Optimización de áreas comerciales

Este ejemplo muestra un modelo simplificado de optimización de áreas comerciales que creamos para evaluar una red de sucursales. Los datos se han modificado para este ejemplo público, pero la lógica y los resultados del modelo siguen siendo representativos del enfoque real. El modelo está diseñado para identificar la mejor combinación de sucursales que deberían mantenerse abiertas, maximizando la cobertura de población dentro de cada área comercial y minimizando la superposición innecesaria entre sucursales vecinas.

En términos prácticos, el modelo ayuda a responder dos preguntas relacionadas. En primer lugar, si la empresa quiere mantener abierto un número fijo de sucursales, por ejemplo 15, ¿cuáles son las 15 ubicaciones que ofrecen la mejor cobertura combinada con el menor nivel de canibalización entre áreas comerciales? En segundo lugar, si la empresa quiere entender cuál es el tamaño óptimo de la red, el modelo puede ejecutarse para un rango de sucursales, por ejemplo de 0 a 20, y comparar los resultados en un gráfico. En el ejemplo mostrado, la curva sugiere que alrededor de 13 sucursales ofrece el mejor equilibrio, porque mantener más de ese número añade poca cobertura adicional en relación con la superposición extra que se introduce.

Este tipo de modelo es útil porque las decisiones sobre áreas comerciales rara vez son evidentes cuando las sucursales se influyen entre sí. Si dos sucursales cercanas atienden en gran medida a la misma población, cerrar una de ellas puede tener poco impacto sobre la cobertura total. Por otro lado, una sucursal aparentemente pequeña puede seguir siendo estratégicamente importante porque cubre un vacío geográfico, respalda a otras ubicaciones o reduce la dependencia de sucursales vecinas. El modelo evalúa la red completa en lugar de analizar cada sucursal de forma aislada.

Este ejemplo se ha simplificado deliberadamente para mostrar la idea principal. En una implementación real, el modelo normalmente se ampliaría para incluir patrones de visita de clientes, rendimiento de sucursales, ingresos o potencial de demanda, tiempos de viaje, accesibilidad, estacionamiento, transporte público, capacidad de servicio, áreas estratégicas de captación y restricciones operativas locales. En algunos casos, la decisión correcta puede seguir siendo mantener dos sucursales cercanas si esa zona tiene suficiente demanda o importancia estratégica. El valor del modelo es que proporciona una forma transparente y repetible de probar esos escenarios y cuantificar los compromisos antes de tomar decisiones.