Localización, localización y localización

Localización, localización y localización: el manejo del espacio en la competencia entre centros comerciales

Carlos Garrocho**

En este texto de geografía comercial se presenta el diseño y la aplicación de un sistema fácil de usar e interactivo que apoya la toma de decisiones locacionales de las unidades comerciales que desean establecerse en grandes zonas urbanas. E l sistema, llamado Sa-delcom (Sistema Automatizado para Apoyar el Diseño de Estrategias Locacionales de Unidades Comerciales), se basa en un modelo de interacción espacial que permite generar diversos escenarios de planeación comercial. Acepta como insumos archivos electrónicos de diversos tipos, incluidos los que produce ellNEGl; está integrado de manera transparente a un sistema de información geográfica, lo que facilita el cálculo de diversos insumos y la multiplicidad de sus salidas tabulares, gráficas y cartográficas; y es extremadamente rápido en su operación y en la generación de resultados. Sadelcom se puso a prueba en el contexto de la Zona Metropolitana de Toluca, y para ilustrar su potencial se generaron tres escenarios de planeación altamente complejos. Los resultados de las pruebas han sido muy alentadores, como se demuestra en el cuerpo del artículo, pero además generaron innumerables preguntas y complejas tareas de investigación, lo cual se advierte en la agenda incluida al final del trabajo.

Palabras clave: geografía comerc ia l , localización de centros comerciales, sistemas automatizados para la t o m a de decisiones, modelos de interacción espacial.

Fecha de recepción: 27 de febrero de 2004. Fecha de aceptación: 29 de septiembre de 2004.

Loca t i on , Loca t i on , Locat ion : Spatial Management i n the C o m p e t i t i o n between Commerc ia l Centers.

This text on commercial geography presents the design and application of an interactive, user-friendly system that supports the decisions on locations made by commercial units wishing to set up business in large urban areas. The system, known as Sadelcom (Automated System for Supporting the Design of Location Strategies for Commercial Units) is based on a spatial interaction model that enables various commercial planning scenarios to be generated. It accepts several kinds of electronic archives as input, including those produced by INEGI. It is transparently integrated into a system of geographic infor-

* E n este trabajo T a n i a Chávez y José A n t o n i o Alvarez aportaron todo su talento e n mater ia de programación y de m a n e j o de sistemas de información geográfica. A m b o s trabajan e n E l Colegio Mexiquense .

** Profesor investigador de E l Colegio Mexiquense. C o r r e o electrónico: cgarrocho@ c m q . e d u . m x .

E S T U D I O S DEMOGRÁFICOS Y U R B A N O S , V O L . 20, N Ú M . 3 (60) , P P . 449-494

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mation, which facilitates the calculation of various inputs and the multiplicity of its tabular, graphic and cartographic results. It is extremely quick to use and produces rapid results. Sadelcom was tested in the context of the Toluca Metropolitan Area and to illustrate its potential, three highly complex planning scenarios were generated. The results of the tests have been extremely encouraging, as shown in the body of the article, as well as generating countless questions and complex research tasks, as noted in the agenda included at the end of the article.

Key words: commerc ia l geography, locat ion o f commerc ia l centers, automated systems for decision-making a n d spatial interact ion models.

Introducción

U n a de las decisiones más difíciles que deben t omar los inversionistas comerciales es resolver d ó n d e local izar sus negocios. L a respuesta puede d e t e r m i n a r e l dest ino de su inversión, de su t raba jo , de los empleos que generan y de sus sueños empresariales, ya que de e l la depende , en gran med ida , la capacidad de las unidades de negocios para c o m p e t i r exitosamente p o r e l mercado (Salvaneschi, 2002) .

L a mayoría de las veces las decisiones locacionales de las firmas comerciales se basan en el conoc imiento práctico y en la intuición d e l empresario. Sin embargo, conforme aumentan la inversión y la escala de los negocios se incrementan también los riesgos y los costos de t o m a r decisiones locacionales equivocadas. L a p u r a intuición - c o m o f u n d a m e n t o de la estrategia locacional de la empresa - deja de ser satisfactoria para los inversionistas, p o r lo que se requieren métodos sistemáticos que p e r m i t a n ident i f i car la localización más ventajosa para u n negocio de terminado en mercados altamente competitivos (Eng land , 2000).

Sin embargo , pese a la relevancia que t iene la t o m a de decisiones locacionales para el desempeño empresarial , e l sector académico le ha dedicado m u y poca atención. 1 Tan poca ha sido que n o exageramos al a f i rmar que e l presente artículo - o r i e n t a d o a apoyar e l l o g r o de u n a mayor ef iciencia en el despliegue espacial de activos empresar ia les -constituye u n a de las pocas contr ibuc iones originales a la geografía comerc ia l en México .

Así, con e l fin de apoyar la t o m a de decisiones locacionales de los analistas comerciales, en este texto se presenta u n i n s t r u m e n t o amiga-

1 Sobre todo si tomamos c o m o punto de referencia l a atención que e l sector a c a démico le otorga a las tres áreas más importantes d e l análisis locacional , a saber: la lo calización industr ia l , l a localización residencial y la localización de servicios públicos.

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ble (fácil de usar) , interactivo (para aprovechar el c o n o c i m i e n t o y la intuición de l empresar io ) , y que generará información estratégica georre-ferenciada, pues f u n c i o n a e n el e n t o r n o operativo de u n sistema de información geográfica. Este i n s t r u m e n t o es u n sistema de c ó m p u t o al que hemos l lamado Sadelcom: Sistema Automat i zado para apoyar el Diseño de Estrategias Locacionales de Unidades Comerciales. E n la perspectiva de la geografía comerc ia l se considera desde hace t i e m p o que la generación de herramientas como Sadelcom es u n o de los retos de investigación más relevantes que se p u e d e n enfrentar (Ghosh y McLafferty, 1987; Jones y S immons, 1990; Buckner , 1998; B i r k i n , Clar-k e y C l a r k e , 2002) .

A l diseñar Sadelcom se requirió u n g r a n esfuerzo conceptua l para sintetizar coherentemente las teorías disponibles sobre localización comerc ia l (Garrocho , 2004) , y m u c h o trabajo de programación e n varios lenguajes de computación para t raduc i r en u n a h e r r a m i e n t a práctica todo el andamiaje de teorías y conceptos locacionales de naturaleza abstracta (Garrocho , Chávez y Álvarez, 2003) . Pero el resultado valió la pena: Sadelcom es fácil de usar y acepta c omo insumos archivos diversos ( inc luidos los que produce el I N E G I , que es la p r i n c i p a l fuente de información cartográfica y estadística en Méx i co ) ; está i n t e grado de manera transparente a u n sistema de información geográfica (lo que fac i l i ta el cálculo de diversos insumos, como la distancia entre los orígenes de los consumidores y las unidades comerciales, y agiliza la exploración de la dimensión espacial de los mercados) ; es ex tremadamente rápido en su operación y generación de resultados; tiene numerosas utilerías, o instrumentos que fac i l i tan todos los cálculos que requiere la simulación de flujos de clientes en el espacio i n t r a u r b a n o (algunos de los cálculos son complejos y m u y laboriosos, c omo los que se r e q u i e r e n en los procesos de calibración) y f u n c i o n a en equipos de cómputo convencionales.

Sin embargo , u n a vez t e r m i n a d o el diseño y la construcción de Sadelcom, era necesario ponerlo aprueba c on e l fin de evaluar su capac idad y u t i l i d a d para apoyar el diseño de estrategias locacionales en el m u n d o rea l , n o sólo para firmas unicelulares (que t i enen u n a sola u n i dad comerc ia l ) , sino para otras más complejas que f u n c i o n a n como cadena. Por e l lo en este artículo se presenta la aplicación de Sadelcom en e l diseño de la estrategia locacional de u n a firma comerc ia l h i p o tética, e n u n escenario real de gran comple j idad .

E l diseño y la construcción de Sadelcom se der ivan de la teoría de interacción espacial, y p e r m i t e n s imular los flujos de compradores a


diversas unidades comerciales de gran escala localizadas e n p u n t o s específicos de l t e r r i t o r i o . U n a vez cal ibrado el m o d e l o para u n a situac ión i n i c i a l , se p u e d e n evaluar diversas ubicaciones para u n a nueva u n i d a d comerc ia l y estimar e l flujo de compradores que recibiría e n cada área potenc ia l , c on el fin de elegir la más ventajosa para la nueva u n i d a d o para la firma e n su c o n j u n t o (si se trata de u n a empresa que cuenta con varias unidades comerciales en el m i s m o m e r c a d o ) ; o sim u l a r diversos cambios que afecten la competencia comerc ia l ( p o r e j emplo la entrada de nuevos competidores o la expansión de algunas unidades comerciales) , c on e l fin de ant ic ipar los efectos y ajustar l a estrategia locacional .

Este texto persigue cuatro propósitos centrales: i ) p r o b a r la capac idad de l mode lo en su versión automatizada para enfrentar problemas complejos de grandes dimensiones, i i ) i lustrar sus posibil idades analíticas, i i i ) ident i f i car sus áreas de o p o r t u n i d a d , y i v ) per f i lar u n a agenda de investigación que abra nuevos senderos para el avance de la geografía comerc ia l en México. De tales objetivos se in f iere que este t r a bajo busca sumarse a la tarea de la geografía comerc ia l de dar le senti d o práctico a la teoría, y c onten ido teórico a la investigación práctica, con la intención de resolver complejos problemas locacionales en e l mundo real.

Para c u m p l i r los objetivos, p r i m e r o se presenta la descripción d e l espacio de aplicación (la zona metropo l i tana de Toluca: su evolución u r b a n a reciente y la distribución espacial de l mercado y de la competencia) ; luego se describe e l mode lo espacial ut i l izado para s imular l a competencia comercial , que es el e lemento central de Sadelcom, 2 y poster iormente se examinan las premisas de l análisis locacional que se realiza con el apoyo de Sadelcom, así como sus insumos y el método de calibración. U n a vez establecido el contexto de la aplicación de este sistema automatizado (el área urbana de aplicación, el análisis de l m o delo , y las premisas de l análisis), se procede a probar su u t i l i d a d para s imular escenarios complejos de competencia comercial y su capacidad para generar información estratégica que facil ite a u n a firma hipotética tomar decisiones locacionales. Se s imulan tres escenarios y se i lustran ampl iamente las posibilidades de Sadelcom como i n s t r u m e n t o de p la -

2 Se trata de u n m o d e l o de interacción espacial de producción c o n d i c i o n a d a - a m pliamente conocido e n la l iteratura especial izada- l lamado de "destinos e n competencia " , cuya part icular idad e n este trabajo radica e n que n o sólo está automatizado de m a n e r a amigable , s ino que f u n c i o n a de forma transparente e n u n sistema de información geográfica, lo que agiliza su uso y abre mayores posibilidades p a r a l a presentación de los resultados (genera salidas tabulares, gráficas y cartográficas).


neación locacional. F inalmente se exponen las principales conclusiones del ejercicio y, a p a r t i r de las fuerzas y debilidades de este sistema automatizado, se presenta u n a agenda de investigación que p e r m i t a avanzar en el análisis locacional de las unidades comerciales en general , y en el me jor f u n c i o n a m i e n t o de Sadelcom en lo particular.

Se puede adelantar que los resultados de la prueba de l sistema f u e r o n m u y alentadores, c omo se demuestra en el cuerpo de l artículo. N o sólo fue capaz de generar información clave para t omar decisiones locacionales en u n mercado comple jo de gran escala, sino que l o hizo con gran rapidez. Más aún, mostró que sus posibil idades operativas y de aplicación son t a n versátiles como numerosas. De cualquier mane ra , Sadelcom n o resuelve problemas locacionales; es u n a s imple h e r r a m i e n t a generadora de información estratégica para apoyar a q u i e n busque u n a óptima ubicación de su empresa, lo que en sí m i s m o n o es cosa menor . E l e jercic io de elaboración de l sistema ha r e n d i d o buenos resultados, pero quizá ha sido todavía más fructífero al generar interesantes preguntas y suscitar complejas tareas de investigación, como se demuestra en la agenda que se presenta al final de l artículo.

