Conferencia presentada por las carreras de Economía y Negocios Internacionales y Economía Gerencial. Se realizó el 13 de junio de 2018 en el Auditorio Bustamante del Campus San Isidro de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC).

Ingeniero Civil Industrial / La fijación de precios en la industria del retail se desarrolla hoy en día en base a definición de márgenes objetivos, en función de la competencia, o usando modelos de optimización que son alimentados con estimaciones de demanda que requieren de extensos tiempos de tratamiento de datos. Con el presente trabajo, se busca generar herramientas alternativas que mejoren sustancialmente el desempeño de la categoría en un tiempo menor. Las reglas buscan restringir el accionar de quienes toman decisiones en los retailers, alertándolos de las posibles consecuencias que conllevan promociones aplicadas para levantar las ventas de un producto, en sus productos sustitutos y en la competencia. Por lo anterior, el objetivo principal del proyecto es definir reglas de precios para los productos de una categoría, que permitan apoyar las decisiones tomadas a nivel operativo. La metodología se enfoca en determinar las relaciones de orden existentes entre los precios de productos de una misma categoría, para levantar patrones de comportamiento de precios y rentabilidad en base a datos transaccionales pasados. Posteriormente, éstos se establecen como reglas de precios en tres niveles: sucursal, cadena y en comparación con la competencia; las cuales son evaluados con indicadores de técnicas de Reglas de Asociación. Los indicadores utilizados para la selección de las reglas son tres: soporte, confianza, y peso, que respectivamente, se consideran como: la frecuencia de ocurrencia de la regla, la proporción de veces en que la regla representa una mejora en la contribución, y la significancia de los indicadores con respecto al periodo evaluado. El resultados obtenido con el desarrollo de la metodología, es un set de 40 reglas de precios a nivel producto, a nivel de atributos y en comportamiento frente a la competencia. Estas reglas pueden aplicarse como filtros reguladores en sus distintos niveles de agregación, y constituirse como pre pricing para la fijación de precios de una compañía. De la evaluación económica realizada a una regla aplicable a toda la cadena, se tiene que la pérdida por no cumplirla es de aproximadamente $16.918.158 anuales. Finalmente, del trabajo realizado es posible concluir que las relaciones entre los precios de los productos pueden ser correctamente evaluadas con los indicadores construidos, ya que éstos poseen capacidad de discriminación entre las reglas que representan una mejora para la contribución de los productos, de las que no; y porque las reglas seleccionadas permanecen en distintos periodos de datos.

Ingeniera Civil Industrial / NIC Chile es una organización sin fines de lucro que debe incorporar en el corto plazo un nuevo canal de ventas a través de intermediarios, con el propósito de hacer crecer el mercado permitiendo a los nuevos vendedores que diferencien el producto. Esta memoria presenta el diseño de una estrategia de precios de manera que la organización siga siendo sostenible en el tiempo. La estrategia de precio tiene que cumplir los siguientes propósitos: permitir el ahorro para que los intermediarios inviertan en publicidad, incentivar a los intermediarios a vender más y regularizar la situación actual del mercado. La metodología usada se basó en tres etapas, la primera consistió en la realización de un análisis de la situación actual, incluyendo un análisis de los clientes, las finanzas y la competencia. En la segunda etapa, se diseñó e implementó una encuesta que obtuvo como resultado la disposición a pagar de los potenciales clientes, esto con el objetivo de construir una curva que tuviera precios por cantidad vendida. Finalmente, después de obtenida la curva se continuó con la tercera etapa, que consistió en realizar un análisis de sensibilidad con el objetivo que la organización no se vea perjudicada con la disminución de su margen de utilidades. Del análisis de la situación actual se obtuvo el costo marginal y con este como referencia en la construcción de la curva se fijó un precio especial para los mejores clientes del nuevo canal de ventas de manera asegurar financieramente a NIC Chile, también se confirmó la existencia de potenciales clientes del nuevo canal dentro de los mismos de la organización. De la medición de la disposición a pagar se obtuvieron dos combinaciones que la maximizaban, según si la segmentación es estricta en su segmentos iníciales o no. Se eligió aquella que estaba alineada con los 3 objetivos de la estrategia y se realizó el análisis de casos con ella. Se logró, con los casos vistos en el análisis de sensibilidad, calcular que sólo el primer año en la implementación del nuevo canal la organización tiene que poner especial cuidado en sus costos, luego de esto la estrategia es sustentable sin importar el número de clientes en cada segmento. En trabajos futuros, una vez implementado el nuevo canal se propone realizar un segundo estudio para determinar qué precio colocar de manera de segmentar a los clientes a partir de un número mayor de nombres de dominio vendidos y medir el impacto de los cambios en el modelo de ventas.

