En un mundo en que los productos tecnológicos son cada vez más demandados, y en donde las empresas oferentes deben manejar una gran cantidad de SKUs, resulta de suma importancia la estimación de demanda para éstos. Sin embargo, se trata de un mercado de gran incertidumbre, donde los ciclos de vida se vuelven cada vez más cortos y, por consiguiente, la predicción de demanda de éstos resulta mayormente compleja. El objetivo del presente trabajo de título es el desarrollo de una metodología de estimación de demanda para productos tecnológicos, que sea capaz de entregar pronósticos mensuales y trimestrales a nivel de SKU. Para el desarrollo, aplicación y prueba de la metodología se utilizan ventas y precios mensuales de equipos de telefonía móvil de una compañía de telecomunicaciones. Para la determinación de un modelo de demanda, la investigación se centra en la búsqueda modelos de difusión, donde se decide finalmente utilizar el modelo de Bass, siendo necesario incorporar variables adicionales de estacionalidad y precio propio en su formulación. Para la obtención de parámetros, se opta por realizar una optimización conjunta entre equipos de un mismo segmento, los cuales son definidos internamente por la empresa, forzándolos así a compartir parámetros de estacionalidad y elasticidad preciopropia, para de esta forma disminuir el problema de falta de datos. Al validar el modelo, la estacionalidad resulta ser altamente estable, relevante y transversal para todos los equipos; respecto a la elasticidad precio-propia, ésta también resulta ser relevante, no obstante, su cálculo es altamente dependiente de unos pocos SKUs. Finalmente, se consideran elasticidades precio cruzado, sin embargo, éstas resultan no presentar una mejora significativa. En el modelo final, un 23% de los SKUs presenta un error trimestral menor al 40%. No obstante, al evaluar sobre SKUs de mayor importancia, los cuales reportan sobre el 60% de las ventas del periodo de evaluación, estos presentan un MAPE promedio de un 63%, donde un 47% de estos equipos presenta un error menor al 40% trimestral. Por otra parte, si se evalua el desempeño del modelo a un mes plazo, el MAPE cae drásticamente a un 29% para este mismo grupo. Al comparar con un modelo autorregresivo, se llega a niveles similares de ajuste, sin embargo, el modelo propuesto predice con un 58% menos de error respecto a éste. Si bien existen SKUs con errores de ajuste grandes, existen también SKUs en los cuales el modelo presenta un error muy bajo, lo que sugiere que el modelo funciona bien dadas ciertas características, las que posiblemente tienen que ver con quiebres de stock y promociones. Dado lo anterior, se cree que en condiciones de monopolio o nichos de mercado, en donde los factores antes mencionados no resultan tan relevantes, el modelo se comportará considerablemente mejor y la metodología será capaz de entregar un valioso antecedente al momento de estimar demanda. De esta manera, se cree que posibles mejoras al modelo vienen dadas principalmente con la incorporación de las variables de promociones y quiebres de stock.

El presente modelo de negocio consiste en la importación de artículos o aparatos electrónicos y tecnológicos producidos en China para ser comercializados al por mayor a comerciantes minoristas en el mercado peruano, a través de un portal web, teniendo en cuenta los requerimientos y características que se necesitan, según la percepción de calidad que tiene el cliente. Para esto se elaboró un sondeo a distribuidores minoristas ubicados en centros comerciales en Lima Metropolitana, sobre calidad, variedad y distribución de productos tecnológicos entre otros; en la que podemos observar resultados importantes a tomar en cuenta: un 66% de encuestados, considera que la calidad de productos podría mejorar; un 64%, considera que no les ofrecen los productos necesarios para su negocio y un 47%, considera mala la distribución de productos. Para el abastecimiento, se ha previsto la selección de proveedores de China, mediante un plan de importación semestral. El plan de marketing se sintetiza en la diferenciación de nuestros productos, distribución y su servicio post venta, para ello se tiene previsto gastos de publicidad en marketing digital, contando con un portal web especializado para las ventas online. La inversión del proyecto totaliza casi S/ 300,000. La estructura financiera estaría conformada por el aporte de capital de 3 socios en partes iguales. Las proyecciones financieras efectuadas a valores constantes se contemplan con un horizonte de evaluación de 5 años. Los indicadores de rentabilidad revelan índices favorables para el proyecto con una TIR del 95.20%, un VAN de S/ S/ 2,091,072. / This business model consists of the importation of electronic and technological articles or devices produced in China to be sold wholesale in the Peruvian market, through a web portal, taking into account the requirements and characteristics that are needed, according to the perception of quality that the client has. For this, a survey of retail distributors located in shopping centers in Metropolitan Lima was carried out on quality, variety and distribution of technological products, among others; in which we can observe important results to take into account: 66% of respondents consider that the quality of products could improve; 64% consider that they are not offered the products necessary for their business and 47% consider the product distribution bad. For the supply, the selection of suppliers from China has been foreseen, with a biannual import plan. The Marketing Plan is synthesized in the differentiation of our products, distribution and their after-sales service, for this, advertising expenses in digital marketing are planned, with a specialized web portal for online sales. The project investment totals almost S / 300,000. The financial structure would be made up of the capital contribution of 3 partners in equal parts. Financial projections made at constant values ​​are contemplated with an evaluation horizon of 5 years. The profitability indicators reveal favorable indices for the project with an IRR of 44.52%, a NPV of S / 842,640. / Trabajo de investigación