£1 campo de la batalla comercial: la ciudad y el mercado

E l entorno urbano: la Zona Metropolitana de Toluca

N o r m a t i v a m e n t e la Zona M e t r o p o l i t a n a de Toluca ( Z M T ) está conformada p o r siete m u n i c i p i o s , 3 aunque e n sólo tres (Toluca, Metepec y Zinacantepec) se concentra más de 8 5 % de la población. L a Z M T ha exper imentado u n rápido crecimiento demográfico durante los últimos años, c on u n a tasa de c rec imiento anual de 3.6% entre 1980 y 2000, lo cual la convierte en u n a de las 10 ciudades más grandes d e l país, c on u n a población cercana al millón de habitantes. E l mercado p o t e n cial que ofrece Toluca a los grandes centros comerciales en el año 2004 es de a lrededor de 415 000 personas. 4

Las actividades predominantes en la Z M T son de carácter industr ia l , y se ub i can p r i n c i p a l m e n t e al noreste de l m u n i c i p i o de Toluca. Pero las actividades comerciales y de servicios, que son también importantes , le d a n a la zona su carácter de centro ar t i cu lador reg ional . Esto signi-

3 L e r m a , Metepec, Ocoyoacac , S a n Mateo Ateneo , T o l u c a , Xonacaüán y Z i n a c a n tepec.

4 L a población o c u p a d a que g a n a c i n c o salarios mínimos o más al mes, j u n t o c o n sus dependientes .


fica que el mercado potenc ia l reg ional al que podría acceder u n centro comerc ia l localizado e n la Z M T sobrepasaría 500 000 personas.

E l c rec imiento reciente de la zona h a generado u n a es tructura u r b a n a po l inuc lear que contrasta con la c iudad monocéntr ica de fines de los años setenta y pr inc ip i os de los ochenta. E n este sent ido , el P l a n Regional M e t r o p o l i t a n o de Toluca ( P R M T ) es consistente c o n d i c h a tendencia , ya que p r o p o n e incent ivar el surg imiento de centros de comerc io y servicios accesibles a toda la población. E n otras palabras, n o regula de manera rígida la localización de establecimientos comerciales, sino que les p e r m i t e situarse en d o n d e m a x i m i c e n su cercanía al mercado local . Esta política - q u e podríamos l lamar de libre localización de centros de comercio y servicios-genera, amplias posibi l idades loca-cionales para las grandes unidades comerciales que dec idan localizarse en la Zona M e t r o p o l i t a n a de Toluca.

E l proceso de metropolización de Toluca ha sido acelerado; i n i -c ia lmente siguió u n a tendencia de c rec imiento rad ia l sobre las p r i n c i pales vialidades para luego , en u n a segunda etapa, adoptar u n m o d e l o de crec imiento expansivo que, durante los últimos años de la década de los ochenta y a lo largo de los noventa, avanzó más rápidamente hacia el sur y e l este de la Z M T . De aquí podría desprenderse que esta parte de la zona m e t r o p o l i t a n a ofrece mayores ventajas de localización, p e r o el P R M T p lantea que el c rec imiento m e t r o p o l i t a n o :

Deberá darse en las zonas en las cuales la dotación de servicios públicos es más económica y accesible, en lo particular el abastecimiento de agua potable. Esta situación evidencia las ventajas de las tierras ubicadas al norte de la ciudad, lo que además ayudará a preservar las áreas agrícolas al sur de la ZMT.

Se trata, pues, de u n a política de orientación del crecimiento metropolitano que trata de prevenir problemas de sustentabil idad. De acuerdo c on e l P R M T , n o es suficiente d i r i g i r e l c rec imiento m e t r o p o l i t a n o hacia e l n o r t e , sino que es necesario además " d i s m i n u i r drásticamente las densidades habitacionales de los nuevos desarrollos de vivienda" .

Las tres políticas mencionadas (de l i b re localización comerc ia l , de orientación de l crec imiento urbano y de ajuste a la densidad de población) son par t i cu larmente relevantes como insumos para la planeación l o -cacional de grandes unidades comerciales que pre tendan acceder a l mercado de la Z M T . 5

5 E l P R M T p lantea también diversas r e c o m e n d a c i o n e s relacionadas c o n el sistema


Las fotografías aéreas y los recorr idos p o r la Z M T m u e s t r a n que , en efecto, en los últimos cuatro o c inco años la c iudad h a crec ido p r e d o m i n a n t e m e n t e hacia e l n o r t e - c o m o lo prevé el P R M T - , pero también resulta evidente que ha crecido notab lemente en las demás direcciones, 6 p o r l o cual es razonable que las firmas comerciales n o reduzcan el universo de opciones de localización a u n a zona específica de la c i u d a d . 7

Distribución espacial de la demanda y de la competencia

L a distribución espacial d é l a demanda de grandes centros comerciales en la c i u d a d es heterogénea, c on c ierto p r e d o m i n i o hacia e l n o r t e y este de l a Z M T (mapa 1) . Esta distribución espacial de l mercado i n d i c a cuáles son las áreas más prometedoras para comenzar la búsqueda de predios adecuados para ubicar la nueva u n i d a d comerc ia l (las zonas en negro y gris en el mapa 1) .

E n cuanto a la competencia , la imagen de los grandes centros comerciales de la Z M T es m u y similar. Las decoraciones son parecidas y son semejantes la variedad y la cal idad de los productos . Sin embargo cabe m e n c i o n a r que las diferencias en tamaño y en precios son s igni ficativas, lo cual es m u y relevante dado que e l n ive l de precios es e l factor que más inf luye en los consumidores mexicanos para e legir en dónde comprar ( F M I , 1996). Así, los datos de la Procuraduría Federal de l C o n s u m i d o r muestran que la firma con precios más bajos en la Z M T es Wal -Mart , y la que ofrece precios más elevados es Super Kompras . L a d i ferenc ia entre estos extremos es de casi 20 p o r c iento . 8

vial, pero s o n demasiado puntuales p a r a incorporarse a nuestro sistema. E l p r o b l e m a p r i n c i p a l p a r a i n c o r p o r a r a S a d e l c o m información sobre el tráfico y de l a r e d vial n o es de carácter operativo, pues cualquier p r o g r a m a de transporte l a p u e d e manejar , s ino de disponibi l idad de información. L a mayoría de las ciudades mexicanas c a r e c e n d e información detal lada de tráfico vehicular a lo largo de l a estructura vial .

6 E n México, la Z M T fue u n a de las de más rápido crec imiento e n l a década de los noventa.

7 P a r a fines operativos se definió geográficamente l a Z M T a partir de l a delimitación cartográfica que hace e l I N E G I (1993) , i n c l u y e n d o l a zonificación i n t e r n a p o r A G E B . Esto tiene l a ventaja de facilitar la generación de archivos cartográficos y de datos georrefe-renciados, listos p a r a usarse e n Sadelcom. E n l a Z M T n o existe otra fuente de información de carácter i n t r a u r b a n o más confiable que l a p r o d u c i d a p o r el I N E G I .

8 Se s u m a r o n los precios de 80 productos p a r a c a d a u n i d a d c o m e r c i a l ; luego se dividió e l total de c a d a u n i d a d c o m e r c i a l entre e l total de la u n i d a d c o m e r c i a l que registró la s u m a más baja. Así, el índice de precios de l a u n i d a d que tuvo los precios más bajos fue igual a 1.0, y los de las demás f u e r o n superiores .


M A P A 1 Clientes potenciales de Plux

NOTA: L O S tonos de gris representan la concentración espacial de la demanda.

E n cuanto a su distribución espacial, la competenc ia t iene u n sesgo hacia el oeste de la Z M T , quizá p o r q u e es la parte más ant igua y consol idada de la c iudad. Esto abre oportunidades de localización a l n o r t e , este y sur. Cabe m e n c i o n a r que existen dos agrupamientos i m portantes de unidades comerciales. E n el centro de la Z M T hay u n o compuesto p o r Comerc ia l Mexicana ( u n i d a d To l l o can ) , W a l - M a r t y Super Kompras ( u n i d a d T e r m i n a l de Autobuses) ; e l o t r o se localiza a l sur y l o i n t e g r a n Gigante ( u n i d a d Plaza de las Américas) y Aurrerá. L a competenc ia entre estas dos unidades es par t i cu larmente intensa.

E x a m i n a n d o el tamaño se advierte que son diversas las d imens io nes de los grandes centros comerciales de la Z M T . Por e j emplo , Carre-f o u r y Wal -Mart , que son los dos hipermercados más grandes de la Z M T , t i e n e n áreas de ventas que rebasan los 21 000 metros cuadrados; m i e n tras que la de la u n i d a d Acrópolis de Super Kompras alcanza apenas 1 500 metros cuadrados (mapa 2 ) .

A l c o m b i n a r la información sobre e l tamaño y la distribución espacial de las unidades comerciales resulta evidente la segmentación espacial de l mercado. Comerc ia l Mexicana ( u n i d a d Zinacantepec) se localiza sobre la v ia l idad A d o l f o López Mateos, que es la p r i n c i p a l c onex ión de l m u n i c i p i o de Toluca con los de Zinacantepec y A l m o l o -ya de Juárez, y la p r i n c i p a l salida de Toluca hacia e l sur de l Estado de México y Michoacán. Esta u n i d a d d o m i n a la parte oeste de la Z M T , d o n d e hay áreas con alto potenc ia l de compra , sobre todo porque es alta la densidad de población en esa parte de la c iudad .


MAPA 2 Distribución espacial y atractividad de los centros comerciales

Carrefour

Bodega Aurrerá

Nota : los círculos grises representan l a atractividad de los centros comercia les .

Carre four d o m i n a la parte n o r t e de la Z M T , donde casi n o e n f r e n ta competencia . Su ubicación es m u y interesante: se localiza en la v ia l idad A l f r e d o de l Mazo, que es intensamente transitada dado que es la p r i n c i p a l salida de Toluca hacia At lacomulco y Naucalpan; además, como el p l a n de desarrol lo de la Z M T p lantea que se debe alentar el c rec imiento de la población hacia el nor te - l o que ya se está d a n d o - , esto está red i tuando beneficios económicos importantes a d icha u n i d a d comerc ia l .

Gigante y Aurrerá e l ig i eron u n a localización m u y ventajosa: cerca de zonas de baja densidad, pero con población de altos ingresos, l o que las hace accesibles a esa parte tan i m p o r t a n t e de l mercado . Gigante es la t i enda ancla de u n a plaza comerc ia l exitosa, y Aurrerá está en las inmediac iones de la plaza. Toda esa área se ha convert ido e n u n po lo de comercios y servicios: tres plazas comerciales importantes (una de ellas t iene como tiendas ancla a L i v e r p o o l y Sears), más de veinte salas cinematográficas de C inemex y Cinépolis, diversos restaurantes de c o m i d a rápida, varios videoclubes importantes , y muchos negocios más, que atraen a numerosos compradores procedentes de diversas áreas de la Z M T .


E n e l centro de la Z M T d o m i n a n dos unidades: Gigante ( u n i d a d Centro ) y Super Kompras ( u n i d a d Plaza Acrópol is ) . Su localización centra l favorece e l acceso de grandes grupos de compradores que viajan en transporte público . E l centro t rad i c i ona l de la c i u d a d sigue s iendo el núcleo comerc ia l de in f lue nc i a reg i ona l más i m p o r t a n t e de la Z M T , y la mayoría de las líneas de autobuses u r b a n o s pasan p o r ahí.

