Los datos de los sitios web de comercio social pueden proporcionar información esencial a los propietarios de negocios antes de que tomen decisiones que puedan determinar si una nueva empresa tiene éxito o fracasa. muestra un estudio de la Universidad Estatal de Oregon.

Los sitios de comercio social, como el sitio de reseñas y recomendaciones Yelp, recopilan grandes cantidades de datos de una variedad de usuarios, incluidas las opiniones de los clientes, distribución geográfica de las empresas en un área determinada, y "check-ins" de los clientes que proporcionan una idea del tráfico peatonal.

Esa información puede proporcionar a los propietarios de empresas información valiosa sobre el entorno competitivo en el que operan o en el que están considerando operar. dijo el autor principal del estudio, Xiaohui Chang, profesor asistente en la Facultad de Negocios de OSU.

Chang y el coautor Jiexun Li de Western Washington University desarrollaron una herramienta que utiliza datos recopilados a través de un sitio de comercio social, incluyendo detalles como tipos de negocios en un vecindario, sus horas, disponibilidad de estacionamiento y otras características para el consumidor, para ayudar a determinar si una ubicación tiene más probabilidades de tener éxito que otra.

"Propietarios de pequeñas empresas, en particular, tener muchas opciones al abrir un nuevo negocio, incluyendo dónde ubicar, "Dijo Chang." Con este modelo, utilizamos los datos de comercio social existentes para ayudarlo a determinar qué ubicación funcionará mejor ".

Los hallazgos aparecen en la edición de julio de la revista. Sistemas Expertos con Aplicaciones .

El estudio se concibió como una forma de abordar la antigua pregunta de por qué algunas empresas tienen éxito y otras no. Dijo Chang. El trabajo es particularmente aplicable a las pequeñas empresas. Si bien las grandes empresas pueden dedicar recursos a recopilar y analizar datos financieros, Es posible que las pequeñas empresas no tengan todas esas herramientas disponibles cuando investigan dónde abrir o qué horas de funcionamiento mantener.

Los investigadores se centraron en los restaurantes porque la mayoría de las pequeñas empresas nuevas son restaurantes, y muchos fracasan durante el primer año de apertura.

Para el estudio, los investigadores observaron la precisión de cuatro modelos diferentes de predicción del rendimiento empresarial. El modelo de afinidad de atributos es un modelo básico que analiza los atributos intrínsecos de las empresas sin tener en cuenta la ubicación o la competencia.

El modelo geográfico, que ha sido utilizado y probado por otros investigadores, sugiere que a las empresas cercanas entre sí y que comparten atributos similares probablemente les vaya igual de bien. El modelo contextual, que es un modelo nuevo, analiza los atributos de la empresa y el entorno que pueden contribuir al éxito de una empresa; dos negocios a cientos de millas de distancia con atributos similares y vecindarios circundantes podrían lograr un desempeño similar. El modelo híbrido utiliza modelos tanto contextuales como geográficos, que también incluyen aspectos del modelo de afinidad.

Los investigadores utilizaron datos de restaurantes del área de Phoenix de Yelp, un sitio de comercio social que ayuda a los consumidores a encontrar empresas que utilizan servicios basados ​​en la ubicación, para probar cada modelo. Yelp ha puesto algunos de sus datos a disposición de los investigadores y este estudio utilizó datos de 2013.

Descubrieron que el modelo híbrido hizo el mejor trabajo al predecir si un restaurante tendría éxito. Tanto los atributos comerciales como los entornos circundantes juegan un papel importante, Dijo Chang.

Se necesita investigación adicional para probar completamente cómo se podría usar el modelo para ayudar a una nueva empresa a tomar decisiones, y para determinar si también funciona para otros tipos de negocios, Dijo Chang. Además, empresas de comercio social como Yelp, Trip Advisor o Foursquare, que recopilan una gran cantidad de datos basados ​​en la ubicación, podría utilizar el modelo para ayudar a las empresas a mejorar sus negocios.

"Con regularidad, podría obtener nuevas predicciones de rendimiento y los datos podrían usarse para ayudar a las empresas a resolver problemas o mantenerse vibrantes, ", Dijo Chang." Si un negocio similar tiene más éxito y puede usar datos basados ​​en la ubicación para señalar que el éxito se debe en parte a la disponibilidad de estacionamiento, horas o precio, puedes tomar decisiones basadas en esa información ".