Planejamento de pequenas empresas e SIG

Os custos do negócio são geralmente um dos maiores encargos que qualquer empresa enfrenta, especialmente se houver incertezas de quanto a empresa pode lucrar no local onde está instalada. Apesar de ser um fenômeno recorrente em outros países, o uso de SIG's (Sistemas de Informação Geográfica) por pequenas empresas no Brasil ainda é raro. Um exemplo clássico do potencial de uso dessa ferramenta em pequenos negócios são as lojas de conveniência que dependem fortemente de suas localizações. A modelagem de varejo e modelagem de fluxo de importância são duas abordagens que têm sido utilizadas por muitas décadas para avaliar o benefício de um local em relação a outros, em particular a probabilidade de uma área ser capaz de atrair pessoas porque é mais acessível ou conveniente.

As formas mais recentes de análise de dados em larga escala utilizam mais informações de banco de dados disponíveis de clientes e armazenam informações, incluindo padrões de compra e volume de clientes em lojas determinadas em horários diferentes, para usar modelos de regressão para prever rentabilidade e despesas. Abordagens mais recentes integram dados coletados de armazenamento e dados de padrões espaciais dos clientes ao longo de um determinado tempo e, em seguida, aplicam técnicas de simulação e modelagem, especificamente a modelagem de interação espacial, para então prever o benefício líquido ou o impacto da localização da loja no comportamento do cliente. Isso pode permitir estimativas de lucros relativos aos custos de manutenção e operação de lojas de varejo.

Em outros pequenos ambientes de varejo, centros comerciais, o aglomerado de muitas lojas torna a análise complicada. O uso da estimativa da densidade de kernel, viabilizada pelos softwares de SIG, tem sido usada para estimar o sucesso do varejo em áreas onde há a concentrações de lojas. Em outras palavras, monitorar a concorrência e a demanda dos clientes dentro do aglomerado de lojas semelhantes são fatores críticos na previsão de capacidade do negócio.

Uso da análise de densidade de Kernel mostrar a sequencia cronológica do fluxo de consumidores durante a semana em um shopping. Figura: HIRSCH ET. AL., 2016.