E n t r e Carre four y las unidades localizadas al sur de la Z M T se u b i can tres unidades (Wal-Mart , Comerc ia l Mexicana u n i d a d To l l o can , y Super Kompras u n i d a d T e r m i n a l de Autobuses) localizadas a lo largo de la p r i n c i p a l v ia l idad de la Z M T . Esta v ia l idad , el Paseo To l locan , se conecta con la carretera México-Toluca, que es u n a de las más trans i tadas de l país. E l flujo de vehículos sobre e l Paseo To l locan es intenso d u r a n t e todo el día, p o r l o que estas tres unidades capturan i m p o r t a n tes flujos de compradores .

F ina lmente , Super Kompras ( u n i d a d Universidad) cubre u n a zona de ingresos medios y altos que cuenta con poca accesibil idad a otras unidades comerciales, y constituye u n mercado relat ivamente cautivo para esta u n i d a d de Super Kompras , que está también en u n a arter ia m u y transitada de la Z M T , el Paseo Vicente Guerrero .

E l análisis de la localización de los h ipermercados de la Z M T muestra que su patrón espacial es consistente con lo que p r o p o n e la geografía comerc ia l , ya que están en puntos de la c iudad m u y accesibles a su mercado , cerca de importantes vías de comunicación, e n predios de g r a n tamaño, m u y visibles, de costo adecuado, y cerca de otros puntos que potenc ian la atracción de consumidores.

Un modelo espacial para simular la competencia comercial

E n esta sección explicaremos el diseño de l mode lo de interacción espacial que es e l corazón de l sistema automatizado de análisis comerc ia l que aquí se ut i l iza , de ahí que revisemos el mode lo con c ierto detalle .

Existen diversos tipos de modelos de interacción espacial (Wi lson y Bennet t , 1985; F o t h e r i n g h a m y O'Kelly, 1989; Drezner y Hamacher , 2001) . L a utilización de cada u n o depende de la información d i s p o n i ble sobre la estructura de flujos en el mercado 9 y de los objetivos d e l examen que se desee realizar. E l m o d e l o más c o m ú n en los análisis de

9 P o r estructura de flujos se ent iende l a intensidad y dirección de los flujos de c o m p r a dores h a c i a las diversas unidades comerciales .


localización comerc ia l es e l l lamado "de producc ión condic ionada" . Este u p o de m o d e l o t o m a e n cuenta la m a g n i t u d de la d e m a n d a en las diferentes zonas de la c iudad para estimar los flujos de c o m p r a d o res que llegarán a u n a u n i d a d comerc ia l existente o hipotética de acuerdo con sus características más destacadas. E n este artículo se ut i l iza c omo m o d e l o de simulación u n a versión de l m o d e l o de p roduc ción cond ic ionada l lamada "de destinos en competenc ia " , 1 0 que se expresa f o r m a l m e n t e de la siguiente manera :

F=AOWnC*Dx

F~ = F lu jo de consumidores de la zona de o r i g e n i a la u n i d a d comercial j ;

0i = M a g n i t u d de l mercado objetivo en la zona de o r i g e n i; Wj = A t rac t i v idad de cada u n i d a d comercial . Genera lmente se estima

re lac ionando el tamaño físico de l área de venta de la u n i d a d comerc ia l ( como i nd i cador proxy de la cant idad y var iedad de productos que ofrece e l establecimiento) con u n índice de precios al c o n s u m i d o r (Ghosh y McLafferty, 1987) . 1 1

n = Parámetro de l i n d i c a d o r de atract iv idad que se ajusta p o r cal i bración (mediante u n a búsqueda sistemática de ensayo y e r r o r ) . C o n este parámetro se pretende considerar el efecto de todas las variables que afectan la atract ividad de las unidades comerciales y que no se i n c l u y e r o n en el cálculo de Wj.

Gj = Costo de viajar de la zona i a la u n i d a d comercial j , estimada como la distancia l inea l que las separa. 1 2

1 0 P a r a expl icaciones amplias de los modelos básicos de interacción espacial véase Wüson (1980) ; S m i t h (1975) ; G a r r o c h o (1992) ; D r e z n e r (1996) y D r e z n e r y H a m a c h e r (2001) . A s i m i s m o Wüson y B e n n e t t (1985) y F o t h e r i n g h a m y O ' K e l l y (1989) presentan reflexiones conceptuales y aplicaciones diversas y novedosas de los modelos de interacción espacial , inc luyendo e l de destinos e n c o m p e t e n c i a ( l lamado e n inglés Spatial In-teraction Competing Destinations Model). P a r a apl icaciones de modelos de interacción espacial a escala reaten regiones de México véase Juárez (1993) y G a r r o c h o (1995) . E n G a r r o c h o y Alvarez (1995) se presenta u n a aplicación de u n encadenamiento de modelos de interacción espacial p a r a s i m u l a r e l c r e c i m i e n t o de u n a z o n a m e t r o p o l i t a n a de México; y e n G a r r o c h o (1996) se e m p l e a u n m o d e l o m u y similar al que se u s a e n este trabajo p a r a s imular los flujos de migración i n t e r n a de México.

1 1 E s t a forma de def inir el índice de atractividad es consistente c o n l a evidencia disponible de los hábitos de c o m p r a de los consumidores mexicanos . Dos de los tres motivos más importantes que m e n c i o n a r o n los consumidores mexicanos p a r a elegir el establecimiento e n e l que c o m p r a n más a m e n u d o fueron : precios bajos ( e n p r i m e r lugar) y m e j o r surtido (en tercer lugar) ( F M I , 1996) . E l motivo que o c u p a e l segundo l u gar es u n a m e j o r ubicación, pero está implícito e n los supuestos del m o d e l o y se materializa e n l a variable C .

1 2 A u n q u e sería deseable contar c o n estimaciones más precisas de los costos de


b = Parámetro que se def ine p o r calibración, 1 3 t o m a n d o c o m o referenc ia e l c o m p o r t a m i e n t o espacial observado de los c o n s u m i d o res . 1 4

D. = Acces ib i l idad de cada destino respecto a todos los demás.

Por l o tanto , Dj = 2>( Wk

n /djk), para toda k o j (para toda k d i ferente de j)

E n este caso djk es u n a matr iz de distancias entre todos los destinos, es decir, entre todas las unidades comerciales. E l subíndice k de la W significa que la atract iv idad va t o m a n d o los valores de cada dest ino, excepto cuando se trata de l destino para el que se está calculando la accesibil idad relativa.

x = Parámetro de l ind i cador de destinos competidores que se def ine p o r calibración (mediante u n a búsqueda sistemática de ensayo y e r r o r ) .

Ai = Factor de balance, que asegura que:

XF:.= O; j y *'

A . = l /Z . (W n C. .^>.*) i ' j k i ij j '

transporte percibidos p o r los consumidores , esto requiere u n trabajo de c a m p o i n t e n sivo que n o fue posible llevar a cabo p a r a e laborar este artículo. D e c u a l q u i e r m a n e r a , l a gran mayoría de los trabajos prácticos que uti l izan modelos de interacción espacial ut i l izan l a distancia l inea l entre e l or igen y e l destino c o m o i n d i c a d o r a p r o x i m a d o d e los costos de transporte (Jones y S i m m o n s , 1990; G h o s h y McLafferty, 1987) .

1 3 E n el a n e x o que presentamos al final de este texto se expl ica paso a paso cómo se o p e r a u n m o d e l o de interacción espacial c o m o éste, que es e l que uti l iza S a d e l c o m . También se expl ica cómo calcular los parámetros b,nyx. L o s detalles de este m e c a n i s m o de búsqueda de los valores óptimos de los parámetros (específicamente d e l parámetro b) se e x p l i c a n c o n mayor detalle e n Foot (1978 y 1981) .

1 4 L o s modelos de interacción espacial c o m o el que art icula S a d e l c o m tratan de s i m u l a r - a nivel a g r e g a d o - l a c o n d u c t a espacial de los consumidores . R e c u p e r a n l a i d e a de l a función de ut i l idad de l a microeconomía y l a i n s t r u m e n t a n mediante e l j u e g o d e fuerzas opuestas entre l a atractividad de los destinos y los costos de transporte que los s e p a r a n de los orígenes de los c o n s u m i d o r e s c o n c r e t o s . L a c o n d u c t a e s p a c i a l d e los consumidores se investigó mediante trabajo de c a m p o . Se apl icaron 2 500 cuestionarios e n los 10 grandes supermercados de l a Z M T . L a p r i n c i p a l pregunta d e l cuest ionario se refería al or igen de los consumidores . E n c a d a u n i d a d c o m e r c i a l se clasif icaron sus c o n s u m i d o r e s p o r rango de distancia p a r a construir l a estructura de flujos observad a , que sirve p a r a cal ibrar e l m o d e l o de interacción espacial de Sade lcom, es decir, p a r a e n c o n t r a r los valores de los parámetros que g e n e r e n los flujos calculados más parecidos a los flujos observados.


Escenarios a simular, insumos y métodos de calibración

Escenarios

Los escenarios que conviene s imular para i lustrar la operación de Sade l com son los siguientes:

a. U n a firma de grandes supermercados (cuyo n o m b r e hipotético en este análisis es P l u x ) 1 5 se interesa p o r p e n e t r a r en el mercado de la Z M T abr iendo u n a gran u n i d a d comerc ia l . E l p r o b l e m a es identificar la localización más ventajosa de la nueva unidad.

b. Suponiendo que Plux quisiera abr i r u n a segunda u n i d a d , ¿cuál sería la localización más conveniente de esta tienda en términos de la participación de l mercado de la cadena, es decir, de la suma de las participaciones de l mercado de las dos tiendas?

c. Suponiendo que Plux ya tuviera sus dos tiendas en la Z M T y quisiera ampl iar u n a de las dos, ¿cuál le convendría más ampliar , e n términos de la participación de l mercado de la firma?

L a solución de estos problemas locacionales se apoyará p r i n c i p a l mente e n la utilización de Sadelcom. 1 6

Para d e f i n i r la estrategia locacional de u n a firma se r e q u i e r e n dos tipos de información: i) la interna de la firma (referente a sus metas,

1 5 E l método de util izar firmas hipotéticas p a r a diseñar estrategias locacionales lo util iza también M e r c u r i o (1984) .

1 6 L a operación d e l m o d e l o se divide e n c inco fases. E n la p r i m e r a , de ordenamiento de la información, se integra l a base de datos que describe e l entorno c o m e r c i a l . L o más importante aquí es contar c o n datos confiables (correctamente recabados e n e l c a m p o de trabajo o recopilados de fuentes documentales) y b ien organizados e n a r c h i vos de c o m p u t a d o r a p a r a p o d e r utilizarlos de m a n e r a intensiva. E n l a segunda fase, de calibración, se ca lcu lan los parámetros b, ny x a partir de l a información r e c a b a d a e n e l c a m p o de trabajo sobre e l c o m p o r t a m i e n t o espacial de los consumidores . E s t a fase tiene e l objetivo de e n c o n t r a r los valores de los parámetros que m e j o r se ajusten a l a estructura r e a l de los flujos de consumidores . E n l a tercera fase, de verificación, se corre e l m o d e l o p a r a representar los flujos de consumidores observados e n l a r e a l i d a d . M i e n tras mayor sea l a s imil i tud entre los resultados d e l m o d e l o y los datos recolectados sobre los flujos de compradores , mayor será l a confiabi l idad d e l m o d e l o c o m o h e r r a m i e n t a p a r a s i m u l a r escenarios comerciales . E n la cuarta fase, de simulación, se m o d i f i c a n los valores de algunas o de todas las variables de algunas o de todas las zonas de or igen o unidades comerciales consideradas e n e l modelo , p a r a explorar los efectos que tendrían esos cambios e n los flujos de consumidores y e n l a participación del m e r c a d o de c a d a u n i d a d c o m e r c i a l , existente o hipotética. F i n a l m e n t e , e n la quinta fase, de evaluación, se c o m p a r a n los resultados de los diferentes escenarios (entre sí y c o n l a situación observada e n l a r e a l i d a d ) , se evalúan las diferencias y se f o r m u l a n r e c o m e n d a c i o n e s de estrategia locacional .


objetivos y aspiraciones), y ii) la externa o re ferente al e n t o r n o de l a firma (características de l mercado : p e r f i l soc iodemográf ico de la dem a n d a , patrones de consumo, competenc ia y otras) . Esta información es demasiado extensa para presentarla en este espacio, p e r o la m e t o dología se expl ica en detalle en Garrocho , Chávez y Alvarez (2003) . E n l o que sigue s implemente nos concentraremos en los aspectos más relevantes de l f u n c i o n a m i e n t o de Sadelcom, pues es lo que más i n t e resa para los objetivos de este artículo.

