Lunes, 17.12.2018 - 06:51 h
Bares y tiendas deberían tomar nota

Un programa calcula con un 80% de precisión si un negocio va a cerrar

Si pudiésemos medir cuanto durará un nuevo negocio antes de entrar en riesgo mucha gente se ahorraría un disgusto. Ahora es posible

Hay diversas variables que garantizan el cierre de un establecimiento. / Pixabay
Hay diversas variables que garantizan el cierre de un establecimiento. / Pixabay

Las forma de comprar ha cambiado mucho en los últimos años. Comprar desde casa ha llevado a las pequeñas tiendas, e incluso a algún que otro gran almacén a cerrar sus puertas. ¿Y si pudiésemos medir cuanto duraría un nuevo negocio antes de entrar en riesgo?

Krittika D'Silva, estudiante de doctorado de Computer Laboratory por la Universidad de Cambridge, junto con unos compañeros, han creado un modelo de predicción que parece determinar, con un 80 % de precisión, el tiempo que tarda en cerrar un negocio. Lo cuenta en un artículo que ha escrito para The Conversation

De ser así, esta investigación podría ayudar a autoridades y a dueños de negocios a tomar decisiones importantes sobre la apertura y el ejercicio de un nuevo negocio. “Como por ejemplo los acuerdos de licencia o los horarios de apertura”, señala D´Silva.

En qué consiste exactamente

D´Silva se explica: “mis colegas de la Universidad de Cambridge y la Universidad de Administración de Singapur y yo construimos un modelo de aprendizaje automático, que predijo el cierre de tiendas en diez ciudades de todo el mundo con un 80% de precisión”.

Para llegar a este punto, la investigación del equipo los llevó a modelar un patrón de conducta de la población, de “cómo se mueven las personas a través de las áreas urbanas”. “El aprendizaje automático es una herramienta poderosa que puede identificar automáticamente patrones en los datos. Un modelo de aprendizaje automático utiliza esos patrones para probar hipótesis y hacer predicciones. Las redes sociales proporcionan una fuente rica de datos para examinar los patrones de sus usuarios a través de sus publicaciones, interacciones y movimientos”, asegura D´Silva.

Pero también es importante usar los datos de la demanda y el transporte de los consumidores, junto con los datos de la empresa que ha cerrado. Así que el modelo de predicción comprendería una empresa y el área en el que se encontrara.

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Los datos utilizados

Los principales datos los extrajeron de “Foursquare, una plataforma de recomendación de ubicación, que incluía detalles de registro de usuarios anónimos y representaba la demanda de negocios a lo largo del tiempo. También utilizamos datos de las trayectorias de los taxis, que nos proporcionaron los puntos de recogida y devolución de miles de usuarios anónimos”, apunta D´Silva.

Otras medidas necesarias se atribuyeron al área y vecindario en el que se encontraba el negocio en cuestión: los tipos de negocio, la competencia, los patrones de visitas de los clientes, la popularidad…

Los tres factores realmente importantes

“Encontramos que diferentes métricas fueron útiles para predecir cierres en diferentes ciudades. Pero en las diez ciudades de nuestro experimento, que incluyen Chicago, Londres, Nueva York, Singapur, Helsinki, Yakarta, Los Ángeles, París, San Francisco y Tokio, vimos que había tres factores que eran casi siempre importantes para predecir el cierre de una empresa”, asegura D´Silva.

El primer factor importante fue “el intervalo de tiempo durante el cual un negocio era popular”. Descubrieron que es más probable que las empresas que solo atendían a segmentos específicos cierren pronto. Como por ejemplo, la típica cafetería que sólo atiende el café en las horas de oficina.

El segundo factor que importaba tenía que ver con la popularidad del negocio, en relación con sus competidores en el vecindario. “Las empresas que eran populares fuera del horario habitual de otras empresas en el área tendían a sobrevivir por más tiempo”, dice D´Silva.

El tercer factor tiene que ver con la diversidad de los negocios en la zona. Si esta disminuía, “la probabilidad de cierre aumentaba. Por lo tanto, las empresas ubicadas en vecindarios con una mezcla más diversa de negocios, tienden a sobrevivir por más tiempo”, analiza D´Silva.

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