Marketing promocional y su relación con las ventas de la empresa TAMBO- Canto Rey, San Juan de Lurigancho

La presente investigación tuvo como propósito determinar la relación entre marketing promocional y ventas de la empresa TAMBO S.A.C. Canto Rey - San Juan de Lurigancho. Se sustentó bajo los fundamentos teóricos de Ferrell y Hartline (2012) para la variable marketing promocional, Navarro (2012) para la variable ventas y sus dimensiones. El estudio se desarrolló utilizando el método científico, la metodología utilizada fue de tipo aplicada, con un enfoque cuantitativo de diseño no experimental, nivel descriptivo correlacional; se utilizó una muestra aleatoria simple de 50 encuestados de una población de 500 personas en el distrito de San Juan de Lurigancho; para el análisis de recolección de datos se utilizó dos cuestionarios conformados por 30 enunciaciones para marketing promocional y 28 para ventas, con escala de tipo Likert, los mismos que fueron validados mediante juicio de expertos (1 metodólogo y 2 temáticos) de la universidad César Vallejo, la información fue recolectada y procesada mediante el programa estadístico SPSS versión 25, obteniendo un nivel de confiabilidad de Alfa de Cronbach = 0,819 para la primera variable y 0,733 para la segunda. Finalmente se realizó la prueba de hipótesis, en el cual se pudo evidenciar que existe una relación positiva alta entre el marketing promocional y ventas según el coeficiente de correlación Spearman (Rho = 0.797) y el Sig. (Bilateral) = 0.000

Forecasting promotional sales within the neighbourhood

Promotions are a widely used strategy to engage consumers and as such, retailers dedicate immense effort and resources to their planning and forecasting. This paper introduces a novel interpretable machine learning method specifically tailored to the automatic prediction of promotional sales in real-market applications. Particularly, we present a fully-automated weighted k-nearest neighbours where the distances are calculated based on a feature selection process that focuses on the similarity of promotional sales. The method learns online, thereby avoiding the model being retrained and redeployed. It is robust and able to infer the mechanisms leading to sales as demonstrated on detailed surrogate models. Also, to validate this method, real market data provided by a worldwide retailer have been used, covering numerous categories from three different countries and several types of stores. The algorithm is benchmarked against an ensemble of regression trees and the forecast provided by the retailer and it outperforms both on a merit figure composed, not only by the mean absolute error, but also by the error deviations used in retail business. The proposed method significantly improves the accuracy of the forecast in many diverse categories and geographical locations, yielding significant and operative benefits for supply chains. Additionally, we briefly discuss in the Appendix how to deploy our method as a RESTful service in a production environment