p Os dados de sites de comércio social podem fornecer informações essenciais aos proprietários de negócios antes que eles tomem decisões que possam determinar se um novo empreendimento terá sucesso ou não, mostra um estudo da Oregon State University. p Sites de comércio social, como o site de resenhas e recomendações Yelp, coletam grandes quantidades de dados de uma variedade de usuários, incluindo opiniões de clientes, distribuição geográfica das empresas em uma determinada área, e "check-ins" do cliente que fornecem uma noção do tráfego de pedestres.

p Essas informações podem fornecer aos proprietários de negócios informações valiosas sobre o ambiente competitivo em que operam ou estão considerando operar, disse o autor principal do estudo, Xiaohui Chang, professor assistente no College of Business da OSU.

p Chang e o co-autor Jiexun Li, da Western Washington University, desenvolveram uma ferramenta que usa dados coletados por meio de um site de comércio social, incluindo detalhes como tipos de negócios em uma vizinhança, suas horas, disponibilidade de estacionamento e outros recursos para o consumidor, para ajudar a determinar se um local tem mais probabilidade de ser bem-sucedido do que outro.

p "Proprietários de pequenas empresas, em particular, tem muitas opções ao abrir um novo negócio, incluindo onde localizar, "Disse Chang." Com este modelo, usamos os dados de comércio social existentes para ajudá-lo a determinar qual local terá o melhor desempenho. "

p Os resultados foram publicados na edição de julho da revista. Sistemas especialistas com aplicativos .

p O estudo foi concebido como uma forma de abordar a velha questão de por que algumas empresas têm sucesso e outras não, Disse Chang. O trabalho é particularmente aplicável a pequenas empresas. Embora as grandes empresas possam dedicar recursos à coleta e análise de dados financeiros, As pequenas empresas podem não ter todas essas ferramentas disponíveis ao pesquisar onde abrir ou em que horário de funcionamento manter.

p Os pesquisadores se concentraram em restaurantes porque a maioria das novas pequenas empresas são restaurantes, e muitos falham no primeiro ano de abertura.

p Para o estudo, os pesquisadores analisaram a precisão de quatro modelos diferentes de previsão de desempenho de negócios. O modelo de afinidade de atributos é um modelo básico que analisa os atributos intrínsecos das empresas sem levar em conta a localização ou a concorrência.

p O modelo geográfico, que foi usado e testado por outros pesquisadores, sugere que empresas próximas umas das outras e que compartilham atributos semelhantes têm probabilidade de se sair igualmente bem. O modelo contextual, que é um novo modelo, analisa os atributos do negócio e do ambiente que podem contribuir para o sucesso de um negócio; duas empresas a centenas de quilômetros de distância com atributos semelhantes e bairros vizinhos poderiam obter desempenho semelhante. O modelo híbrido usa modelos contextuais e geográficos, em que cada um também inclui aspectos do modelo de afinidade.

p Os pesquisadores usaram dados de restaurantes da área de Phoenix do Yelp, um site de comércio social que ajuda os consumidores a encontrar empresas usando serviços baseados em localização, para testar cada modelo. O Yelp disponibilizou alguns de seus dados para pesquisadores e este estudo usou dados de 2013.

p Eles descobriram que o modelo híbrido fazia o melhor trabalho de prever se um restaurante teria sucesso. Ambos os atributos de negócios e ambientes circundantes desempenham papéis importantes, Disse Chang.

p Pesquisas adicionais são necessárias para testar totalmente como o modelo pode ser usado para ajudar uma nova empresa a tomar decisões, e para determinar se também funciona para outros tipos de negócios, Disse Chang. Além disso, empresas de comércio social, como o Yelp, Trip Advisor ou Foursquare, que coletam um tesouro de dados baseados em localização, poderia usar o modelo para ajudar as empresas a melhorar seus negócios.

p "Você pode obter regularmente novas previsões de desempenho e os dados podem ser usados ​​para ajudar as empresas a resolver problemas ou se manterem vibrantes, "Disse Chang." Se uma empresa semelhante tiver mais sucesso e você puder usar dados baseados em localização para apontar que o sucesso se deve em parte à disponibilidade de estacionamento, horas ou faixa de preço, você pode tomar decisões com base nessas informações. "