The lack of information on price discrimination regarding which characteristics of the client are used and how they influence the definition of the initial price offered in a competitive non-regulated taxi market is the main problem that encouraged this investigation. The study differs from other studies in its use of an experimental research method which allowed analysis of the problem as close as possible to the natural context of the phenomenon. Interviews with 10 taxi drivers produced six variables affecting the process of price definition. A group of 16 people matching those variables collected rates offered by a random sample of taxi drivers. Due to the lack of normality in the distribution of the prices collected, an ordered regression model was implemented. The findings are that price discrimination exists in a nonregulated market such as that of taxis in Lima and that phenotype and the accent of the client are individual characteristics that have a significant influence on the initial price offer. The results confirm that price discrimination is applied in a context like the one of the study, but the question remains as to why it is naturally present and what conditions make it work / Tesis

La presente memoria se centra en la determinación de precios, una de las principales decisiones tácticas que hoy en día deben tomar las cadenas de retail si se considera el gran impacto que genera en los resultados finales de las empresas y el incipiente crecimiento que hasta el año 2008 ha experimentado esta industria. El principal objetivo es construir una metodología para la determinación de precios óptimos de una categoría para una cadena de supermercado a través de datos transaccionales que permita escalar un modelo de pricing, desde una sala de ventas a una cadena de supermercado. Además, se busca encontrar modelos y definir criterios que mejoren la estimación de elasticidades y agilicen el posterior modelamiento de optimización que entrega los precios óptimos para una categoría, logrando así aumentar los ingresos o márgenes, dependiendo del rol que cumplan las categorías. Para lograr lo anterior se define una adaptación de la metodología KDD, extracción de conocimiento de bases de datos, la cual contempla en un principio la limpieza y preprocesamiento de los datos. A continuación se analizan distintos modelos de regresiones doble-log para la obtención de las elasticidades precio demanda, tanto directa como cruzada dentro de la categoría, parámetros que sirven de entrada para los modelos de optimización de precios. Para determinar el conjunto de precios que maximizan los ingresos o margen de la categoría se utilizan modelos matemáticos de optimización no lineal. La metodología se validó con datos reales de la subcategoría pastas largas de la categoría fideos, dentro de un grupo de sucursales de una cadena de supermercados. Con estos datos se pudo determinar que el mejor modelo regresivo es el que incluye elasticidades cruzadas ya que con ellas se puede identificar sensibilidades de la demanda a los precios, productos sustitutos y productos complementarios, además este modelo de estimación de demanda presentó un error MAPE promedio de un 16%. El modelo de optimización que maximiza el ingreso determinó precios que permiten estimar aumentos en un 16% en el ingreso y en un 25% en el margen, mientras que el modelo de optimización que maximiza el margen determinó precios que permiten estimar aumentos en un 8% en el ingreso y en un 47% en el margen. Como conclusión del trabajo realizado se puede establecer que se pueden reducir los costos de tiempo al aplicar la metodología por grupos de tiendas en vez de abarcar solo una sala de ventas. Además, utilizar modelos de elasticidades cruzadas que involucren dimensiones factoriales para su estimación mejoran la productividad y aseguran una mejor interpretación y análisis del comportamiento de los consumidores, lo cual se ve reflejado en los resultados de la optimización.

