Resumo:
O objetivo deste estudo é a elaboração de uma ferramenta quantitativa, baseada em técnicas de Geomarketing e Aprendizado de Máquina, capaz de identificar oportunidades de negócio e contribuir para o processo estratégico de escolha locacional de uma rede de franquias, selecionando regiões que possuam uma alta previsão de demanda e uma carência na oferta do produto. Além disso, realizou-se uma análise qualitativa dos pontos comerciais selecionados com base em critérios definidos no decorrer do trabalho. Essa previsão se dá pela construção de um padrão de consumo, definido por um classificador, baseado nas características dos indivíduos que costumam comprar o produto. Inicialmente, para um melhor entendimento a respeito do assunto, foi feito um embasamento teórico abarcando os principais conceitos sobre Geomarketing e Aprendizado de Máquina e suas aplicações. Em seguida, para a demonstração dos resultados, optou-se pela aplicação do método para o mercado de chocolates finos (Cacau-Show) no Distrito Federal. As principais bases de dados utilizadas neste trabalho foram provenientes da Pesquisa de Orçamentos Familiares e do Censo Demográfico, ambos desenvolvidos pelo Instituto Brasileiro de Estatística e Geografia (IBGE). Como resultado, obteve-se o Gasto Padronizado, que indica o nível de demanda para cada Setor Censitário, as informações georreferenciadas da concorrência, contendo 44 lojas que possuem como principal produto o chocolate fino, e as malhas digitais do Distrito Federal. O cruzamento dessas informações permitiu a elaboração de um mapa que facilita identificação das oportunidades de negócio para o mercado de chocolates finos no Distrito Federal.
Palavras-chave:
Geomarketing; Máquinas de suporte vetorial; Economia regional; Franquias estratégicas; Aprendizado supervisionado
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
