Freight trip generation analyses based on online sales in emerging economies

Abstract

The study focuses on the impact of e-commerce on freight trip generation in emerging economies. The main objective of the research is to predict the attraction of freight trips derived from online sales, specifically in the context of B2C e-commerce. To develop freight trip attraction models, demographic and socio-economic factors of consumers are analyzed, which were obtained through a survey conducted on a Google form that sought to collect data in the Medellín Metropolitan Area. To estimate the attraction of freight trips, the study developed linear regression models using the ordinary least squares method, and a geospatial analysis of the data was conducted using interpolation methods available in Geographic Information Systems (GIS). The main finding of the models obtained is the relationship between the number of trips attracted and the high-income characteristic of the consumer. The results of the geospatial analysis showed the areas with the highest attraction of freight trips in the case study, evidencing that they are the municipalities with the best socio-economic performance and in the southern zone. The study also discusses the implications of the results for urban logistics, including the need to adapt infrastructure and delivery services to the specific characteristics of each zone. (Tomado de la fuente)

El estudio se centra en el impacto del comercio electrónico en la generación de viajes de carga en economías emergentes. El principal objetivo de la investigación es predecir la atracción de viajes de carga derivados de las ventas en línea, específicamente en el contexto del comercio electrónico B2C. Para la generación de modelos de atracción de viajes de carga se analizan factores demográficos y socio económicos de los consumidores, obtenidos a través de una encuesta realizada en un formulario de Google Forms que buscaba recolectar datos en el área metropolitana del Valle de Aburrá. Para estimar la atracción de viajes de carga, el estudio desarrolló modelos de regresión lineal con el método de mínimos cuadrados ordinarios y se realizó un análisis geoespacial de los datos con métodos de interpolación disponibles en sistemas de información geográfica (GIS). El hallazgo más relevante de los modelos obtenidos es la relación entre el número de viajes atraídos y la característica de ingresos altos en el consumidor. Los resultados del análisis geoespacial evidenciaron las zonas con mayor atracción de viajes de carga en el caso de estudio, evidenciando que son los municipios con mejor comportamiento socioeconómico y que se encuentran en la zona sur. El estudio adicionalmente discute las implicaciones de los resultados para la logística urbana, incluyendo la necesidad de adaptar la infraestructura y los servicios de entrega a las características específicas de cada zona.