Autores: Alba Ortiz Pulgarín e investigadores del grupo IMAGINE-Universidad de Cuenca

¿Qué tiempo nos toma realizar las compras? ¿Cuántas veces regresamos a casa sin todos los productos que necesitamos, a pesar de tener una lista? Estas preguntas son recurrentes en muchas personas y las respuestas no siempre son favorables. La respuesta a muchas de estas preguntas ha estado al frente de nosotros, en la distribución de los productos. Se conoce que, uno de los factores críticos en la decisión de compra del consumidor, es el diseño de la tienda. Un buen diseño de tienda apoya a garantizar la lealtad del consumidor y así aumentar sus ventas (Joe et al., 2019). Sin embargo, esto ocurre en las tiendas grandes y organizadas, pero ¿en los pequeños negocios? por lo general el diseño no se toma en cuenta. En está cápsula se tratará el tema de diseño de una tienda retail, desde el punto de vista de localización y asociación de productos. De manera que aporte al consumidor a entender cómo se distribuyen los productos y a los propietarios de las tiendas minoristas brindarles una opción para organizar de mejor forma sus productos.

En Ecuador, las tiendas minoristas aportan significativamente a la economía, este sector ha tenido un crecimiento anual de 1.3% desde el año 2013, logrando que se muevan más de 16,863 millones de dólares en promedio cada año. En 2020, se realizaron en Ecuador aproximadamente 22,7 millones de transacciones de comercio tipo minorista o retail, y mayoritariamente en el comercio electrónico, lo que representó una leve disminución (alrededor del cinco por ciento) en comparación con el año anterior, cuando se realizaron 24 millones de transacciones a través de medios electrónicos no presenciales; sin embargo, desde finales del 2021, se ha notado un crecimiento en la economía del sector (Chevalier, 2022).

Las tiendas físicas han demostrado su importancia y han permanecido estables. Una de las razones más importantes por la que las tiendas minoristas físicas se mantienen en auge, es porque el consumidor puede ver y tocar el producto, lo que se traduce en confianza (Dunne, P. M., Lusch, R. F., & Carver 2013).

Ilustración 1: Resumen de resultados en la tienda 1.

En el proyecto: Modelo de optimización para la gestión de diseño, inventarios y logística de las tiendas en el sector minorista (retail) del Azuay, uno de los objetivos planteados fue investigar cómo la ubicación de los productos dentro de tiendas retail se puede optimizar, desde el enfoque del cliente y los productos de la canasta básica que adquiere. 

Optimizar el diseño de la tienda, puede tomar en cuenta dos factores específicos: el diseño de las estanterías y la gestión del espacio. En el diseño de las estanterías se aumenta la exposición, visibilidad e interacción de los productos principales (Mowrey et al., 2019). En la gestión del espacio se han desarrollado modelos matemáticos y empíricos que especifican la asociación de los productos que más se venden, es decir, con alta rotación (Flamand et al., 2018). 

Ilustración 2. Resumen de resultados en la tienda 2

Para lograr la optimización del espacio y relación de los productos dentro de la tienda, hay muchas propuestas. Sin embargo, las reglas de asociación han mostrado bastante consistencia en los resultados. Las reglas de asociación, son una técnica con la cual se produce un descubrimiento de relaciones interesantes o útiles de asociación ocultas en los grandes conjuntos de Mientras que, la técnica de canasta de mercado (Market Basket Analysis, MBA) es una técnica de minería de datos que, en el sector de alimentos, aporta a descubrir asociaciones no obvias y generalmente ocultas en muchos datos, permitiendo identificar los productos que se compran simultáneamente, la frecuencia de compra y el grado de relación. Esta técnica de análisis permite tomar decisiones empresariales como, por ejemplo, la forma en la cual se colocan conjuntos de productos en los estantes para garantizar una compra rápida y así incrementar las ganancias (Kaur & Kang, 2016). 

