Modelos predictivos para empresas que compiten en el canal de retail y requieren reducir la incertidumbre en la toma de decisiones comerciales y optimizar su inversión en el punto de venta.

1. Predictive Trade Intelligence Presentación interna Grupo LOGyT

13. La metodología de normalización de venta identifica una a una las tiendas con potencial para enfocar los esfuerzos en la ejecución R 2 adj = 0.929 N = 154 tiendas Error Std. = 0.54 * Desv. Std. R 2 adj = 0.920 N = 68 tiendas Error Std. = 0.57 * Desv. Std. R 2 adj = 0.810 N = 280 tiendas Error Std. = 0.95 * Desv. Std. R 2 adj = 0.742 N = 170 tiendas Error Std. = 0.80 * Desv. Std. Modelación

14. La metodología de normalización de venta cuantifica el potencial de venta mensual por tienda # de tiendas Under Performers $ potencial promedio por tienda $ potencial mensual por formato Concentración por Estado / ruta Cobertura # de tiendas Under Performers $ potencial promedio por tienda $ potencial mensual por formato Concentración por Estado / ruta Cobertura # de tiendas Under Performers $ potencial promedio por tienda $ potencial mensual por formato Concentración por Estado / ruta Cobertura # de tiendas Under Performers $ potencial promedio por tienda $ potencial mensual por formato Concentración por Estado / ruta Cobertura Modelación

19. Trade Intelligence

21. Stockboys Routing Decision Support System Modelación 3034 14 231 2382 305 3835 3844   No. de Tienda Sucursal 3844 Superama Bosque de Minas 3835 Superama Lomas Anáhuac 305 City Market Interlomas 2382 Walmart Interlomas 231 Chedraui Interlomas 14 Comexa Lomas Anáhuac 3034 Superama Fuentes de las Lomas Matriz de distancias   Fromo 3844 3835 305 … 3844 - 3835 - 305 - … …