Ingeniero Civil Industrial / El presente trabajo se enfoca en la determinación de precios para una categoría en un supermercado. La industria del retail es relevante a nivel nacional, durante el año 2013 representó aproximadamente un 20% del PIB. Existe evidencia sobre mejoras en rendimiento mediante fijaciones de precio adecuadas. Por esto el informe presenta un vector de precios en una categoría que permite mejorar sus ingresos La metodología se basa en la realización de un modelo de predicción de demanda combinando series de tiempo con variables externas explicativas. Estas consisten en los precios propios, de productos competidores y variables de control. Los resultados se utilizan para resolver un problema de optimización. Se maximiza el ingreso en función de los precios, incluyendo restricciones para obtener una solución factible para la industria. Se trabaja finalmente con ocho productos dentro de la categoría cervezas en un supermercado de Chicago durante la década de 1990. Se utilizan cien semanas para calibrar el modelo y ocho para evaluarlo. En la predicción de demanda se logran identificar los factores temporales y precios a incluir para cada producto. Se obtienen ocho modelos con un MAPE que varía entre 28% y 70%. La optimización genera un aumento de un 54% en los ingresos totales durante las semanas evaluadas. La aplicación de la metodología permite obtener información relevante de la industria y el comportamiento de los consumidores. Si bien se obtiene un vector teóricamente óptimo, surgen dudas respecto a su confiabilidad. Un desafío mejorar la optimización de tal manera de obtener mejoras tangibles con variaciones de precio inferiores. Como trabajo futuro se plantea el estudio de la factibilidad económica y técnica de la metodología propuesta en un supermercado nacional, tomando en cuenta los beneficios, los costos y las limitaciones que pueden surgir al negociar con proveedores.

Ingeniero Civil Industrial / El siguiente trabajo se desarrolla en un retailer especialista dedicado a la ropa íntima femenina, con una importante oferta de productos de temporada, para los que resulta fundamental la administración de inventario y de precios en el tiempo. De forma complementaria, el retailer incorpora información de cámaras de video, donde se observa el tráfico en las distintas tiendas, pudiendo apoyar en las decisiones antes mencionadas. El objetivo del trabajo es definir una política de precios para productos de moda cuantificando el descuento y el período a realizarlo, usando información transaccional y de cámaras de video. Además se evalúa el aporte de la información de las cámaras para el proceso de fijación de precios y se caracteriza la tasa de conversión de las tiendas y de los productos a evaluar en cuanto a sus principales variables explicativas. Se utiliza una metodología que modela la demanda como un proceso de poisson que considera la llegada de clientes de la información de cámaras y la probabilidad de comprar dado el precio. Una vez definido el modelo de estimación de demanda se utiliza como input en la estimación de precios óptimos que tiene por objetivo maximizar recursivamente los ingresos esperados. Se trabaja con 23 artículos de la categoría trajes de baño que representan el 27% de las ventas de la categoría en el período. Se obtuvo una estimación de demanda con un MAPE semanal menor al 25%. Se definió una política de precios que busca concentrar la demanda en la temporada alta, con un precio alto al inicio y descuentos tempranos dejando pocas unidades para el final de la temporada. Actualmente el problema del retailer es que comienza de manera tardía con los descuentos, lo que lleva a que al final de temporada se deba rematar un alto porcentaje del stock. Con este cambio propuesto en la política de precios se espera tener un aumento de los ingresos de alrededor de un 5%. En cuanto al aporte de la información de cámaras por sobre la transaccional se concluye que en la estimación de demanda no es mucho mejor (disminuye el error en un 2%), principalmente por la fuerte correlación entre las variables (0,91). Su mayor potencial se encuentra al analizar la tasa de conversión, asociada positivamente a la lealtad de los clientes. Se cumplieron los objetivos del trabajo, llegando a resultados satisfactorios. Se proponen mejoras en la estimación de demanda al incorporar más información del tráfico a lo largo del tiempo, pudiendo realizarse regresiones sobre estos valores. Se propone también ahondar en otros usos de la información de cámaras, como lo es gestión de personal, de cajas, entre otros.

