Evaluación integral de oportunidades de cobertura, impacto de reubicación y validación Monte Carlo sobre 20 escenarios estocásticos.
El análisis de desbalance hexagonal $\Delta = D - C$ permite transformar mapas de calor pasivos en decisiones directas de asignación de capital físico:
Para garantizar que los hallazgos no sean un artefacto de una distribución particular, realizamos un barrido de 20 simulaciones independientes con semillas deterministas (5.000 pedidos por escenario):
| Semilla | Cobertura Inicial | Cobertura Optimizada | Ganancia Neta | Celdas Engañosas (Res 7) |
|---|
¿Para qué sirve esto? Para ver de un vistazo dónde tu red de reparto no cubre la demanda real de los clientes (ventas perdidas), y dónde está gastando de más con sucursales ociosas en zonas vacías.
h3.latLngToCell.
En geografía cuantitativa, el Modifiable Areal Unit Problem (MAUP) describe cómo la agregación espacial en zonas arbitrarias distorsiona las conclusiones estadísticas.
En Res 7 (~5 km²), un hexágono puede contener en su mitad oriental un polo de demanda extrema y en su mitad occidental una zona residencial vacía cubierta por un nodo. El promedio resulta en $\Delta \approx 0$, haciéndolo parecer verde y sano en el dashboard corporativo.
Al descender a Res 8 (~0.7 km²) y Res 9 (~0.1 km²), el hexágono se abre y el engaño desaparece: la mitad oriental se pinta de rojo brillante (demanda desatendida) y la occidental de azul (recurso quemado).
Un mapa de la demanda de q-commerce en CABA, dividido en hexágonos. El color te dice si tu red de sucursales está donde están los clientes: rojo = falta cobertura, azul = sobra, gris = equilibrado.
La trampa: un hexágono grande puede parecer equilibrado y esconder que media zona está saturada y la otra muerta. Hacé click en uno y se abre en 7 más chicos para mostrártelo.
Los puntos verdes son tus sucursales; el círculo punteado es hasta dónde llegan.