Presenta el plan de negocio, Organic Perú, una plataforma virtual la cual conectará a ambos usuarios (productores/comercializadores) y a los que demandan productos orgánicos. La plataforma Organic Perú permitirá realizar compras online de una variedad de productos orgánico de diversas categorías (Bebidas, envasados, legumbre, frutas, verduras, cereales, lácteos, etc.). El usuario podrá realizar la compra en la comodidad de su hogar y con un solo “Clic” ser beneficiado con el servicio de “Delivery”. El grupo objetivo está dirigido a personas que se preocupan por prolongar su vida y el bienestar de su salud, valoran el contenido nutricional de los productos orgánicos. Personas entre 25-65 años, de los distritos de zona 6 (Jesús María, Lince, Pueblo Libre, Magdalena), zona 7 (Miraflores, San Isidro, San Borja, Surco, La Molina), Zona 8 (Surquillo, Barranco, Chorrillos, San Juan de Miraflores). Por tal motivo se realizó la investigación precedente, para conocer las necesidades no identificados de los usuarios en estudio, así como determinar la aceptación de la propuesta de valor a través de encuestas tanto a usuarios (compradores), y entrevistas a los productores /comercializadores. Organic Perú comisionará el 10% por cada operación de compra que se realice a través de la plataforma virtual, asimismo, el importe mínimo de compra es de 60.00 soles para que este incluya el servicio de “delivery” que estará a cargo de los productores/comercializadores; los cuales podrán ofertar sus productos en la plataforma Organic Perú, suscribiéndose de manera gratuita en el primer año, luego deberán cancelar un importe de 600.00 soles anuales. Actualmente, contamos con un aporte de capital de 38,147.00 soles y aporte financiado de 19,750.00 soles, considerando una inversión total de 57,897.00 soles, lo cual se invertirá en capital de trabajo neto y capital fijo respectivamente. El proyecto considera un periodo de 5 años. Finalmente, el importe a invertir no es elevado, por lo tanto, el riesgo es mínimo y con un periodo de recuperación a 2 años.

Magíster en Gestión de Operaciones. Ingeniero Civil Industrial / Para las tiendas de retail los costos relacionados a la mano de obra son un porcentaje importante de los costos operacionales (Ton 2009\cite{ton}). "Después del costo de los bienes vendidos, el gasto relacionado en contratar, capacitar y la mano de obra de la tienda constituyen por lejos la mayor componente del costo de los retailers" (Netessine et al. 2010\cite{netessine}). Por lo tanto, es sumamente importante lograr el mejor rendimiento posible de esta gran inversión. El objetivo principal de este estudio es optimizar la eficiencia de la fuerza de venta de una tienda de retail, decidiendo la ubicación de los vendedores en tiempo real, utilizando información de las cámaras de seguridad de la tienda. La metodología utilizada se compone de dos partes. En primer lugar, se proponen diferentes modelos de \textit{Poisson} que explican las transacciones ocurridas durante un periodo de 30 minutos, dentro de un departamento, como un proceso de conteo que depende de distintas variables y controles. Estos se estiman por el método jerárquico bayesiano, complementado con una función de control para solucionar la endogeneidad del número de vendedores. En segundo lugar, con el resultado del análisis econométrico, se genera una heurística que tiene como objetivo maximizar las transacciones de la tienda, esta heurística decide cada 30 minutos el número de vendedores asignados a cada departamento dependiendo de la cantidad de clientes, el día, la hora y un conjunto de variables que permite controlar las estacionalidades de las ventas. Usando herramientas de simulación se estudia el incremento en las transacciones al incorporar flexibilidad en la movilidad de los vendedores a lo largo de distintos departamentos, es decir, incorporar vendedores capaces de atender en más de un departamento. El resultado del análisis econométrico, muestra que el efecto del número de vendedores en las transacciones presenta heterogeneidad entre departamentos y depende de la hora. Se muestra que existe un grado de congestión, ya que el parámetro asociado al número de vendedores al cuadrado es negativo, lo que significa que llega un momento en que agregar un vendedor más a algún departamento tiene un efecto negativo en las transacciones. La cantidad de clientes está relacionada positivamente con las transacciones. En relación al proceso de simulación, se encuentra que las ventas aumentan a medida que los vendedores son capaces de atender en más departamentos, llegando a aumentar en 11.4\% si los vendedores fueran capaces de atender en toda la tienda, en comparación a que atiendan en sólo un departamento. Se concluye que la heterogeneidad del efecto de los vendedores en los distintos departamentos, permite que la heurística desarrollada aumente las transacciones en la tienda ubicando a los vendedores de manera estratégica, aprovechando la información que entregan las cámaras de seguridad. Además la incorporación de vendedores polifuncionales brindan mayor flexibilidad al proceso de ubicación de la fuerza de venta, lo que se traduce en un mejor desempeño de la tienda / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por CONICYT-PCHA / Magíster Nacional /2014 - 22141193 CONICYT /Proyecto FONDEF/IT13I20031

Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / El mercado de seguros de vida con ahorro en Chile ha mostrado un crecimiento significativo en los últimos años, alcanzando cifras sobre el 20% el 2014 y 2015. Esto se debe en gran parte, a la caída en los retornos de largo plazo, el aumento en las expectativas de vida de las personas y la consiguiente reducción de las pensiones. Esto sumado al aumento de penetración de internet y el uso de redes sociales en Chile, abre una oportunidad interesante para la comercialización online de estos productos. El propósito de este trabajo es el diseño de una estrategia comercial que permita a una compañía de seguros de vida evaluar cuán atractivo o no puede ser incursionar en el canal online como canal de venta. Para esto se hizo una revisión tanto del mercado asegurador como de la evolución del comercio electrónico en Chile y el mundo. Se investigó si existían compañías que ya cuenten con sitios adaptados para este tipo de venta y se detectó que en los pocos sitios web que si lo permitían prima el concepto de simplicidad y facilidad de uso. Se realizó encuesta de elaboración propia para identificar el perfil de quienes estarían dispuestos a comprar seguros de vida con ahorro por este medio, y qué características específicas son preferidas al momento de realizar la compra por este canal, siendo las más importantes aquellas relativas con la seguridad y simpleza de la plataforma. Se diseñó una estrategia comercial identificando el modelo de negocios y las características que debe tener el producto, como la capacidad de realizar simulaciones, la posibilidad de ser atendido por un ejecutivo mientras se está cotizando y la transparencia y seguridad que debe tener el proceso completo. El precio por otro lado estará dado por el riesgo propio de cada asegurado (que en la mayoría de los casos depende del sexo y la edad) y de su disposición a ahorrar. El canal de distribución si bien es online, no debe ser excluyente con los canales tradicionales, sino complementario. En relación a la promoción, puesto que se está apuntando a un segmento intensivo en el uso de redes sociales y de internet, debería privilegiar este canal, pero sin dejar de lado otros canales como por ejemplo publicidad en cines, ya que un alto porcentaje de usuarios utiliza internet para compra tickets en eventos y recreación. Los resultados señalan que existe un gran potencial en relación al canal online, pese a que aún presenta volúmenes muy bajos de ventas. En un entorno donde los consumidores tienden a utilizar más de un canal en las distintas etapas del proceso de compra, resulta interesante como complemento a la actual oferta de los canales tradicionales. Sin embargo, hay un trabajo y desafío para acabar con el paradigma de que el seguro se vende, no se compra y de mostrar que hay mercado dispuesto a comprar seguros de vida con ahorro a través canal online, si eso significara menores costos y más simplicidad en el proceso de compra, sin embargo igualmente importante serán las rentabilidades ofrecidas por la compañía, la seguridad en el proceso de compra, y la capacidad de la empresa para transmitir cercanía a través del canal online

Ingeniera Civil Industrial / El presente trabajo se realiza en el contexto de la industria del retail, que tiene por principal dificultad entender las preferencias de sus clientes, dificultando la gestión eficiente y correctamente dirigida de sus iniciativas de marketing, particularmente promociones de descuento. Una segunda dificultad enfrentada por la industria es la complejidad de evaluar correctamente los efectos de dichas iniciativas dado que generalmente su proceso de asignación no es aleatorio. El objetivo del trabajo es establecer un método de pronóstico de la respuesta del cliente al ser expuesto a promociones, agregando a la información actualmente utilizada su respuesta a ofertas pasadas, de manera de reducir las pérdidas de ganancia de los retailers. La metodología a utilizar se basa en la aplicación de un modelo estimador de efectos causales ad hoc a la naturaleza no aleatoria de los datos llamado Modelo Causal de Rubin con Enfoque Predictivo, el cual mediante el cálculo de la propensión que presentan los clientes a ser expuestos a la promoción llamado Propensity Score contrasta la respuesta de consumidores comparables, reflejando el efecto incremental de la presencia de la intervención. Al modelo se le puede dar un enfoque predictivo si se considera que los clientes no cambian su comportamiento en el tiempo. Además se plantea un modelo propio basado en los principios de Rubin que permite reconocer clientes que si bien no es posible asegurar que compran el producto a consecuencia de la promoción, su intención de adquirirlo no es independiente de la presencia de un cupón de descuento. Entre los resultados se encuentra que la inclusión de las respuestas a ofertas pasadas de los consumidores mejora en un 23,6% el pronóstico de su respuesta actual. Por otro lado el 72% de los clientes no manifiesta cambios en su comportamiento de compra inmediato producto de la intervención, siendo las únicas variables que presentan influencia significativa sobre dicha decisión aquellas referentes a la marca del producto ofertado, la respuesta a promociones a las cuales fueron expuestos el trimestre anterior a la intervención y su comportamiento de compra en el mismo período. Además se identifican dos tipos de clientes, aquellos a quienes una alta exposición a promociones de características comunes incentiva el imprimir y utilizar cupones de descuento y aquellos a los cuales dicha exposición deteriora su propensión a manifestar estos dos comportamientos. Finalmente el modelo propio propuesto es capaz de reconocer al 80,6% de los clientes que según el Modelo de Rubin sí es influenciable por promoción. Se concluye que el actual sistema de evaluación de promociones sobrestima los efectos reales de la intervención sobre los consumidores en MM$ 1,2 por promoción, siendo más riguroso el modelo de estimación de Efectos Causales de Rubin. Por otro lado se tiene que el modelo propio propuesto, si bien no iguala el porcentaje de identificación de clientes influenciables del modelo recién mencionado, su superioridad en eficiencia lo hace el más indicado para la aplicación en el retail estudiado, además de superar en precisión al actual sistema de asignación de promociones que podría significar una disminución de la perdida de aproximadamente MM$ 72. Finalmente se sugiere a la empresa evaluar el trade off entre costos y resultados más reales que plantea continuar usando el actual modelo de evaluación de promociones versus el uso de Modelo Causal de Rubin de manera de utilizar el que mejor se ajuste a sus prioridades. Además se sugiere utilizar el modelo de pronóstico propio planteado para dirigir promociones de productos con niveles de demanda poco clara, evitando desarrollar iniciativas en aquellos con demanda alta. Por último se propone automatizar el modelo de pronóstico propuesto, además de incluir en él mediciones de la percepción que los clientes tienen respecto a promociones.

