Marín Vicuña, Pablo
Associate professor
dc.contributor.other
Pizarro Torres, Claudio
Admission date
dc.date.accessioned
2015-05-04T20:41:12Z
Available date
dc.date.available
2015-05-04T20:41:12Z
Publication date
dc.date.issued
2014
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/130397
General note
dc.description
Ingeniero Civil Industrial
Abstract
dc.description.abstract
El presente trabajo se desarrolla con un retailer de la industria de los supermercados mayoristas, el cual se ve amenazado por la llegada de un nuevo competidor al mercado. Este nuevo competidor se ha ubicado estratégicamente en una zona donde el retailer posee 3 salas. La ubicación es la variable táctica más importante, ya que representa una inversión única, costosa e irreversible. Esta influye en la decisión de compra de los clientes, por lo que es crucial incluir esta información al análisis, ya que ambas compañías van a competir por los clientes de ese sector.
El objetivo de este trabajo es evaluar el impacto que ha tenido la llegada de la competencia en las ventas y en la fuga de los clientes, utilizando la información transaccional y geográfica de estos.
Mediante la confección de un grupo de control se mide el impacto que la competencia ha generado en cada una de las sucursales de la zona a nivel agregado y desagregado de clientes. Luego se encuentran las variables más influyentes en la fuga de los clientes mediante regresiones logísticas y se estudian las variaciones geográficas de estas, por medio de regresiones geográficas ponderadas. Para realizar las regresiones es necesario definir un criterio de fuga, el cual sirve para construir la variable dependiente a utilizar en ambos modelos de regresión.
Los resultados indican que ha bajado la cantidad de unidades compradas por los clientes de la zona en un 5% promedio. La sucursal más afectada en las ventas es también la que está más cerca de la competencia, con una disminución de 7% trimestral a nivel macro y 4% en el desagregado de clientes. Las otras dos salas no han bajado sus ventas, de hecho la más lejana ha aumentado sus ventas con respecto al grupo de control.
La distancia a la sala es la variable más influyente en la probabilidad de fuga de los clientes, existiendo un trade-off entre la distancia a la sala y la distancia a la competencia. Se concluye que dentro del primer kilómetro a la redonda de cada sala se encuentra el umbral de fuga, en este se concentra el 65% de los clientes y justamente el barrio más afectado está dentro del primer kilómetro alrededor de la sala de la competencia.
Se proponen descuentos personalizados según el valor y la ubicación del cliente, donde mayor valor y distancia a la sala implican mayores descuentos. Al realizar estos descuentos a 40 clientes de la sala afectada, los cuales representan la mitad del monto fugado, se espera disminuir el impacto en un 1,4%.