Análisis de la rentabilidad sobre los activos y la huella digital de las bodegas de vino en España
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Título: Análisis de la rentabilidad sobre los activos y la huella digital de las bodegas de vino en España
Autor: Vizuete Romero, Jorge
Resumen:
[ES] El sector vitivinícola en España presenta una gran importancia sobre la economía y la cultura del país, debido a su elevada competitividad en el mercado y las nuevas tendencias empresariales para su diferenciación, como el enoturismo, el marketing y el desarrollo de la digitalización empresarial. El objetivo de este trabajo es analizar la relación de la huella digital y la competitividad (medida como el rendimiento financiero sobre los activos, ROA), en bodegas de vino de España utilizando técnicas multivariantes y de minería de datos. Para el estudio se utilizaron indicadores de competitividad (ROA), obtenidos del sistema de Análisis de Balances ibéricos (SABI) e indicadores de huella digital extraídos de las páginas web de las bodegas y de sus redes sociales. La muestra consta de 1229 bodegas españolas y 107 variables (ROA, 102 variables de contenido web keywords y 5 variables de presencia en redes sociales hrefwords ). En primer lugar, se realizó un trabajo de preprocesamiento de los datos con tratamiento de valores atípicos e imputación de valores faltantes y posteriormente se implementaron diferentes técnicas de aprendizaje no supervisado para explorar las relaciones del conjunto de variables y observaciones, así como para encontrar grupos o clusters de empresas. Además, se utilizó el indicador de competitividad (ROA) como target o variable respuesta y los indicadores de huella digital (Keywords y Hrefwords) como variables explicativas, para la implementación de diversos modelos de regresión en diferentes lenguajes de programación (Python y R), para comparar su capacidad predictora y extraer información relevante acerca de la importancia de las variables. Entre las principales conclusiones, cabe destacar que los modelos de regresión para predecir el ROA con los indicadores de huella digital no presentaron resultados satisfactorios, pero se pudieron extraer informaciones acerca de la importancia de los indicadores de huella digital, destacando por un lado, la relación entre la innovación, el marketing y la investigación con la competitividad, la productividad y la eficiencia empresarial, y por otro lado, la presencia en las redes y la relación entre la bodega o marca y la calidad del vino.
[EN] The wine sector in Spain is of great importance for the country's economy and culture. Due to its high competitiveness in the market and the new business trends for its differentiation, such as wine tourism, marketing and the development of business digitalisation. The aim of this paper is to analyse the relationship between digital footprint and competitiveness (measured as financial return on assets, ROA), in Spanish wineries using multivariate and data mining techniques. The study used competitiveness indicators (ROA), obtained from the Iberian Balance Sheet Analysis system (SABI) and digital footprint indicators extracted from the wineries' websites and social networks. The sample initially consisted of 4183 observations (Spanish wineries) and 228 variables (ROA and digital footprint indicators) and was finally reduced to a total of 1229 observations and 107 variables (102 variables of web content "Keywords" and 5 variables of presence in social networks "hrefwords"). First, data pre-processing work was carried out with outlier treatment and missing value imputation, and then different unsupervised learning techniques were implemented to explore the relationships of the set of variables and observations, as well as to find groups or clusters of companies. In addition, the competitiveness indicator (ROA) was used as a target or response variable and the digital footprint indicators (keywords and Hrefwords) as explanatory variables, for the implementation of different regression models in different programming languages (Python and R), to compare their predictive capacity and extract relevant information about the importance of the variables. Among the main conclusions, it should be noted that the regression models to predict ROA with the digital footprint indicators did not present satisfactory results, but it was possible to extract information about the importance of the digital footprint indicators, highlighting on the one hand, the relationship between innovation, marketing and research with competitiveness, productivity and business efficiency, and on the other hand, the presence in the networks and the relationship between the winery or brand and the quality of the wine.
[ES] El sector vitivinícola en España presenta una gran importancia sobre la economía y la cultura del país, debido a su elevada competitividad en el mercado y las nuevas tendencias empresariales para su diferenciación, como el enoturismo, el marketing y el desarrollo de la digitalización empresarial. El objetivo de este trabajo es analizar la relación de la huella digital y la competitividad (medida como el rendimiento financiero sobre los activos, ROA), en bodegas de vino de España utilizando técnicas multivariantes y de minería de datos. Para el estudio se utilizaron indicadores de competitividad (ROA), obtenidos del sistema de Análisis de Balances ibéricos (SABI) e indicadores de huella digital extraídos de las páginas web de las bodegas y de sus redes sociales. La muestra consta de 1229 bodegas españolas y 107 variables (ROA, 102 variables de contenido web keywords y 5 variables de presencia en redes sociales hrefwords ). En primer lugar, se realizó un trabajo de preprocesamiento de los datos con tratamiento de valores atípicos e imputación de valores faltantes y posteriormente se implementaron diferentes técnicas de aprendizaje no supervisado para explorar las relaciones del conjunto de variables y observaciones, así como para encontrar grupos o clusters de empresas. Además, se utilizó el indicador de competitividad (ROA) como target o variable respuesta y los indicadores de huella digital (Keywords y Hrefwords) como variables explicativas, para la implementación de diversos modelos de regresión en diferentes lenguajes de programación (Python y R), para comparar su capacidad predictora y extraer información relevante acerca de la importancia de las variables. Entre las principales conclusiones, cabe destacar que los modelos de regresión para predecir el ROA con los indicadores de huella digital no presentaron resultados satisfactorios, pero se pudieron extraer informaciones acerca de la importancia de los indicadores de huella digital, destacando por un lado, la relación entre la innovación, el marketing y la investigación con la competitividad, la productividad y la eficiencia empresarial, y por otro lado, la presencia en las redes y la relación entre la bodega o marca y la calidad del vino.
[EN] The wine sector in Spain is of great importance for the country's economy and culture. Due to its high competitiveness in the market and the new business trends for its differentiation, such as wine tourism, marketing and the development of business digitalisation. The aim of this paper is to analyse the relationship between digital footprint and competitiveness (measured as financial return on assets, ROA), in Spanish wineries using multivariate and data mining techniques. The study used competitiveness indicators (ROA), obtained from the Iberian Balance Sheet Analysis system (SABI) and digital footprint indicators extracted from the wineries' websites and social networks. The sample initially consisted of 4183 observations (Spanish wineries) and 228 variables (ROA and digital footprint indicators) and was finally reduced to a total of 1229 observations and 107 variables (102 variables of web content "Keywords" and 5 variables of presence in social networks "hrefwords"). First, data pre-processing work was carried out with outlier treatment and missing value imputation, and then different unsupervised learning techniques were implemented to explore the relationships of the set of variables and observations, as well as to find groups or clusters of companies. In addition, the competitiveness indicator (ROA) was used as a target or response variable and the digital footprint indicators (keywords and Hrefwords) as explanatory variables, for the implementation of different regression models in different programming languages (Python and R), to compare their predictive capacity and extract relevant information about the importance of the variables. Among the main conclusions, it should be noted that the regression models to predict ROA with the digital footprint indicators did not present satisfactory results, but it was possible to extract information about the importance of the digital footprint indicators, highlighting on the one hand, the relationship between innovation, marketing and research with competitiveness, productivity and business efficiency, and on the other hand, the presence in the networks and the relationship between the winery or brand and the quality of the wine.
URI: http://hdl.handle.net/10251/211537
Fecha: 2024-11-10
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