Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.3/2185
Título: Apoio à decisão na localização de lojas de retalho.
Autor: Mendes, Armando B.
Oliveira, Rui Carvalho
Cardoso, Margarida G.M.S.
Palavras-chave: Apoio à Decisão
Localização de Lojas de Retalho Alimentar
Previsão por Analogia
Modelos Discriminantes Lógicos
Data: Abr-2004
Citação: Mendes, Armando; Oliveira, Rui Carvalho e Cardoso, Margarida G.M.S. (2004). "Apoio à decisão na localização de lojas de retalho". IO2004, 11º Congresso da APDIO, Faculdade de Engenharia, Universidade do Porto: Porto, 4-7 Abril de 2004 (Comunicação).
Resumo: Uma das decisões mais importantes que um retalhista pode tomar é onde localizar uma nova loja. Porque a conveniência e proximidade são tão importantes para o consumidor, uma loja pode falhar apenas por ter sido escolhida uma localização errada. Num sector de retalho alimentar em constante mudança, com o aumento da competição e as restrições governamentais relativamente à abertura de grandes espaços comerciais, os grupos económicos estão a dedicar mais atenção às cadeias de lojas de menor dimensão. Estas lojas, como lojas de proximidade, são especialmente dependentes da localização, uma vez que o seu poder de atracção é limitado e uma grande parte das vendas provém de clientes que se deslocam a pé. O problema da localização é complexo por ser necessário considerar inúmeras variáveis na avaliação de localizações de lojas. Ainda que a importância da localização seja clara para todos, tentar perceber todos os aspectos do desempenho de lojas, potenciais localizações e comportamentos do consumidor obriga à recolha de enormes quantidades de informação de vários tipos como geográfica, demográfica, socioeconómica e referente a dinâmicas de competição. Neste trabalho descreve-se um projecto de apoio à decisão na localização de lojas de retalho alimentar de pequena a média dimensão que envolveu a recolha de dados durante dois anos aproximadamente. Montou-se um programa de mystery shopping onde foram avaliados vários aspectos relacionados com a localização, serviço e gestão da loja, tendo sido estendido a algumas lojas da competição nas proximidades. Foram igualmente realizados dois inquéritos aos clientes das lojas existentes. Estes inquéritos permitiram a caracterização do cliente, caracterização da relação cliente - loja (motivação, meios de deslocação à loja, escolhas e preferências) e ainda a identificação da concorrência. Em trabalhos anteriores apresentou-se já uma segmentação de clientes baseada nas respostas aos inquéritos com base em modelos de segmentos latentes de que resultaram dois tipos de clientes que foram caracterizados como Clientes Preferenciais e Clientes Eventuais. Utilizou-se ainda um grande número de variáveis quantitativas resultantes da base geográfica nacional do INE com informação demográfica do censo de 2001 e operacionalizada segundo um Sistemas de Informação Geográfico. Em conjunto com uma base de dados com a localização de mais de 600 lojas de retalho alimentar em Portugal, essas variáveis permitiram a avaliação de áreas de influência e a caracterização da concorrência. No decorrer do presente trabalho definiu-se ainda o problema a apoiar e os níveis de decisão envolvidos. Efectuou-se uma pesquisa bibliográfica sobre modelos e métodos utilizados em problemas semelhantes, tendo-se optado por métodos de analogia com análise discriminante. Assim, utilizaram-se os dados recolhidos para definir uma tipologia para as lojas existentes. Posteriormente utilizaram-se modelos discriminantes lógicos para deduzir regras de decisão que permitem classificar as localizações a avaliar numa das tipologias definidas. Por fim, após a validação dos modelos, programou-se o software APAV segundo uma filosofia loosely coupled sendo parte integrante de um conjunto de três componentes. Este sistema foi já utilizado para efectuar previsões para três novas lojas recentemente abertas ao público e que ainda não têm um ano de vendas. Se se comparar as previsões pelo modelo APAV com a extrapolação das vendas tendo em conta os meses disponíveis, obtêm-se erros de previsão relativos na ordem dos 10% para duas das lojas e apenas 1% na outra. Os modelos discriminantes utilizados podem igualmente ter uma leitura normativa, permitindo deduzir regras para encontrar boas localizações. Assim, analisam-se as regras de decisão deduzidas para as tipologias mais bem sucedidas de modo a obter normas desejáveis para novas localizações e as menos bem sucedidas para características indesejáveis.
Descrição: IO2004, 11º Congresso da APDIO. Faculdade de Engenharia, Universidade do Porto: Porto, 4 a 7 de Abril de 2004 (Comunicação).
URI: http://hdl.handle.net/10400.3/2185
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