En la actualidad las tiendas por departamento enfrentan una ardua competencia, la que se da principalmente para los productos de moda que poseen un ciclo de vida corto y alta rotación. Esta situación es generada por lo dinámico de la industria del retail, que presenta productos que cambian constantemente, lo cual impide aprender del comportamiento de la demanda y conservar stock de una temporada a otra. Tácticas de pricing se utilizan en estas circunstancias, pues el precio es una variable manejable y muestra influencia en el comportamiento de la demanda. El objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología que determine precios en el tiempo para una categoría de productos de moda en una tienda por departamento con el fin de aumentar los ingresos. Para esto se formula un modelo matemático de optimización que maximiza ingresos junto con analizar diferentes escenarios de demanda. La metodología está dividida en dos etapas. En la primera la demanda es estimada por medio de regresiones y modelos de estimación diseñados para este tipo de productos. La segunda consta del uso del algoritmo de programación dinámica para resolver el problema de pricing para cada periodo en el horizonte de planeación. Para llevar a cabo lo anterior se utilizaron datos sobre precios y ventas de una importante cadena de tiendas por departamento. Así para la estimación de demanda se utilizó un modelo de regresión lineal, la cual mostró un ajuste de R2 cercano a 0,4. Luego al resolver la programación dinámica, la política óptima de precios obtenida mostró mejoras de hasta un 50% en los ingresos comparado con la política actual, aumentando el precio promedio de los productos, reduciendo quiebres de stock y sobrestocks mínimos al final de la temporada. Al revisar los resultados se observa que se obtuvo una política de precios que sigue la lógica para productos de moda, en los que el precio disminuye paulatinamente a medida que avanza la temporada. Además, al comparar con la política actual se observa que los modelos muestran que es conveniente partir con un precio más bajo para el producto, como también reducir su precio anticipadamente en la temporada, para así lograr mayores ventas y a precios más altos. Una de las limitaciones del modelo se encuentra en que el ajuste de la estimación de demanda no es preciso. Para solucionar lo anterior, se propone agregar en la estimación de demanda variables de promociones y publicidad, las cuales influyen en la demanda de productos, y así poder captar de mejor forma el comportamiento de esta.

El presente trabajo de memoria se desarrolló en el segmento Empresas de Telefónica Chile S.A., y nace de la intención de implementar un nuevo modelo de pricing que tome como principal input, la estructura de costos y márgenes de sus productos. De esta manera, se pretende contar con información clave que sirva de apoyo para la gestión y eficiente administración de los distintos productos. Con este fin, se definió como alcance del presente trabajo de título la obtención de la rentabilidad real de los cuatro principales productos de la compañía. Para ello, se recurrió a la metodología ABC Costing, que toma la totalidad de los costos de la compañía y los asigna a sus distintos productos mediante criterios de distribución definidos en el análisis. Con ello, se pudo contar con la información de la distribución de costos de cada producto, que sumado a la obtención de los ingresos por servicio, permitió obtener los márgenes y la rentabilidad real de cada uno de ellos. El análisis realizado comprendió la revisión de más de 2000 centros de costo y la redistribución de aproximadamente 700 de ellos. Luego de dicho análisis, se obtuvo finalmente la rentabilidad real del producto A, que alcanzó un -3%. Se determinaron además los márgenes de los subproductos A.1 y A.2 que lo integraban, con -26% y 17% respectivamente. Esto, se sumó a la realización de un Benchmark, que arrojó que los precios del producto A estaban un 21% por debajo de la competencia, por lo que se concluyó en la determinación de una política comercial que ponía foco en la venta del subproducto A.2 por sobre el A.1 y un aumento del precio para ambos. Por otra parte, el análisis arrojó que la rentabilidad del producto B es un 68% y la de sus subproductos B.1 y B.2 un 70% y 53% respectivamente. Adicionalmente se realizó un análisis unitario de los subproductos, obteniendo finalmente los costos e ingresos a nivel celular. Finalmente el estudio arrojo las rentabilidades del producto C y producto D que obtuvieron un 36% y 54% respectivamente. La información obtenida resulto clave y muy reveladora para la empresa, e implicó la implementación inmediata de políticas comerciales que mejoraron el resultado de los productos. Si bien la información aquí obtenida es de gran utilidad para la empresa, esta se debe complementar con otras fuentes de información para generar políticas comerciales integrales de gestión para sus productos, acordes con la estrategia de la compañía.