"Desarrollo de un modelo de predicción de tráfico de clientes para optimizar la dotación de personal en tiendas físicas del Retail"

Memoria para optar a título de Ingeniero Civil IndustrialEl presente trabajo corresponde al desarrollo de un modelo de predicción robusto de tráfico de clientes en tiendas de retail físicas en Chile, con el fin mejorar la rentabilidad de éstas, a través de una dotación de personal óptima que se ajuste al tráfico y minimice la sobre y sub dotación. Esta motivación surge producto de que en los últimos años la industria del retail físico ha bajado sus rentabilidades y el aumento del big data permite implementar soluciones tecnológicas con la finalidad de entender el comportamiento del cliente. Para la obtención de una mejor predicción, se realizan cuatro actividades claves. En primer lugar, se identifican variables exógenas, que puedan explicar la fluctuación en el tráfico de clientes. Las principales variables identificadas son los días feriados, separados por tipo (renunciable o irrenunciable); y la precipitación, que afecta negativa o positivamente dependiendo de si la tienda está ubicada en la calle o en un mall respectivamente. En segundo lugar, se escoge una herramienta de predicción robusta, como Prophet, que pueda ser usado en distintas tiendas de retail, independiente de la especialidad. En tercer lugar, se realiza un control estadístico de procesos para identificar cuando los sensores de medición fallan. Finalmente, se lleva a cabo una imputación de datos de alta precisión (MAPE = 15.24%), con el fin de minimizar el ruido de la serie temporal. Gracias a esta investigación, se concluye que Prophet es una herramienta poderosa y robusta de fácil uso. El modelo desarrollado incluye estacionalidad semanal, mensual y anual, como también regresores que captan el efecto de los días feriados y la lluvia. Se obtiene que el MAPE promedio de este modelo es de 25.70%, en comparación al 55.21% del modelo desarrollado por Lam et al. (1998). Dicha diferencia en la precisión se puede traducir en un incremento de la rentabilidad del 1.45%, correspondiente a la optimización de la dotación de trabajadores en las tiendas