Cabe resaltar que aunque la f i r m a para la que se diseñan las estrategias locacionales es hipotética, la información y la escala d e l análisis son reales. C o m o e l propósito de esta investigación es p o n e r a p r u e b a la capacidad de Sadelcom para apoyar el diseño de estrategias locacionales, muchas de las variables se d e f i n i e r o n de u n a m a n e r a de l iberadamente sencilla. Pero e l analista, en u n caso de estudio rea l , puede especificarlas con la c o m p l e j i d a d que requiera . De cua lqu ier m a n e ra, este sistema automatizado t o m a las variables (cualquier variable p o r comple ja que sea) s implemente como entradas. Cabe m e n c i o n a r que en el análisis se i n c o r p o r a n los aspectos analizados en la segunda sección de este artículo, p o r e jemplo : la delimitación operat iva de l área de mercado , la zonificación, las fuentes de información, la distribución espacial de la competencia y de l mercado , así como la conducta espacial de los consumidores .

Insumos

Los principales insumos para operar Sadelcom en esta aplicación fue r o n los siguientes:

F lu jo potenc ia l ( 0 ¿ )

E l flujo potenc ia l que puede salir de cada A G E B (área geoestadística básica) se calculó como la población económicamente activa que gana c inco o más salarios mínimos de acuerdo con el Censo general de población y vivienda 2000.

Atrac t iv idad de las unidades comerciales (W.)

L a atract iv idad de cada u n i d a d comerc ia l se asocia d i rec tamente a su tamaño ( como ind i cador de la var iedad de productos que vende) , a l


nivel de los precios de las mercancías (Ghosh y McLafferty , 1987) y a la in tens idad de sus campañas publ ic i tar ias en la prensa loca l , ent re otros aspectos (Fenker, 1996; Casazza y Spink, 1999); p o r l o que en este ejercicio la atract iv idad se calculó de la siguiente manera :

Wj = (área de venta de cada u n i d a d comerc ia l * índice de precios * in tens idad de campañas de pub l i c idad )

E l n ive l de precios se calculó a p a r t i r de la información de la Procuraduría Federal de l C o n s u m i d o r ( P F C , Delegación Toluca) c o m o el prec io p r o m e d i o de 80 diferentes tipos de mercancías que genera l mente m o n i t o r e a esa dependenc ia gubernamenta l . Por su parte , la in tens idad de las campañas de p u b l i c i d a d se estimó a p a r t i r de l número y e l tamaño de los anuncios que pub l i ca en la prensa local cada u n a de las firmas consideradas e n este análisis.

Costos de transporte ( C )

Los costos de transporte a las unidades comerciales se ca lcularon como la distancia l inea l desde el centro ide de cada u n o de los 134 A G E B en que se dividió el área de análisis a cada u n a de las unidades comerciales. Esta estimación se realizó automáticamente p o r m e d i o de l sistema de información geográfica M a p i n f o , y con el lo se agilizó n o t a b l e m e n te el trabajo de cálculo.

Otros insumos

Los demás elementos d e l m o d e l o se ca lculan endógenamente . E l proceso de calibración se expl ica en detalle en la siguiente sección.

Método de calibración

Hay varias maneras de encontrar (calibrar) e l valor ópt imo de los parámetros b} ny xsegún la información d isponib le sobre los flujos que se quiere mode lar . 1 7 Mientras más información exista sobre los flujos observados, los métodos de calibración serán más avanzados y e f ic ien-

1 7 H a y numerosas referencias al respecto. P a r a c o n o c e r algunos ejemplos véase: Batty (1976) , Foot (1981) , P u t m a n ( 1 9 8 3 y 1991) , F o t h e r i n g h a m ( 1 9 8 5 y 1986a) , Taylor (1977) , G a r r o c h o (1993 y 1995) .


tes; p o r e l c ont rar i o , si la información sobre la situación rea l de los flujos fuera inexistente , n o sería posible encontrar e l m e j o r valor de los parámetros n i cal ibrar e l mode lo .

E l diseño de l mecanismo de calibración de Sadelcom parte d e l supuesto de que en cualquier mercado es sumamente difícil d i sponer de información completa sobre los flujos de compradores a todas las unidades comerciales. Por e l lo , para cal ibrar nuestro sistema sólo se requiere u n mínimo indispensable de información, que debe recolectarse med iante la aplicación de cuestionarios en las unidades comerciales existentes. Básicamente lo que se pregunta es el o r i g e n de los compradores . 1 8

U n a vez recolectada y organizada la información se procede a analizarla p o r separado, es decir para cada u n i d a d comerc ia l a la vez. L o que se hace es mapear los orígenes de los consumidores que l l egan a cada establecimiento y trazar círculos concéntricos a l rededor de las unidades comerciales. 1 9 E n este trabajo se definió e l rad io de los círculos concéntricos en múltiplos de 300 metros . Se re la t iv i zaron los valores de compradores en cada coroné0 en términos porcentuales, l o que permitió construir para cada u n i d a d comercial u n cuadro en el que se registran las partic ipaciones porcentuales de compradores en cada corona. Estos cuadros expresan la estructura porcentua l observada de los flujos de viajes a cada u n i d a d comerc ia l , que será integrada a Sad e l c o m con el propósito de i n c l u i r e l c o m p o r t a m i e n t o espacial de los consumidores observado e n la real idad.

Para cal ibrar los parámetros, este sistema automatizado calcula los flujos entre orígenes y destinos, y los clasifica p o r rangos de distancia, iguales a los radios de los círculos concéntricos (coronas) que se de f i n i e r o n cuando se estimó la estructura porcentual observada de los viajes a las unidades comerciales. E l resultado de esta agrupación de Sadelcom es la estructura porcentua l calculada de las longitudes de los viajes.

Para que el sistema encuentre los valores de los parámetros que m i n i m i c e n las diferencias entre la estructura observada de los flujos y

1 8 L o ideal sería recolectar información adic ional : f recuencia de visitas a l a u n i d a d c o m e r c i a l , gasto p r o m e d i o p o r visita, m e d i o de transporte util izado y t iempo de viaje. S i n embargo es difícil apl icar cuestionarios e n las unidades comerciales : los c o m p r a d o res n o s o n proclives a contestar cuestionarios, y e l personal de las unidades comercia les n o simpatiza c o n la i d e a de que otra firma c o m e r c i a l realice encuestas e n sus instalaciones .

1 9 E l i n c r e m e n t o e n l a longitud d e l radio de los círculos concéntricos d e p e n d e d e l tamaño d e l área de estudio. P o r lo general es conveniente que d i c h a área se c u b r a c o n u n mínimo de 10 anillos o coronas .

2 0 U n a c o r o n a es el área del imitada p o r dos círculos concéntricos consecutivos.


la estructura calculada es preciso contar con u n ind i cador de bondad de ajuste que or iente la búsqueda de los valores de los parámetros que me jor re f le jen la conducta espacial de los consumidores. Es decir , u n i n d i c a d o r que estime la d i ferenc ia entre los flujos reales y los flujos calculados p o r Sadelcom.

C o n frecuencia se ut i l i za e l coeficiente de correlación (R2) c o m o ind icador de b o n d a d de ajuste entre los valores observados y calculados, pero este indicador tiende a sobreestimarla (Webber, 1984; Batty, 1976). Por tal razón en este trabajo se decidió ut i l i zar e l error proporcional promedio de los flujos (e), que es u n o de los indicadores de b o n d a d de ajuste más recomendados en la l i t eratura especializada (Webber, 1984). E l i n d i c a d o r (e) se estima de la siguiente manera :

« = 2 1 ^ - ^ / ( 2 2 ^ donde :

e = E r r o r proporc ional p romed io de los flujos calculados (proporción de compradores erróneamente calculados p o r Sadelcom);

FHjr = Estructura p o r c e n t u a l observada de los flujos de viajes; F{. = Estructura porcentual de flujos de viajes calculado por Sadelcom.

E l e r r o r p r o p o r c i o n a l p r o m e d i o representa la proporción en la que fa l lan los flujos calculados p o r el sistema, respecto a los flujos observados en la real idad.

Así, Sadelcom comienza a ajustar automáticamente los valores de los parámetros de cada u n i d a d comerc ia l c on forme a l o que m a r q u e el i n d i c a d o r de b o n d a d de ajuste (el error proporcional promedio): si al incrementarse e l valor de los parámetros el e r r o r p r o p o r c i o n a l p r o m e d io aumenta , esto significa que e l ajuste debe hacerse e n la dirección opuesta, p o r lo que se deben d i s m i n u i r los valores.

Sadelcom ajusta automáticamente los valores de los parámetros hasta que no se generan disminuciones de l e r r o r p r o p o r c i o n a l p r o m e dio . Esto ind ica que se ha encontrado el valor ópt imo de los parámetros y e l p r o c e d i m i e n t o de ajuste se det iene automáticamente.

Debido a que se calibran los parámetros para cada u n i d a d comercial , lo que se tiene en real idad es u n con junto de modelos de interacción espacial que func ionan simultáneamente, interrelacionados p o r los i n -sumos que son comunes para todos ellos. Sadelcom genera u n archivo con el valor óptimo de los parámetros y produce gráficas en donde se comparan las estructuras de viajes observadas con las calculadas.


Comprobación de la utilidad de Sadelcom mediante la simulación de escenarios de competencia comercial

E n esta sección se presentan diversos escenarios de simulación para evaluar las ventajas locacionales que le reportarían a una firma comercial (que hemos l lamado Plux) seis sitios específicos en la zona metropo l i ta na de Toluca ( Z M T ) . Esta evaluación considera tres factores básicos: i) la distribución espacial de la oferta y la demanda en la zona de estudio; ii) el comportamiento espacial observado de los consumidores, y iii) los efectos de ciertos cambios en las unidades comerciales de la competencia, sobre todo l o referente a alteraciones e n la localización o tamaño de las tiendas existentes o la apertura o cierre de unidades comerciales.

E l propósito es poner a prueba la u t i l i d a d de Sadelcom como herra m i e n t a de apoyo para tomar decisiones locacionales en u n contexto de planeación realista que incluye una zona metropo l i tana de g r a n tamaño y u n mercado comple jo y altamente compet ido . Asimismo se pretende i lustrar c ó m o se puede uti l izar la información que genera el sistema para evaluar e l impacto que tendrían en cada u n i d a d compet idora diversos cambios que se podrían generar en el en torno comercial .

E n u n p r i m e r m o m e n t o se analizarán los resultados d e l proceso de calibración de Sadelcom. Interesa sobre todo revisar los parámetros de la fricción de la distancia calculados para cada u n a de las u n i d a des comerciales competidoras , y e l ind i cador de b o n d a d de ajuste d e l m o d e l o ( l lamado error proporcional promedió), que estima la d i ferenc ia entre los flujos pronosticados p o r el sistema y los registrados en la rea l idad , que se est imaron mediante trabajo de campo. U n a vez examinados estos elementos, se s imulan y analizan diversos escenarios de planeación locacional . E n los pr imeros escenarios se s imula l a entrada de P lux al mercado de la Z M T , y en el resto se s imulan los efectos de los cambios en la participación de l mercado de las unidades existentes e n la zona de estudio. E l propósito es i lustrar la manera en que Sadelc o m puede apoyar para t o m a r decisiones locacionales e n escenarios complejos de competenc ia comercia l .

