Desarrollan modelo para tiendas de abarrotes frente a grandes cadenas�

Ante el crecimiento de grandes cadenas como Oxxo y 7-Eleven, las tiendas de abarrotes enfrentan el desafío de modernizarse para mantenerse competitivas. Al respecto, Daniel García desarrolló un modelo matemático capaz de predecir las ventas diarias de estos negocios a fin de optimizar la toma de decisiones, planificar mejor sus operaciones y mejorar su rentabilidad.  

Lo anterior forma parte de la investigación titulada Pronóstico de ventas de tiendas de abarrotes en la Zona Metropolitana de Guadalajara y realizada en la Maestría en Ciencia de Datos del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO).  

El proyecto, centrado en una tienda ubicada en Guadalajara, Abarrotes Robert’s, utilizó información histórica desde enero de 2017 para construir una base de datos que permitiera entender cómo se comportan las ventas con el paso del tiempo. La información clave analizada incluyó fecha, hora, monto de venta y forma de pago, agrupando las transacciones por día para lograr un enfoque predictivo diario. 

Los datos revelaron tendencias claras; por ejemplo, se identificaron patrones semanales con mayor actividad en los martes, miércoles y jueves, así como horarios pico a las 11 de la mañana y a las 6 de la tarde, justo al final de turnos laborales. 

A partir de este análisis se aplicó un modelo estadístico conocido como Sarima, especializado en series de tiempo con patrones estacionales. Este modelo capturó la naturaleza repetitiva y predecible de las ventas en este tipo de negocios. 

Se implementó además la herramienta StatsForecast, la cual logró predecir de forma precisa las ventas, incluso anticipando días sin actividad como fines de semana y feriados. Además, se estableció un umbral mínimo de venta para filtrar predicciones erróneas en días sin apertura. 

Según el proyecto, el modelo ofrece un potencial transformador para estos negocios, pues al permitirles anticipar la demanda diaria pueden planificar mejor su inventario, reducir pérdidas por productos no vendidos o escasez de mercancía, y tomar decisiones estratégicas con base en datos, algo que hasta ahora solo estaba al alcance de grandes cadenas. 

La investigación añade que el enfoque propuesto tiene el potencial de escalar y adaptarse a otras tiendas de abarrotes en la región o incluso en otras zonas geográficas con características similares.  

GR