Desarrollan alumnas modelo para predecir el éxito en tiendas de conveniencia

• Egresadas del programa de Ingeniería en Gestión Empresarial de la Universidad de Monterrey  crearon un modelo predictivo basado en aprendizaje automático y análisis geoespacial que permite estimar el éxito comercial de nuevas tiendas de conveniencia, enfocado en el Área Metropolitana de Monterrey

Ante el acelerado crecimiento en la apertura de tiendas de conveniencia y la necesidad de mejorar la toma de decisiones estratégicas en la expansión del sector, cuatro egresadas del programa de Ingeniería en Gestión Empresarial de la Universidad de Monterrey desarrollaron un modelo de aprendizaje automático con análisis geoespacial que permite predecir el nivel de éxito comercial de nuevas tiendas de conveniencia, a partir de su ubicación y de variables del entorno.

El proyecto, titulado Desarrollo de modelos de aprendizaje automático para la predicción del éxito comercial de nuevas tiendas de conveniencia, fue realizado por Jimena León Oviedo, Ángela María Villarreal Villarreal, Daniela Torres Amezcua y Cordelia Villarreal García, donde colaboraron con una cadena de tiendas de conveniencia a nivel nacional y se enfocó en el Área Metropolitana de Monterrey.

La investigación surge en un contexto en el que la empresa con la que colaboraron registró, entre 2023 y 2024, más de 2,300 aperturas de tiendas, así como 144 cierres y una disminución en ventas, lo que evidenció la necesidad de reforzar los criterios utilizados para la selección de nuevas ubicaciones.

Estaban creciendo de forma muy acelerada, pero ese crecimiento no necesariamente se estaba traduciendo en mejores resultados económicos. Empezaron a observar cierres de tiendas, casos de saturación y riesgos claros en su toma de decisiones, sobre todo en todo lo relacionado con la ubicación”, explicó Daniela Torres.

Durante el análisis, las egresadas identificaron que la empresa utilizaba un enfoque tradicional basado en la replicación de tiendas exitosas, conocidas como “tiendas espejo”, sin considerar de forma integral las características específicas del entorno.

“Ellos se dejaban guiar por tiendas espejo, es decir, si tenían una tienda a la que le iba bien, intentaban replicar lo mismo en otra ubicación similar, con los mismos cajones de estacionamiento o el mismo formato”, añadió Torres.

Ante este escenario, el proyecto integró herramientas de analítica avanzada, ciencia de datos y apoyo a la toma de decisiones estratégicas.

“Este proyecto es relevante, ya que no contaban con criterios estandarizados para seleccionar ubicaciones. Con herramientas de análisis predictivo y tomando en cuenta factores internos, externos y geoespaciales, se puede dar mucha más certeza al momento de decidir dónde abrir una tienda”, señaló Jimena León.  

Para el desarrollo del modelo, las autoras emplearon la metodología CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), ampliamente utilizada en proyectos de ciencia de datos por su enfoque estructurado y orientado al negocio.

“CRISP-DM nos permitió estructurar el proyecto desde el entendimiento del negocio, trabajando directamente con el equipo de la empresa para definir qué es una tienda exitosa, hasta la preparación de datos y, finalmente, el despliegue del modelo en una interfaz”, explicó Cordelia Villarreal.

El estudio analizó información de 724 tiendas maduras, integrando variables internas de cada punto de venta y variables externas provenientes de fuentes como el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), el Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas (DENUE) y OpenStreetMap, con radios de análisis de hasta 500 metros.

Como resultado, los modelos desarrollados alcanzaron una precisión superior al 70 % en los tres tipos de entornos analizados: base, hogar y receso.

“Todos los modelos lograron un nivel de precisión mayor al 70 %, utilizando una combinación de variables internas, sociodemográficas y geoespaciales, y cumplieron con el objetivo general del proyecto”, destacó Ángela María Villarreal.

El análisis también permitió confirmar que el éxito comercial no depende de un solo factor, sino de la interacción de múltiples variables del entorno urbano y sociodemográfico.

“Confirmamos que el éxito comercial no depende de una sola variable, sino de la interacción entre factores como la densidad poblacional, el número de viviendas cercanas, la presencia de competencia y el flujo peatonal, y que cada entorno requiere un conjunto distinto de variables clave”, explicó.

Asimismo, el componente geoespacial reveló una dependencia entre tiendas cercanas, lo que permite identificar posibles escenarios de saturación mediante el uso del índice de Moran, una medida estadística que evalúa la autocorrelación espacial.

“El índice de Moran fue mayor a 0.20, lo que es significativo, y nos indica que el desempeño de una tienda también está influido por el comportamiento de las tiendas vecinas, algo que no es visible en los modelos tradicionales”, puntualizó Villarreal.

Como parte de la transferencia del proyecto a la empresa, los resultados se integraron en un dashboard interactivo en Power BI, diseñado para apoyar la toma de decisiones estratégicas. Además, el modelo es escalable y replicable en otros contextos empresariales.

“El modelo es totalmente replicable; lo único que cambiaría sería redefinir qué significa éxito y quién es la competencia para cada tipo de negocio”, explicó Cordelia Villarreal García.

Más allá de los resultados técnicos, las egresadas coincidieron en que su paso por la Universidad de Monterrey estuvo marcado por un enfoque práctico, humano y orientado a la realidad profesional, que les permitió desarrollar competencias técnicas y habilidades clave para su ejercicio laboral.

“Creo que como estudiante en la UDEM lo más bonito es el enfoque práctico. El hacer estos proyectos de tesis y de prácticas nos ayuda mucho ya luego en la vida profesional. Además, la UDEM es muy humana y nos guía con valores muy importantes que tenemos que tener como profesionales”, compartió Ángela María Villarreal.

En la etapa final de la carrera, particularmente en los proyectos de prácticas y tesis, las estudiantes señalaron que el nivel de responsabilidad aumenta de manera significativa al trabajar con datos, clientes y decisiones reales.

“Es un involucramiento muy parecido al de la consultoría profesional. Tienes un equipo asignado, un proyecto real y datos reales, y lo que tú digas sí va a tener un impacto. Eso te da un sentido de responsabilidad mucho más fuerte, porque ya no es solo aprender del libro, sino saber que alguien va a depender de los resultados que tú generes”, explicó Jimena León.

Finalmente, las egresadas coincidieron en que la UDEM las impulsó a desarrollar una actitud de aprendizaje autónomo, disciplina y liderazgo, que trasciende el aula.

“La UDEM te impulsa a ser constante y a aprender de forma autónoma. No es solo lo que te dice el asesor o la empresa; tú también investiga, busca y crece. Eso te forma no solo como profesionista, sino también como persona”, concluyeron.