N o se debe olvidar que el propósito de esta sección es i lustrativo, ya que el trabajo de campo que se realizó no cubrió todas las áreas de u n estudio de mercado especializado. De cualquier manera es más que sufi ciente para c u m p l i r e l propósito de este texto: probar las capacidades de simulación y analíticas de u n mode lo automatizado, sustentado e n u n a plataforma conceptual sólida que sea capaz de apoyar en la t o m a de decisiones locacionales de firmas comerciales en el m u n d o real .


Resultados de la calibración

Sadelcom se calibró para cada dest ino , 2 1 p o r lo que se ca l cu laron los valores óptimos de los parámetros que incluye el mode lo para cada u n a de las unidades comerciales de gran tamaño localizadas en la Z M T .

Los valores de la fricción de la distancia (que representan e l costo de conectarla o ferta c on la demanda , y que hemos d e n o m i n a d o parám e t r o b) fluctúan entre -5 .99 (para la tienda Super Kompras U n i v e r sidad) y - 3 . 3 6 (para Carre four ) . Esto indica que el espectro de variación en la sensibi l idad de los compradores ante los cambios en la localización y la atract iv idad de las unidades comerciales es m u y a m p l i o , 2 2 l o cual signif ica que cambios pequeños e n e l valor de los parámetros b (cambios e n la accesibil idad de las unidades comerc ia les ) 2 3 generan alteraciones significativas en el patrón espacial de flujos de c o m p r a d o res a las unidades competidoras .

Por su parte , e l rango de variación de l parámetro de la atract iv idad (n) i n d i c a que la elección que hacen los consumidores de las unidades comerciales es a l tamente selectiva. Cabe resaltar que los valores de los parámetros n o se acercan a cero, l o cual garantiza que n o existen problemas de co l inear idad entre las variables dependientes e i n d e p e n dientes de Sadelcom. 2 4

E l e r r o r p r o p o r c i o n a l p r o m e d i o (e) de Sadelcom registró u n m u y a lentador ritmo de disminución c o n f o r m e se fue ca l ibrando e l m o d e l o , al pasar de 2 4 % con el m o d e l o sin ca l ibrar a 1 1 % cuando se cal i b r a r o n los parámetros b, n y x. Esto signif ica que los resultados de l m o d e l o ya calibrado sólo d i f i r i e r o n de los valores observados 11 % en p r o m e d i o .

E n la situación in i c ia l de l m o d e l o sin calibrar (es decir, c o n todos

2 1 L o que F o t h e r i n g h a m y O ' K e l l y (1989) l l a m a n "destination-specific calibration". 2 2 L o s resultados de diversos experimentos mostraron que e l m o d e l o es m u y sen

sible a cambios e n los valores de los parámetros b y n, lo c u a l es compatible c o n la evid e n c i a empírica de que los compradores le d a n u n gran valor a la localización y a l a atractividad de las unidades comerciales c u a n d o d e c i d e n e n dónde realizar sus c o m pras.

2 3 C a b e subrayar que e l c o n c e p t o de accesibi l idad n o sólo incluye l a cuestión espacial ( la d is tancia ) , s ino también el costo, l a energía r e q u e r i d a , l a distancia c u l t u r a l , política, de género o rel igiosa entre e l c l iente y e l oferente d e l servicio, y m u c h o s otros factores que afectan l a m a n e r a e n qu e e l usuario perc ibe l a accesibi l idad de u n servicio específico ( G a r r o c h o , 1995; Miller, J a c k s o n , T h r i f t , H o l b r o o k y Rowlands , 1998; A r d u -ser, 2002) . E l concepto de accesibi l idad es u n o de los más complejos e n e l análisis lo-cac ional .

2 4 E l l l a m a d o bogus calibration problem (Batty, 1976) , que tanto afecta a algunos modelos de interacción espacial .


los parámetros iguales a u n o ) , e l coeficiente de correlación R2 e n t r e los valores observados y calculados fue de 0.88, l o que i n d i c a que e n general e l c o m p o r t a m i e n t o de los flujos que calcula Sadelcom es altam e n t e s imi lar al de l patrón de los valores reales. Pero e l i n d i c a d o r de e r ro r p r o p o r c i o n a l p r o m e d i o muestra que los resultados d e l sistema t i e n e n u n a desviación e n términos globales de 2 4 % respecto d e los observados. De todas formas, esto sugiere que a u n sin cal ibrar, los modelos derivados de la estructura conceptual de la interacción espacial ( como Sadelcom) p u e d e n generar resultados aceptablemente similares a los registrados en la rea l idad , l o que c o n f i r m a lo sól ido de su fundamentación teórica (que se analiza ampl iamente e n G a r r o c h o , Chávez y Álvarez, 2003 y en Garrocho , 2004) .

C o m o era de esperarse, al cal ibrar e l parámetro b se l o g r a u n m e j o r ajuste entre los datos observados y los calculados p o r Sadelcom. E l coeficiente de correlación sube a 0.91 y e l e r r o r p r o p o r c i o n a l p r o m e d io baja a 0.13; y si se usan los valores óptimos de b y se ca l ibran los parámetros de la atract iv idad de las unidades comerciales y e l d e l c omponente de destinos competidores (ny x), el coeficiente de corre lación aumenta a 0.93 y se reduce el e r r o r p r o p o r c i o n a l p r o m e d i o a 0.11. Es decir, Sadelcom genera patrones de flujos de compradores que sólo d i f i e ren 11 % de los observados en la real idad.

Estos indicadores muestran que Sadelcom es capaz de s imular escenarios m u y parecidos a los registrados en u n contexto comerc ia l de escala real, c omo la Z M T . Si se dispusiera de más información ( d e r i vada de u n trabajo de campo extensivo y p r o f u n d o ) se podrían integrar al m o d e l o más datos de l área de estudio (de la oferta, de la d e m a n d a , de la conducta espacial de los consumidores, de la estructura espacial de la zona metropo l i tana ) y generar resultados aún más precisos. 2 5 S in embargo cabe menc ionar que p o r lo general cuando existen problemas de calibración focalizados que elevan el e r r o r p r o p o r c i o n a l p r o m e d i o ,

2 5 P o r e jemplo , si se dispusiera de u n a m e d i d a más precisa de l a percepción q u e t ienen los usuarios de los costos de transporte ( e n términos de esfuerzo, t iempo, costo, d is tancia) , de l a atractividad d e l entorno de las unidades comerciales (si existen e l e m e n tos urbanos o comerciales que prestigien, potenc ien o r e d u z c a n l a atractividad de las unidades c o m e r c i a l e s ) , l a lealtad de los consumidores a unidades comercia les específicas, la i m p o r t a n c i a de factores diversos que i n c r e m e n t a n l a satisfacción de los usuarios c o n su e x p e r i e n c i a de c o m p r a r (por ejemplo , la amabi l idad de los empleados , la rapidez e n los puntos de cobro, las facilidades de estacionamiento y m u c h a s otras características). Todos estos factores se podrían estimar a partir de métodos de investigación específicos (por e jemplo , c o n grupos de enfoque e n los que se p u d i e r a n explorar c o n p r o f u n d i d a d las percepciones de los consumidores , tal c o m o lo h a c e n R u s h t o n (1989) , White legg (1982) , Schüler (2001) , U n d e r h i l l (2000 y 2004) , y otros.


se p u e d e n realizar ajustes específicos a la medida.^ De cua lqu ier manera, debemos notar que u n a exac t i tud de 8 9 % es más que suf ic iente para i lustrar la u t i l i d a d de este sistema automatizado como h e r r a m i e n ta de soporte para la t o m a de decisiones locacionales de unidades comerciales en e l mundo real Si se acepta esto podemos proseguir y ut i l i zar lo para s imular escenarios de planeación locacional e n u n con texto consistente c on la r e a l i d a d , t an to e n d imensiones c o m o e n comple j idad .

Selección inicial de las opciones de localización

L a teoría revisada hasta e l m o m e n t o , la p la ta fo rma de valores de P lux y los análisis de la distribución espacial de los consumidores y de la competenc ia , son los pr inc ipales insumos para seleccionar de m a n e r a i n i c i a l las opciones de localización en la Z M T para la nueva u n i d a d comerc ia l de P lux (esto se presenta e n detal le en Garrocho , Chávez y Alvarez, 2003) . E n síntesis, se necesitan terrenos de a p r o x i m a d a m e n te 50 000 m 2 localizados sobre u n a v ia l idad i m p o r t a n t e , a l tamente visibles y que , sobre todo , m a x i m i c e n la participación de l mercado de la firma.

Tras revisar las fotografías aéreas de la Z M T se i d e n t i f i c a r o n nueve predios que c u m p l e n con los p r imeros dos requisitos. A l visitarlos se encontró que tres de ellos ya habían sido ocupados, p e r o seis seguían vacantes (mapa 3) y estaban libres de restricciones normativas de uso de l suelo. Los seis predios son similares en la ca l idad de las instalaciones (hidráulica, eléctrica, pav imentac iones ) , las características d e l e n t o r n o físico próx imo , los precios de l suelo, la in tens idad de flujos vehiculares, la ca l idad de las vialidades y la v i s ib i l idad , y const i tuyen las opciones de localización de Plux . Todos t i e n e n el tamaño adecuado a la naturaleza de la firma y su localización es accesible a su mer cado. E l paso siguiente es evaluarlos para elegir el que m a x i m i c e la participación de l mercado de la firma. Aquí es d o n d e ent ra e n f u n ciones Sadelcom.

2 6 L o que e n l a bibliografía especializada anglosajona se conoce c o m o fine tunning o tunning-up.


Simulación de escenarios

Escenario 1: ¿Cuál es la m e j o r localización para u n a nueva u n i d a d comerc ia l de la firma Plux en la zona m e t r o p o l i t a n a de Toluca?

Contexto. L a empresa comerc ia l P lux ha dec id ido penetrar el mercado de la Z M T y establecer u n a g r a n u n i d a d comerc ia l en esa c iudad . C o m o ya se m e n c i o n ó , P lux es u n a firma de grandes tiendas de autoservicio y sus características son m u y similares a las de sus compet idores estratégicos, especialmente Carre four y Wal -Mart . Dado que los analistas de Plux ya i d e n t i f i c a r o n seis predios que c u m p l e n con los pr inc ipales atr ibutos locacionales para ub icar u n a t ienda (dimesiones de l t e r r e n o , accesibil idad, contexto u r b a n o , congruenc ia con su plataforma de valores, y o t ros ) , el p r o b l e m a a resolver es identificar cuál de las seis opciones maximiza la atracción de consumidores de la nueva unidad comercial.

Entorno de la competencia comercial. A l operar Sadelcom en la situación i n i c i a l (sin considerar la entrada de u n a nueva u n i d a d de P l u x ) , la participación de las unidades competidoras muestra que el m e r c a d o 2 7

tota l de la Z M T está d o m i n a d o p o r Wal -Mart , que absorbe 22 .4% de los consumidores , seguida p o r Carre four con 16.9%. E n u n segundo g r u p o de compet idores estarían Gigante Centro y Bodega Aurrerá, cuya participación es l igeramente super ior a 12%; y en u n tercer g r u p o de compet idores podríamos clasificar a las tiendas de Comerc ia l Mexicana Zinacantepec y To l locan, Gigante Plaza Las Américas y Super K o m -pras Univers idad , cuyas partic ipaciones p o r u n i d a d comerc ia l varían a lrededor de 7% cada una . F ina lmente , en u n cuarto g r u p o de competidores estarían las unidades que cuentan con la m e n o r participación de l mercado : las tiendas de Super Kompras en Plaza Acrópolis y la de la T e r m i n a l de Autobuses, c on apenas 3.6% cada u n a (gráfica 1 ) .