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / Actualmente la industria del retail en Chile ha crecido de manera exponencial, llegando incluso a ser el segundo sector más importante dentro del PIB de Chile. Junto con esto se han realizado grandes avances en lo que es conocer al cliente y su comportamiento en la sala de venta. Dentro de las tácticas del retail se encuentra el precio, variable que afecta directamente en los resultados de la cadena y que pese a su relevancia e impacto, es fijada sin utilizar toda la información disponible, sin considerar las interacciones entre los productos de la categoría ni los efectos que implican las distintas fiestas y estacionalidades. Los tomadores de decisiones se guían por la intuición o por la simple experiencia y es por este motivo que nace la necesidad de una herramienta que de soporte a estas decisiones. El objetivo de este proyecto es modelar los patrones de compra de los clientes con respecto al precio y la sensibilidad que presentan frente a este, para luego optimizar el vector de precios y obtener mejoras en los resultados de la categoría de productos. Junto con esto se busca comprender la interacción entre los distintos productos de categoría, con el fin identificar productos sustitutos, complementarios y evitar la canibalización de los productos pertenecientes a la misma categoría. Se planteó también como objetivo la creación de una herramienta que permitiera monitorear los resultados obtenidos con las distintas políticas de pricing aplicadas. El trabajo desarrollado se basa en la metodología del KDD adaptada a las necesidades de este trabajo. Se diseñó una metodología de dos partes: Modelamiento y Optimización de la demanda. En la primera parte se modela el comportamiento de la demanda de los productos y las distintas relaciones de sustitución y complementariedad existentes en la categoría. En la segunda etapa se toman las relaciones existentes en la primera etapa y se resuelve el problema de optimización no lineal para encontrar el set óptimo de precios para la categoría. Se obtuvo un modelo que considera una segmentación previa de los productos de la categoría y un set de variables dummies con información adicional relacionada con estacionalidades, festividades, etc. Se concluyo que la inclusión de estas variables mejora la predicción del modelo en un 64% En la segunda etapa se obtuvo el conjunto de precios óptimos para la maximización de volumen, maximización de ingreso y la maximización de margen separadamente. La aplicación del modelo para cada caso implicó importantes mejoras en los resultados por la cadena: un 61% de aumento de Volumen; un 74% de aumento de Ingreso; y un 89% adicional de margen. Se concluye que el principal aporte de este trabajo es el segmentar los productos en sub categorías, las que mejora el nivel de predicción del modelo en un 61% al facilitar el cálculo de las elasticidades cruzadas dentro de las categoría. Esto también permite visualizar de mejor forma los productos que son sustitutos o complementarios entre sí. Al separar los clientes en tres grupos según su intensidad de compra (Light, Normal y Heavy), se concluyo que a mayor intensidad más elástica es la demanda de los clientes. En resumen, se cumplieron los objetivos propuestos para este trabajo al modelar la demanda con un buen nivel de predicción y encontrando el vector de precio óptimo. Se deja planteado para trabajo futuro la inserción de variables de atributos al modelo de tal manera que se obtenga la funcionalidad de fijación de precios para productos sin historia transaccional. Adicionalmente a esto, se propone la creación de un módulo en la herramienta de control que permita detectar canibalización de productos debido a los precios fijados para una categoría.