Author(s): Mendes, Armando B.
Date: 2005
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.3/122
Origin: Repositório da Universidade dos Açores
Subject(s): Avaliação de Localizações; Diagramas de Voronoi Multiplicativos Ponderados; Geração de Conhecimento; Segmentação de Lojas; Knowledge Creation; Multiplicative Weighted Voronoi Diagrams; Site Selection for Food Retail Outlet; Supermarket Segmentation
Tese de Doutoramento em Engenharia de Sistemas.
Os retalhistas sempre entenderam a localização como um factor crítico do sucesso de uma nova loja. No entanto, tentar perceber todos os aspectos da localização, potencial da área de influência e comportamentos do consumidor pode revelar-se uma tarefa de elevada complexidade. Nesta dissertação apresenta-se uma metodologia de apoio à decisão na avaliação de localizações potenciais de lojas de retalho alimentar de pequena a média dimensão, com base em modelos de previsão de vendas. A recolha de dados necessários à modelação inclui dois inquéritos a clientes e um programa de mystery shopping. Utilizam-se diagramas de Voronoi multiplicativos ponderados no tratamento espacial de dados demográficos do censo 2001. Descreve-se o estado da arte relativamente a modelos e métodos utilizados em problemas semelhantes e sugere-se uma classificação com três classes. É definida uma tipologia de lojas com base na comparação de três métodos de integração de conhecimento de especialistas: a priori, a posteriori e interactivo. Induzem-se regras proposicionais para classificar uma nova localização num dos grupos de lojas análogas. Após a classificação de uma localização potencial utiliza-se um modelo de regressão linear para prever vendas. Os modelos são implementados numa folha de cálculo segundo uma filosofia loosely coupled. A integração de conhecimento de domínio por parte de especialistas, nos modelos construídos, e a geração de novo conhecimento sobre o problema são elementos estruturantes de todo o trabalho apresentado.
ABSTRACT: The retailers always understood the location as a critical success factor for a new store. However, recognizing all the aspects of location, influence area potential, and consumer's behaviour presents high complexity. In this dissertation, it is described an approach for site selection and evaluation of potential locations of food stores of small to medium size by sales turnover forecast. Data gathering included two customers' surveys and a mystery shopping program. Multiplicative Weighted Voronoi Diagrams were used in spatial demographic data analysis. The state of the art of models and methods used in similar problems are described and a classification is suggested in three classes. A typology of stores is defined by comparing three methods of expert knowledge integration: a priori, a posteriori and the interactive method. Decision rules are induced to classify a new location in one of the previous groups of analogue stores. After this classification, a linear regression model is used to forecast store turnover. The models are implemented in a spreadsheet using a loosely coupled philosophy. The integration of domain knowledge in the models by expert's and the creation of new knowledge about the problem, were the main guiding principles in all the work presented.