Ilustración 3. Resumen de resultados en la tienda 3

Entonces, con las reglas de asociación y la técnica MBA, se requiere unir estos conceptos, para esto se lo realiza a través del algoritmo a priori propuesto por R. Agrawal y R. Srikant en 1994; este algoritmo utiliza datos preliminares (a priori) para analizar datos. Se analizó 4 tiendas retail, con aproximadamente 130,000 productos de la ciudad de Cuenca. Se resumen las asociaciones más significativas usando las frecuencias relativas (S) y que tienen mayor confianza de la regla (C), los resultados fueron:

Ilustración 4. Resumen de resultados en la tienda 4

En el primer grupo de las 4 sucursales, se observa que la regla más fuerte en los cuatro casos es la que demuestra que cuando se compra piernas de pollo, es seguro que se compra muslos de pollo, con una confianza de 52%, 54%, 52% y 54%, respectivamente. Por lo tanto, para garantizar que el cliente ahorre tiempo en su compra, el minorista se asegurará que las piernas y muslos de pollo se encuentren colocados en lugares cercanos en el refrigerador, o que, a su vez, se elaboren paquetes que contengan estos dos productos. Al analizar al segundo grupo de las 4 sucursales, la regla más fuerte en 3 de los 4 casos es la asegura que cuando se compra cebolla roja, se compra también tomate riñón, con una confianza de 67%, 72% y 65 %, respectivamente. Para el segundo grupo se obtuvo la regla de asociación con un 73% de confianza, que indica que la cebolla y el tomate de árbol se compran en conjunto con el tomate riñón. Entonces, el minorista distribuirá el espacio de tal manera que el tomate riñón y la cebolla se ubiquen en espacios cercanos, para así garantizar una compra menos tediosa y mucho más rápida.

Por lo indicado en los párrafos anteriores, hay productos que son básicos y que deben estar juntos, lo que aporta a mejorar el tiempo de estadía en las tiendas y por supuesto permite encontrar lo necesario para el hogar. Además, las asociaciones de productos obtenidos en cada regla permiten que el minorista tenga una idea general de la redistribución que se debe hacer en cada percha, congelador o mostrador y así facilitar la comprensión de cada cambio a realizarse. 

Sobre los autores: La Ing. Alba Ortiz Pulgarín, estudió en la Carrera de Ingeniería Industrial de la Facultad de Ciencias Químicas. La Ing. Diana Jadan, el Ing. Rodrigo Guamán y el Ing. Juan Carlos Llivisaca son investigadores del grupo IMAGINE, y del departamento de Química Aplicada.

Enlace de interés: https://www.statista.com/statistics/1184464/number-e-commerce-transactions-ecuador/

https://imagineresearch.org/nosotros/que-es-imagine/ 

Referencias bibliográficas:

• Chevalier, S. (2022, 12 enero). Number of e-commerce transactions in Ecuador from 2016 to 2020. Statista. Recuperado 1 de abril de 2022, de https://www.statista.com/statistics/1184464/number-e-commerce-transactions-ecuador/
• Dunne, P. M., Lusch, R. F., & Carver, J. R. (2013). Retailing. Cengage Learning.
• Flamand, T., Ghoniem, A., Haouari, M., & Maddah, B. (2018). Integrated assortment planning and store-wide shelf space allocation: An optimization-based approach. Omega (United Kingdom), 81, 134–149. https://doi.org/10.1016/j.omega.2017.10.006
• Kaur, M., & Kang, S. (2016). Market Basket Analysis: Identify the Changing Trends of Market.
• Joe, T., Sreejith, R., & Sekar, K. (2019). Optimization of store layout using market basket analysis. International Journal of Recent Technology and Engineering, 8(2), 6459–6463. https://doi.org/10.35940/ijrte.B2207.078219
• Mowrey, C. H., Parikh, P. J., & Gue, K. R. (2019). The impact of rack layout on visual experience in a retail store. Engineering Optimization, 57(1), 75–98. https://doi.org/10.1080/03155986.2017.1402475