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Vol. 12. Núm. 41.
Páginas 37-66 (Diciembre 2009)
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Vol. 12. Núm. 41.
Páginas 37-66 (Diciembre 2009)
DOI: 10.1016/S1138-5758(09)70047-7
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Espacio ocupado en el lineal por las marcas de distribuidor: estimación mediante redes neuronales vs regresión multiple
Store Brands shelf space: Neural Networks vs Multiple Regression Estimations
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Mónica Gómez Suárez**
** Dpto. Financiación e Investigación Comercial. Facultad de CC.Económicas y Empresariales. Universidad Autónoma de Madrid. Cra. Colmenar Viejo km.15. 28049. Cantoblanco. Madrid. Tfno. 914974348. Fax. 914973066.
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Resumen

El objetivo principal de este trabajo es analizar la influencia de determinados factores en el espacio ocupado por las marcas de distribuidor en el lineal. Para ello, se propone un modelo conceptual basado en el análisis de la literatura, identificándose las dimensiones subyacentes que podrían influir en esta variable. Los datos se obtienen a partir de la observación de 29 categorías de producto en 55 establecimientos. Posteriormente, se realiza un análisis empírico mediante dos técnicas: una clásica, la regresión múltiple, y otra emergente, las redes neuronales artificiales. La aplicación de este último método mejora la bondad del ajuste obtenida mediante regresión múltiple, presentando asimismo ventajas adicionales a la regresión, ya que se incumplen tres supuestos básicos necesarios para aplicar esta técnica. Los resultados alcanzados permiten realizar una mejor interpretación del comportamiento de los minoristas respecto a sus marcas propias y pueden ayudar a los productores a formular estrategias o acciones para sus marcas de fabricante.

Palabras clave:
Marca de distribuidor
marca de fabricante
redes neuronales
regresión múltiple
Abstract

This paper analyses the influence of some variables in the shelf space occupied by store brands. We propose and test a theoretical model of store brand shelf space. Data were collected for 29 product categories in 55 retail stores. A two-phase procedure was adopted: (1) multiple regression analyses; (2) neural network simulation (ANN). The application of this last method improves the goodness of fit obtained through the regression method. Furthermore, it presents additional advantages since ANN does not need to fulfil the main assumptions needed in regression analyses. The findings corroborate our proposed model, in that all hypothesized relationships and directions are supported. On this basis, we draw theoretical as well as useful managerial implications for both retailers and manufacturers.

Keywords:
store brands
private labels
national brands
neural networks
multiple regression
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La autora agradece a Ediciones Pirámide la concesión del II Premio Dyane de Investigación de Mercados, que se hizo pública en el Congreso de Profesores Universitarios de Marketing celebrado en Vigo en Septiembre de 2007. Gracias a Emilia Martínez, por las correcciones realizadas a la primera versión del trabajo y a Natalia Rubio, por la cesión de los datos sobre cinco de las variables del modelo, así como a los revisores anónimos que, con sus exhaustivos y acertados comentarios, han ayudado a mejorar de forma considerable el artículo. Un especial y afectuoso agradecimiento merece Miguel Santesmases. Gracias, maestro, por tus sabios consejos y por desarrollar una herramienta como Dyane, que tanto me ha ayudado en mi tarea docente e investigadora.

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