Autorizada por el autor, pero con restricción para ser publicada a texto completo hasta el 2016 / Actualmente en Chile se está desarrollando un nuevo sistema de negocios basado en la venta de cupones de descuento cuyo éxito radica en que las tres partes transaccionales ganan. Por un lado está la empresa de descuentos que se queda con una comisión de la venta, está el comercio que captará nuevos clientes y están los consumidores que obtendrán un producto o un servicio mas barato. De forma tal que la empresa que ofrece el servicio capte nuevos clientes. Como la dinámica es publicar descuentos todos los días, es muy importante fijar el precio correcto que permita maximizar utilidades. Los tomadores de decisión en este caso vendedores, se guían por la intuición, experiencia y los requisitos del comercio, por lo que nace la necesidad de una herramienta que dé soporte a estas decisiones ya que la mayoría de las veces se pierden posibles ventas al momento de agotarse los cupones. El principal objetivo de este trabajo, es la creación de un sistema que de soporte a los vendedores para fijar el precio optimo que maximice la utilidad de los comercios, de esta forma se busca entender cuáles son las variables que afect an en la venta de un cupón. Para lograr lo anterior se define una metodología que consta de dos etapas, la primera consiste en la estimación de demanda mediante el análisis de distintos modelos de regresión log-log con lo que se obtiene como se interrelacionan los factores que afectan en la venta de un cupón. En la segunda etapa se desarrollan un modelo matemático lineal que busca maximizar los ingresos y la venta de cupones de la oferta. La metodología se valido con datos reales de la categoría de restaurantes con información desde agosto de 2010 a Mayo 2011 con los que se pudo determinar el mejor modelo regresivo es el que incluye variables de precio, categorías de restaurant y las variables que estimulan la compra. Este modelo de estimación de demanda presentó un error MAPE de 19%. El modelo de optimización que maximiza el ingreso determinó precios que permiten estimar perdidas de un 18% en el ingreso y en un 36% la cantidad de cupones, mientras que el modelo que maximiza vetas de cupones estima perdidas de un 10% en el ingreso y un 24% en la venta de cupones. Como conclusión del trabajo realizado se puede decir que se obtuvo información significativa sobre los incentivos que llevan a un cliente a adquirir un cupón y que no se logró obtener un modelo robusto que capture todo el valor agregado que tiene una oferta diaria para maximizar venta de cupones o utilidades. Como trabajo futuro se propone realizar un estudio a través de un modelo de Tobit para capturar los efectos de cuando se vendió el 100% del producto.