Método para evaluarlas opciones de localización. E l p roced imiento para evaluar las opciones de localización de la nueva u n i d a d de P lux consiste e n aplicar Sadelcom para cada opc ión de localización. E n este caso se activó seis veces para las mismas opciones de localización en la Z M T . E n cada ejecución se i n t r o d u j e r o n como insumos de l m o d e l o la localización y las características de la nueva u n i d a d de P lux , y se estimó el nuevo patrón de flujos de compradores que resultaría si la nueva u n i d a d comerc ia l se ub i cara e n cada sitio especí f ico . 2 8 Es decir,

2 7 L a participación d e l m e r c a d o in ic ia l se obtiene apl icando Sadelcom a las u n i d a des existentes, c o n los insumos recabados e n el c a m p o de estudio.

2 8 C o m o se supone que l a firma Plux es muy similar a Carrefour, a la nueva u n i d a d


GRÁFICA 1 Participación del mercado de las unidades comerciales e n la situación inicial

Unidades comerciales

se simularon seis escenarios comerciales en los que se incluyó la nueva u n i d a d compet idora , que afectaría en su m a g n i t u d y dirección el patrón de flujos de compradores a todas las unidades comerciales localizadas en la c iudad . Luego de correr Sadelcom para cada opc ión de localizac ión , se c o m p a r a r o n los flujos de compradores que llegarían a l a nueva u n i d a d de P lux en cada escenario y se eligió la localización que mostró la máxima participación de l mercado.

Análisis de los resultados. Las seis opciones de localización ofrecen ventajas m u y diferenciadas en términos de participación de l mercado . L a menos conveniente para la nueva u n i d a d es la de la co lon ia San Javier, que sólo ofrecería 5.2% de la participación tota l de l mercado . E n cambio , de establecerse en la co lon ia San B e r n a r d i n o , que es l a m e j o r opción locacional, la nueva tienda de P lux absorbería 1 8 % de los compradores de la c iudad , lo que representa u n flujo casi cuatro veces mayor que el de l p r e d i o de San Javier. Esta d i ferencia i lustra la m a g n i t u d de las pérdidas en que se puede i n c u r r i r p o r u n e r ro r de localiza-

de Plux se le asignaron los valores de los parámetros calculados para Carrefour, y c o n estos valores se corre Sadelcom p a r a calcular el nuevo patrón de flujos de compradores .


ción. Las demás opciones, en las colonias 5 de Mayo, L a M o r a , Seminar io y Z o n a M i l i t a r , generarían part ic ipaciones de mercado s imilares , de casi 1 1 % (gráfica 2 ) .

Por supuesto, c on la entrada de u n a nueva u n i d a d comerc ia l todas las competidoras existentes se verían afectadas negativamente en la atracción de consumidores. Sin embargo algunas resultarían más sería-mente afectadas que otras. E n este caso, las que perderían más con la entrada de la nueva u n i d a d de Plux serían: la tienda Gigante C e n t r o , que sufriría u n a reducción de su participación de l mercado de 12.2 a 7.9%, es decir, u n a pérdida de 3 5 % de su cl ientela; Super K o m p r a s Univers idad , que reduciría su participación de l mercado de 7.1 a 2.9%, y la llevaría a perder 6 0 % de sus consumidores; y Comerc ia l Mex i cana Zinacantepec y Super Kompras Acrópolis, que verían reduc ida su atracción de consumidores en 26 y 5 5 % , respectivamente (cuadro 1 ) .

Las unidades competidoras que pertenecen al mismo g r u p o estratégico de Plux (Carrefour y Wal-Mart) n o registran las pérdidas cuant io sas que se podrían haber esperado p o r su entrada al mercado de l a Z M T . La participación de Carrefour pasaría de 16.9 a 15.6%, con una reducción de 7.7% en su clientela. Por su parte, Wal -Mart se vería más afectada que Carrefour, ya que su participación de l mercado se reduciría de 22.4 a 19.4%, es decir, u n a disminución de 13% de su clientela. N o obstante, Wal -Mart seguiría manteniéndose como la firma líder en la Z M T e n términos de su participación del mercado (seguida de cerca p o r la nueva tienda de Plux, cuya participación sería de 18%; cuadro 1) .

GRÁFICA 2 Participación del mercado global de la nueva unidad comercial de P l u x

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Opciones de localización

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Suponiendo ( lo que n o es frecuente) que el propósito de P lux fuera localizar su nueva u n i d a d donde más afectara a su competencia estratégica, la m e j o r decisión sería ubicar la e n la co lonia L a M o r a o en la Zona Mi l i ta r . E n el p r i m e r sitio se reduciría la c l ientela de Carre f our 3 3 % (de u n a participación de l mercado de 16.9% pasaría a 11 .3%; cuadro 1) y en el segundo, reduciría la c l ientela de Wal -Mart 21 % (de u n a participación d e l mercado de 22 .4% pasaría a 17.6%; cuadro 1) . L a localización de L a M o r a tendría, además, e l efecto de ocasionar la máxima disminución de la c l ientela combinada de Carre four y W a l -M a r t , ya que la reduciría 18.6% en f o r m a global . Por l o tanto , l a localización e n L a M o r a sería la más agresiva para los compet idores d irec tos de Plux . Sin embargo , si P lux se ubicara e n L a M o r a y n o e n San B e r n a r d i n o (donde max imiza su participación de l mercado) se r e d u ciría su participación de l mercado d e l 8 a l l . l % (cuadro 1 ) , l o cual seguramente sería inaceptable para los directivos de la firma.

E n conclusión, la m e j o r localización para la nueva u n i d a d de P lux en la Z M T sería, c laramente, el p r e d i o situado en la co lon ia de San B e r n a r d i n o , y la ubicación que más afectaría a sus compet idores estratégicos sería L a M o r a .

Escenario 2: ¿Cuál es la localización más conveniente para u n a segunda u n i d a d comerc ia l de Plux?

Contexto. U n a vez consolidada la p r i m e r a u n i d a d comerc ia l de P lux , los directivos h a n dec id ido proseguir con la segunda etapa de su estrategia comerc ia l , cuyo propósito es convertirse en el líder en cuanto a la participación de l mercado de la Z M T . Esto i m p l i c a abr i r u n a segunda t i enda de las mismas dimensiones que su antecesora y de las u n i d a des con las que compi te d irectamente (Carre four y W a l - M a r t ) . Existen c inco opciones de localización para la nueva t ienda de Plux , y habrá que d e t e r m i n a r cuál es la localización más conveniente para la nueva unidad comercial y para la firma en su conjunto.

Se debe recordar que e n el caso de las cadenas comerciales (es decir, firmas que inc luyen varías tiendas) es i m p o r t a n t e la participación de l mercado que logra cada u n a de las unidades de la empresa, pero sobre t odo que se max imice la participación de l mercado de la firma en su c o n j u n t o . Esto es, que n o se genere competencia (canibalismo) entre las unidades de la misma firma.

L o que hacen los analistas de P lux es correr c inco veces el m o d e l o de Sadelcom, u n a para cada opc ión de localización (no o lv idar que


tales opciones se r e d u j e r o n a c inco u n a vez que Plux o c u p ó u n a de las seis opciones disponibles i n i c i a l m e n t e ) , s imulando en cada c o r r i d a l a instalación de u n a nueva u n i d a d comerc ia l c on los valores de sus parámetros y atract iv idad (es decir b, n, xy Wj9 respect ivamente) , iguales a los de la o t ra tienda de Plux. Luego se c omparan las part ic ipac iones de l mercado pronosticadas p o r Sadelcom para cada sitio y se elige e l que repor te mayores ventajas a la firma en su con junto .

Evaluación de las opciones de localización. De las c inco , la o p c i ó n que ofrece mayores ventajas es la de la co lon ia 5 de Mayo, que generaría u n a participación de 10.5% de l mercado tota l . N o obstante, las opc io nes de las colonias L a M o r a y Zona M i l i t a r ofrecen part ic ipaciones cercanas a 10%. Esto contrasta con la participación que generaría la opc i ón menos conveniente , la co lonia San Javier, que sería de tan sólo 4.7% (cuadro 2 ) .

A p a r e n t e m e n t e las tres mejores opciones de localización generarían similares participaciones de l mercado , pero se debe analizar e l impac to de cada u n a de ellas en la participación g lobal de la firma. Desde esta perspectiva, la opc ión de la co lonia 5 de Mayo también es la mejor . Por u n lado , sólo le resta 0.4% a la participación d e l mercado de la p r i m e r a t ienda de Plux , que representa menos de 2 % de su participación de l mercado. Por e l o t ro lado , en f o r m a global la opc i ón de la co lonia 5 de Mayo reportaría a Plux u n a participación to ta l de 28.1 % de l mercado , que sería m u y superior a la de las otras cadenas existentes e n la Z M T , ya que Gigante tendría 13.8% y Comerc ia l Mex i cana 10.1 %. Pero además, con su segunda t i enda P lux n o sólo concentraría más de la cuarta parte de l mercado de la Z M T , sino que afectaría seriamente a sus competidores estratégicos, ya que Wal -Mart vería reduc ida su participación 17% y Carre four 1 2 % (de 19.4 a 16.6% y de 15.6 a 13.9%, respectivamente). N i la opc ión locacional de la co lonia L a M o r a n i la de la Zona M i l i t a r o frecen estas ventajas (cuadro 2 ) .

C o m o comentar io final se podría decir que localizar la segunda t i enda de P lux en la co lonia 5 de Mayo afectaría seriamente a la u n i d a d de la Comerc ia l Mexicana Tol locan y a Bodega Aurrerá, que verían reduc ida su participación de l mercado en 27.5 y 2 0 . 1 % , respectivam e n t e .

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Escenario 3: ¿En cuál de las dos tiendas P lux convendría más i n v e r t i r para m a x i m i z a r la participación de l mercado de la firma?

Contexto. Los ejecutivos de P lux estudian la pos ib i l idad de adoptar u n a estrategia comerc ia l más dinámica, que consistiría en o frecer mejores servicios (estacionamientos más ampl ios , área de juegos in fant i l e s , instalaciones interactivas e n el área de discos y aparatos electrónicos) y mejores precios. Sin embargo , para asegurar los beneficios de la i n versión q u i e r e n p r o b a r su estrategia e n u n a sola t ienda, y si da resultados favorables, i n s t r u m e n t a r l a e n la o t ra u n i d a d comerc ia l .

L a estrategia p lanteada tendría el efecto de a u m e n t a r l a atract iv i -d a d de la t i enda seleccionada. Tendrían que dec id i r entonces en cuál de las dos tiendas convendría más probar la nueva estrategia de competencia comercial.

E n términos prácticos, los analistas de P lux co r ren el m o d e l o de Sadelcom dos veces. E n la p r i m e r a elevan el valor de la atraet iv idad ( W ) de u n a de las tiendas, mientras que a la o t ra le de jan su atrae t i v i d a d o r i g i n a l ; y en la segunda co r r ida hacen l o inverso.

Evaluación de las unidades comerciales. L o p r i m e r o que muest ran los resultados de Sadelcom es que, sin i m p o r t a r a qué t ienda se le a u m e n te su atract iv idad, la nueva estrategia de Plux n o genera canibalismo entre ellas. Esto significa que las ganancias que ob t i enen e n la p a r t i c i pación de l mercado to ta l es a costa de las unidades comerciales de las demás firmas, dato que p o r sí mismo es m u y i m p o r t a n t e ( cuadro 3 ) .

