A pesar de los desafíos asociados con la adquisición de datos de ventas propietarios, existe una gran cantidad de literatura que utiliza diferentes tipos de datos (por ejemplo, gasto, demográficos, geográficos) para entender o representar diferentes impulsores de las ventas en tiendas minoristas. Contribuimos al análisis espacial de los impulsores de las ventas en tiendas minoristas al analizar la influencia relativa de las redes viales, las variables demográficas y de idoneidad en las ventas de tiendas en el sector de mejoras para el hogar. Los resultados demuestran que la inclusión de variables que describen el patrón de la red vial es más influyente en la predicción de las ventas de las tiendas que las variables demográficas y de idoneidad, tanto con modelos lineales (por ejemplo, regresión de mínimos cuadrados ordinarios y parciales) como con un modelo matemático no lineal derivado utilizando inteligencia artificial. El análisis se basa en investigaciones previas que estiman el gasto del consumidor y un análisis de idoneidad de big data para la selección de sitios que incorpora modelos de interacción espacial, cociente de ubicación y otros criterios únicos que generalmente se utilizan de forma aislada. La contribución general de nuestros resultados es la demostración de que los patrones de red pueden desempeñar un papel crítico en las ventas de tiendas minoristas, especialmente cuando se utilizan regresiones, análogos y otros métodos simples para la selección de sitios.