A h o r a b i en , en términos de la participación global de l mercado de Plux, sería más conveniente aplicar la nueva estrategia de mejoría de los servicios en la t i enda localizada en San B e r n a r d i n o para i n c r e m e n tar la participación de l mercado de la firma en poco más de 15%; así pasaría de 2 8 . 1 % que t iene sin aplicar la nueva estrategia de c o m p e t i -t i v idad a 32 .4% si se aplicara la estrategia. Cabe menc ionar n o obstante, que si la nueva estrategia se aplicara en la t ienda de 5 de Mayo, la participación g lobal de P lux n o sería m u y d i ferente (32%) pero c o n la ventaja de que se lograría consol idar la t i enda de esa co lonia , pues su participación de l mercado pasaría de 10.5 a 14.6%, lo que repre sentaría u n i m p o r t a n t e i n c r e m e n t o de 3 9 % . Esto significaría que P l u x contaría con dos tiendas fuertes (con participaciones de l mercado de 17.3% en San B e r n a r d i n o y de 14.6% e n 5 de Mayo ) , mientras que e n e l o t r o escenario se concentraría la participación de l mercado de P l u x e n la t i enda de San B e r n a r d i n o . Es decir, P lux tendría dos tiendas c o n part ic ipaciones de l mercado m u y diferenciadas: la de San B e r n a r d i n o

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con u n a participación de l mercado de 2 2 . 1 % y la de 5 de Mayo c o n 10.3%. Por lo tanto , para consol idar a P lux en la Z M T convendría más reforzar la atraetividad de la t i enda localizada en la co lonia 5 de Mayo , aunque esta opc ión implicaría u n a participación m e n o r de l mercado de la firma, que en todo caso sería poco significativa: apenas 1.5% menos (cuadros 2 y 3 ) .

E n cuanto al impac to que tendría la nueva estrategia compet i t i va de P lux en sus compet idores estratégicos (Carre four y W a l - M a r t ) , la o p c i ó n de San B e r n a r d i n o ofrece ligeras ventajas pues reduce la participación de l mercado de estos competidores en 10.4%, mientras que la o p c i ó n de 5 de Mayo la reduce en 9.8 p o r c iento .

A l revisar los tres escenarios simulados en esta sección, es evidente que Sadelcom ofrece información clavepara los analistas en los cuatro aspectos que más les interesan: canibalismo, participación d e l mercado de cada u n a de las tiendas, participación de l mercado de la firma e n su c o n j u n t o , y efectos en sus competidores estratégicos. Sin embargo , y los tres ejemplos son m u y claros, este sistema automatizado n o re suelve problemas, sólo genera información útil para apoyar l a t o m a de decisiones de competenc ia comerc ia l en las que resulte i m p o r t a n t e i n c l u i r e l factor espacial.

Conclusiones y agenda de investigación

A l in i c iar este texto resaltamos la enorme impor tanc ia de las decisiones locacionales en el desempeño de las unidades comerciales, y lo desconcertante que resulta el poco interés que ha despertado este t ema en el m u n d o académico mexicano . Interés que cuando ha surgido se ha enfocado p r i n c i p a l m e n t e a descubrir patrones o procesos c on la idea de c o n f i r m a r teorías, pero n o de p r o d u c i r conoc imientos aplicables a la planeación espacial y comerc ia l de firmas concretas.

Habría que destacar que la planeación locacional de las empresas comerciales n o sólo genera beneficios privados, sino que también es relevante en términos sociales. N o es cosa m e n o r que las grandes firmas comerciales figuren entre las empresas más dinámicas de la e c o n o m í a y que empleen a cientos de miles de personas. 2 9 Además, u n a b u e n a

2 9 Según datos d e l Reporte de Desarrol lo G l o b a l de l B a n c o M u n d i a l , e n 1960 provenía de la agricultura 3 0 % del P I B d e l m u n d o , 3 2 % de la industr ia y 3 8 % d e l com e r c i o y los servicios; e n tan sólo 40 años (1998) las proporciones se a l teraron notablemente a favor d e l sector terciario ( 6 8 % ) , la industr ia se mantuvo e n 3 2 % y el sector p r i m a r i o decreció dramáticamente a 4 % (Oliva , 2004) .


estrategia locac ional n o sólo benefic ia a la firma que la adopta , sino que también produce beneficios a la población consumidora y a los productores , muchos de los cuales son regionales y se desempeñan como proveedores de las grandes firmas comerciales. Las empresas exitosas p r o d u c e n empleos directos e indirectos y c o n t r i b u y e n a me

j o r a r e l sistema de distribución de bienes y servicios, l o que reduce los costos d e l o ferente y baja los precios al consumidor . L a firma se beneficia y los productores-proveedores y consumidores también.

Desde Christal ler (1966) se ha pensado que es posible diseñar u n patrón espacial de unidades comerciales que max imice la u t i l i d a d de los oferentes y de los consumidores; es decir, que beneficie a la sociedad en su c o n j u n t o . L a geografía comerc ia l vía e l análisis locac ional ofrece argumentos conceptuales y herramientas prácticas para avanzar en ta l dirección, c omo se demuestra en e l presente trabajo.

N o obstante, para avanzar en esta dirección se requiere sintetizar de manera coherente la investigación teórica y la investigación aplicada. Es decir, darle sentido práctico a la teoría y conten ido teórico a la investigación práctica. Este texto i n t e n t a sumarse - c o n mayor o m e n o r é x i t o - a ese esfuerzo de la geografía comerc ia l que trata de mezclar e l conoc imiento teórico y la experiencia práctica para resolver complejos problemas locacionales en el m u n d o real , y así q u e d ó establecido desde que planteamos los objetivos.

Como se recordará, al elaborar este artículo nos propusimos p o n e r a p r u e b a el sistema Sadelcom enfrentándolo a u n estudio de caso concreto , de dimensiones y c o m p l e j i d a d similares a los que se p u e d e n encont rar en el mundo real; asimismo hemos tratado de i lus t rar sus posibi l idades analíticas, ident i f i car sus áreas de o p o r t u n i d a d , y p r o p o n e r u n a agenda de investigación a p a r t i r de los resultados d e l ejercicio .

Para e l lo imaginamos u n a firma comerc ia l (a la que l lamamos Plux) que incluía e n su estrategia de competenc ia tres situaciones a resolver: i ) encontrar la localización más conveniente para u n a gran tienda de autoservicio en la Z M T ; ii) u n a vez ubicada la p r i m e r a t ienda , d e f i n i r la localización de u n a segunda que maximizara la participación de l mercado de la firma en su c o n j u n t o , pero evitando al m i s m o t i e m po el canibal ismo entre las dos; y i i i ) evaluar en cuál de las dos tiendas de Plux convendría más adoptar u n a estrategia de competencia basada en e l m e j o r a m i e n t o de las instalaciones. Las tres situaciones f u e r o n analizadas exitosamente ut i l i zando el Sadelcom como h e r r a m i e n t a de apoyo para la t o m a de decisiones locacionales.


Cabe advertir que los tres problemas locacionales que se anal izaron con e l apoyo de Sadelcom sólo representan u n a parte de la g r a n diversidad que se puede resolver con su ayuda. Desde esta perspectiva, la presentación de los tres escenarios de planeación locac ional que aquí se analizan sólo t iene u n propósito i lustrativo y está m u y lejos de abarcar todas las posibles aplicaciones de Sadelcom.

Los ejemplos que aparecen aquí dejan en claro que Sadelcom n o resuelve problemas locacionales, pero sí genera información estratégica para apoyar a los analistas en la t oma de decisiones locacionales e n situaciones de escala y comple j idad reales.

C o n los resultados de los análisis que se h a n presentado, d o n d e se ut i l i za Sadelcom como h e r r a m i e n t a de apoyo para la t o m a d e decisiones locacionales, se c u m p l e n dos de los objetivos que planteamos a l i n i c i o de este artículo: i) p robar la capacidad de l m o d e l o en su versión automatizada para enfrentar problemas complejos de gran proporc ión , y t i ) i lustrar sus posibil idades analíticas para apoyar la t o m a de decisiones locacionales de firmas comerciales en el ámbito i n t r a u r b a n o , e n contextos de escala y c omple j idad reales. Q u e d a n p o r c u m p l i r los últ imos dos objetivos de este texto : ident i f i car las áreas de o p o r t u n i d a d de Sadelcom y a p a r t i r de ellas de l inear u n a agenda de investigación en mater ia de análisis locacional de unidades comerciales. Esto es l o que se presenta a continuación.

Áreas de oportunidad de Sadelcom para diseñar una agenda de investigación

Para de l inear c laramente u n a agenda de investigación estratégica a p a r t i r de las áreas de o p o r t u n i d a d de Sadelcom conviene presentarla en f o r m a de lista de temas clave. Estos temas son los siguientes:

— Resolver el problema de la definición y cálculo de la atractividad objetiva y subjetiva de las unidades comerciales y de su entorno urbano, en sus aspectos físicos, sociales y culturales. Este es u n prob l ema mayor porque interviene u n a gran cantidad de variables interre lac io -nadas que los consumidores perc iben de m u y diversas maneras. Sobre la misma cuestión sería útil investigar c ó m o se potenc ian las atractividades de unidades comerciales similares (incluso de las que pertenecen a u n mismo grupo estratégico) cuando se ha l lan

juntas , y conocer la f o r m a en que afecta la atractividad de las unidades comerciales la mezcla de actividades en la zona c i r cun-


dante. Para resolver este prob lema seguramente será necesario u n trabajo de campo intensivo basado en grupos de enfoque y e n información fina recolectada en las unidades comerciales y en los domic i l ios de los consumidores acerca de sus valores, aspiraciones y deseos. Para avanzar en la solución de l misterio de las preferencias de l consumidor seguramente se requerirán especialistas en algunas teorías psicológicas como la de selección de opciones y la de preferencias reveladas.

— Estimar con mayor precisión los costos de transporte. Los costos de transporte p u e d e n valuarse en u n a gran variedad de formas: e n términos monetar ios , de t i e m p o de l trayecto, de facil idades de estacionamiento , de energía, de inconvenientes , de moles-tías, etc. A lgunos métodos de estimarlos p e r m i t e n hacer u n cálculo objet ivo , pero otros son eminentemente subjetivos y varían de acuerdo c on las percepciones de los consumidores . E n este caso también se requiere llevar a cabo u n a investigación p r o f u n d a de la manera en que los consumidores p e r c i b e n los costos de transporte .

— En este ejercicio no se incluyeron la frecuencia de los viajes que hacen los consumidores a las unidades comerciales, ni los modos de transporte que utilizan. Se asumió que, dado el n ive l de ingresos de la población objetivo de Plux, los consumidores se transportarían p r i n c i p a l m e n t e en vehículos privados, pero no se exploró la in f lue nc ia de l n ive l de d i spon ib i l i d a d de medios de transporte público. C o n esta información y con los gastos p r o m e d i o p o r c o n s u m i d o r se podría estimar con mayor precisión la p a r t i c i pación de l mercado de cada u n i d a d comercial .

— Sadelcom podría optimizarse notablemente si se le añadieran algunos módulos. Por e jemplo , u n o que p e r m i t i e r a re lacionar la loca l i zación de las unidades comerciales con la de sus proveedores, y estimar los costos de logística para cada localización potencial ; o t r o que p e r m i t i e r a segmentar de manera más fina la d e m a n da, n o sólo p o r ingreso sino p o r grupos de edad, género , características familiares o ciclo de vida de las familias; y o t r o más que fac i l i tara la estimación de los costos de l t erreno , de la ur banización y la construcción en cada sitio potenc ia l , y u n o más que i n c o r p o r a r a la v is ib i l idad de los predios. De esta m a n e r a las simulaciones de escenarios comerciales estarían más acordes c on lo que sucede en la rea l idad y se obtendrían evaluaciones más completas.


— Un elemento central de la localización comercial en el ámbito intraur-bano es la anticipación de la dirección y magnitud del crecimiento de la ciudad. Es decir, de la distribución espacial de la pob lac ión (la demanda). Por e l lo se podría v incu lar Sadelcom con u n m o d e l o que s imulara e l c rec imiento u r b a n o , c o m o los desarro l lados p o r L o w r y (1964) , De la Barra (1989) , P u t m a n (1983 y 1991), Owers y Echenique (1994) , p o r m e n c i o n a r algunos.

— Además seria deseable que Sadelcom permitiera vincular las principales técnicas de evaluación locacional: listados de factores clave ( con la opc i ón de dar u n peso a cada u n o de el los) , ru t inas de r e gresión múltiple, y modelos de localización-asignación. T a m bién convendría i n c l u i r las técnicas de análisis locac ional de escalas reg i ona l y u r b a n a (para comple tar la secuencia d e l m é t o d o locacional de tres fases: selección de la región, selecc ión de la c iudad y selección de l s i t i o ) .

— Se debería investigar más afondo el origen de los viajes de los compradores. E n los ejemplos que se presentaron en este trabajo se asumió que el trayecto de los consumidores hacia las unidades comerciales se or ig inaba e n sus lugares de residencia, p e r o b i e n podría ser que otros puntos importantes f u e r a n generadores de viajes a las unidades comerciales; p o r e j emplo los sitios de trabajo o las escuelas. Sería útil d e t e r m i n a r la i m p o r tancia de los orígenes de los viajes de los consumidores .

— Con los adelantos en programas de simulación se podrían producir sistemas más amigables, más interactivos y más dinámicos para ob servar en bases cartográficas las variaciones de los flujos de compradores ante cambios en las variables i n c l u i d a s e n Sadelc o m . Sin duda esto ampliaría las capacidades de análisis d e l personal técnico y de los empresarios.

— Es necesario validar los modelos de interacción espacial en otros contextos y ciudades. Este requis i to es indispensable para conf iar e n la u t i l i d a d práctica de Sadelcom. A u n q u e el sustento teórico de l sistema sea m u y sólido y de carácter general , nada sustituye a las pruebas empíricas.

— Las características socioeconómicas de la localización espacial n o se a b o r d a r o n en este trabajo y r e q u i e r e n atención. E l establecim i e n t o de las firmas comerciales tiene u n i m p o r t a n t e impac to social y e c o n ó m i c o - i n c l u s o c u l t u r a l - 3 0 y p o r l o regular p r o d u -

3 0 U n caso paradigmático podría ser el descontento que causó l a instalación de u n h i p e r m e r c a d o Wal-Mart a poco más de u n kilómetro de la z o n a arqueológica de Teot i -huacán (México), e n e l segundo semestre de 2004.


ce notables externalidades negativas a la población res idente e n la zona: más tráfico, más visitantes, más contaminación, más presión sobre la in fraestructura , variación en los precios de l suelo y de la vivienda. Sería interesante estimar las e x t e r n a l i dades positivas y negativas en situaciones concretas y ca lcular e l saldo.

— Se lograrían grandes adelantos en geografía comercial si se avanzara en la sistematización del conocimiento y se tomara en cuenta la intuición de los empresarios exitosos. Para e l lo es necesario investigar e n detalle sus procesos intui t ivos de t o m a de decisiones loca-cionales. E n otras palabras, develar e l mister io de esa caja negra que l lamamos intuición, para sistematizar y aprovechar m e j o r ese valiosísimo conoc imiento de los empresarios ganadores. Esto i m p l i c a realizar más y m e j o r trabajo de campo m u l t i d i s c i p l i n a -r i o j u n t o c on ese t ipo de empresarios.

— E n el f u t u r o , con el aumento de las ventas p o r televisión, correo e in terne t , y la d i spon ib i l idad de más servicios p o r estos medios y p o r teléfono ( como la ampl ia gama de servicios bancarios que ya se ofrecen: desde ret iros y traspasos de efectivo, hasta pagos de servicios), el elemento espacial podría reducir su importancia en la competencia comercial. Habría que investigar los efectos de estas tendencias para ant ic ipar las consecuencias que tendrán e n la manera de c o m p r a r bienes y a d q u i r i r servicios y, p o r tanto , prever su in f luenc ia en la estrategia de localización de las unidades comerciales.

L a agenda de investigación en mater ia de geografía comerc ia l , y específicamente de localización de unidades comerciales, es a m p l i a e interesante, p o r lo que n o faltará mater ia de trabajo a quienes p r e t e n dan incurs ionar en esta apasionante y dinámica rama de l análisis loca-c ional .

Anexo 1 Funcionamiento del modelo de simulación de escenarios comerciales

Ejemplo básico de aplicación de l mode lo : Considérese u n e jemplo sencillo en el cual se t i enen dos centros

comerciales que at ienden la demanda de tres colonias o zonas d e n t r o


de u n a c iudad ( f igura A . 1) . Se desea determinar el c o m p o r t a m i e n t o de los compradores si u n o de los centros comerciales aumenta su atract i -v idad .

Los consumidores potenciales se muestran en e l cuadro A . l . Por razones de fac i l idad , supóngase que los 20 compradores de la zona A son e n rea l idad 20 000, esto es, que cada u n i d a d en el o r i g e n puede representar a 1 000 unidades en el e jemplo .

Por observación se ha d e t e r m i n a d o que cierta proporc ión de los consumidores de cada u n a de las colonias se d i r ige a cada cent ro comerc ia l , según se muestra e n e l cuadro A . 3.

Cabe recordar que u n a condic ión de l m o d e l o es que los flujos de salida deben ser iguales a los flujos de llegada. Por l o tanto ,

t ij

entonces:

Ox= 7 + 13 = 20 = A O 2=10 + 15 = 25 = £ 0 3= 9+ 6 = 1 5 = C

Supongamos que la atract iv idad de l centro comerc ia l I I casi d u p l i ca la d e l centro comerc ia l I , l o cual se deriva de u n a combinac ión de numerosos factores, c omo e l tamaño de l c ent ro comerc ia l , e l n i v e l de precios, la variedad productos disponibles, la p u b l i c i d a d , etc., t o d o lo cual resulta en u n índice con valor de 5.0 para el centro comerc ia l I y de 9.0 para el centro comerc ia l I I ( cuadro A . 4 ) .

Los valores iniciales de los parámetros b, n y x se suponen iguales a 1.0, 0.75 y -1.0, respectivamente. Tales valores p u e d e n ser los que e l analista decida. E n este caso s implemente se e l i g i e ron valores diversos para i lustrar m e j o r e l f u n c i o n a m i e n t o de l mode lo .

A h o r a se procede a calcular el c omponente de destinos c o m p e t i dores p o r m e d i o de la fórmula:

Dj= £ W A V d e p a r a koj (esto significa para toda k d i ferente de j)

Y así:

D = 5 0.75/20=0.16 D2=9 0 7 5/20=0.25

L u e g o se calcula e l factor de balance apl icando la fórmula:


Ar\/VW?C¿D*)

A1=l/ [ ( 5 0 - 7 5 * 15"1 * 0 .16 1 ) + ( 9 0 - 7 5 * 10-1 * 0.25" 1)] = 0.2880 A=l/ [ ( 5 0 - 7 5 * 10- 1 * 0 .16 1 ) + ( 9 0 - 7 5 * 1 7 1 * 0.25" 1)] = 0.3018 A=l/ [ ( 5 0 - 7 5 * 1 8 1 * 0 .16 1 ) + (9 0 - 7 5 * 1 2 1 * 0.25- 1)] = 0.3456

F ina lmente se calculan los flujos de compradores a los centros comerciales (cuadro A . 6 ) , resolviendo la ecuación:

F!.=A OWnC bDx

ij * * j tj j

F u = 0.2880 * 20 * 5 0- 7 5 * 1 5 1 * 0.1 fr1 = 8.02 F u = 0.2880 * 20 * 9 0 - 7 5 * 1 0 1 * 0 .25 4 = 11.97 F n = 0.3018 * 25 * 5 0 7 5 * 1 0 1 * 0 .16 1 = 15.76 F n = 0.3018 * 25 * 9 0 7 5 * 1 7 1 * 0 .25 1 = 9.22 F M = 0.3456 * 15 * 5 o 7 5 * 1 8 1 * 0 .16 1 = 6.01 F S 2 = 0.3456 * 15 * 9 o 7 5 * 1 2 1 * 0 .25 1 = 8.97

Cabe recordar que las unidades en que se m i d e n los flujos son personas, de ahí que n o sea t o ta lmente correcto presentarlas c on fracciones decimales, sin embargo vale la pena mantener las fracciones para estimar con mayor precisión la b o n d a d de ajuste de l m o d e l o .

Para estimar qué tan bueno es el m o d e l o (es decir, qué t a n b i en s imula los flujos de compradores observados en la real idad) se calcula el i n d i c a d o r de b o n d a d de ajuste:

e=l\F. - F . \ / ( 2 Z F . )

e = [abs(7-8.024) + abs(13-11.97) + abs(10-15.76) + abs(15-9.22) + abs(9-6.01) +abs(6-8.96)] / [8.02+11.97+15.76+9.22+6.01+8.97)

e = 1 9 . 5 4 / 1 1 9 . 9 = 0.163

Como puede observarse, si b i en los flujos totales co inc iden con lo observado, la distribución a cada centro comercial tiene ciertas d i f e ren cias, ya que el e r ror p r o m e d i o de l mode lo es 16.3%. Por el lo se debe correr nuevamente con valores distintos de b, ny x. Estos nuevos valores deberán m i n i m i z a r el e r ror p r o p o r c i o n a l p r o m e d i o (e) de l mode lo .


D e f i n i e n d o u n a precisión de ajuste de 0.001 (es decir , d o n d e e- 0 .001), después de varias iteraciones Sadelcom obt iene los valores óptimos de los parámetros (cuadro A . 7 ) . A l aplicar e l m o d e l o con los parámetros calibrados c on el ind i cador de b o n d a d de ajuste establecid o (e = 0.001) se obt iene u n a matr i z de flujos m u y s imi lar a la observada (cuadro A . 8 ) .

U n a vez cal ibrado el mode lo es posible empezar a s imular y evaluar distintos escenarios. Por e jemplo : qué pasaría si e l centro comerc ia l I aumentara su atract iv idad de 5 a 10. A p l i c a n d o el m o d e l o (y r e p i t i e n do todos los pasos anteriores) se obtendrían los flujos que se presentan en e l cuadro A .9 .

F I G U R A A . 1 Representación esquemática de la zona de análisis

| | Colonia (orígenes)

Centro comercial (destinos)

C o m o puede observarse, si se dupl i cara la atract ividad de l c entro comerc ia l I (por aumento en su área de venta, p o r reducción de p r e cios, p o r q u e se ofrecen servicios complementar ios , etc . ) , su captación de compradores aumentaría de 26 (cuadro A.3) a 32 (cuadro A . 9 ) , l o que representaría u n i n c r e m e n t o de 2 3 % . Además, su participación en el mercado pasaría de 4 3 % (26 /60*100 = 43.3; cuadro A.3) a 5 3 % (32 /60*100 = 53.3; cuadro A . 9 ) , l o que convertiría al centro comerc ia l I en e l nuevo líder de la competencia.


C U A D R O A . 1 Consumidores por zona

Zona Consumidores

A 20 B 25 C 15

C U A D R O A . 2 Distancia entre las zonas de origen y centros comerciales

Origen/destino / //

A 15 10

B 10 17

C 18 12

C U A D R O A . 3

Flujos observados de consumidores a los centros comerciales

Origen/destino I // Total

A 7 13 20

B 10 15 25

C 9 6 15

S u m a 26 34 60

C U A D R O A . 4

Atractividad de los centros comerciales

Centro comercial Atractividad

I 5.0

I I 9.0


C U A D R O A.5 Distancia entre destinos

Destino/destino I I

I — 20

I I 20 —

C U A D R O A.6 Matriz de flujos calculados

Origen/destino / // Total

A 8 12 20

B 16 9 25

C 6 9 15

S u m a 30 30 60

C U A D R O A.7 Valores óptimos de los parámetros

Zona b n X

A 0.68 0.74 1.12

B 1.01 0.81 1.0

C 0.79 0.75 0.99

C U A D R O A.8 Matriz de flujos calculados al final de la calibración


A 7 13 20

B 9 16 25

C 9 6 15

S u m a 25 35 60


C U A D R O A.9 Flujos de compradores


A 9 11 20

B 13 12 25

C 10 5 15

S u m a 32 28 60

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Localización, localización y localización

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