Ingeniero Civil Industrial / Las promociones de venta son fundamentales dentro de los esfuerzos de Marketing, por ejemplo, en E.E.U.U. el año 2004 las promociones de venta al canal en CPG (consumer packaged goods) representaron el 70% del presupuesto del área. En Chile el año 2002 representaron el 50,1% del presupuesto de Marketing. Una de las promociones de venta más importantes es el bundling, que es utilizado por muchas empresas y se encuentra entre las promociones preferidas por los consumidores. Un bundle es un paquete de dos o más productos que tienen mercado por sí solos, pero que se deciden vender conjuntamente. En general los consumidores asumen que los bundles incluyen un descuento en precio, lo que no es siempre cierto. De aquí nace el objetivo general de este trabajo: Analizar el ahorro presente en bundles y determinar el ahorro percibido por consumidores. Para cumplir este objetivo se realizaron mediciones de precio en tres supermercados y cinco locales de comida rápida. Se desarrolló una encuesta para medir la diferencia entre la percepción de ahorro en bundles y el ahorro real. Adicionalmente, se efectuó una encuesta para estudiar el efecto del ahorro de tiempo sobre la compra de bundles. Usualmente comprar bundles en las categorías de comida rápida y en las categorías de supermercados; aseo casa; aseo personal; y comida, implica ahorro en precio. Para todas las categorías el ahorro en promedio, es significativo y superior a 10%. No obstante, la compra de un bundle, no siempre se traduce en ahorro de dinero, se encontraron bundles con ahorros negativos o nulos en comida y en comida rápida. En general los consumidores perciben que los ahorros en bundles son positivos (inclusive en bundles con ahorros negativos), además considerando productos con precios similares, consideran que el ahorro en precio es relativamente constante. Esto independientemente de la cantidad de productos que incluye el bundle o de la categoría a la que los productos pertenecen. Sin embargo, si tiene influencia la cantidad total de productos que son una alternativa al bundle. Por ejemplo, un combo dentro de un menú de comida rápida es percibido con mayor ahorro si el menú tiene más productos. Por último, un bundle dentro de una lista amplia de productos es considerado como una alternativa que reduce el tiempo de decisión de compra. Cabe destacar que este efecto sólo se presenta entre los consumidores que efectivamente seleccionan el bundle. Se propone considerar para estudios futuros como afecta la manera de publicitar los descuentos sobre el ahorro percibido. Por ejemplo, comparando el caso en que se agrega un cartel que indica explícitamente cuanto es el ahorro que se recibe, versus el caso en que no se informa y el consumidor debe inferirlo. También se propone realizar un análisis de sensibilidad para estudiar para qué rangos de variaciones de precio los consumidores dejan de percibir que el ahorro en precio es constante y consideran que es mayor (o menor).

Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 9/11/2020. / Ingeniero Civil Industrial / La industria de las telecomunicaciones está frecuentemente enfrentada a las decisiones de surtido: determinar qué productos ofrecer y en qué momento. La importancia de tales decisiones se observa particularmente al promocionar, de manera online, productos conformados por un plan y un equipo móvil. Actualmente el surtido se mantiene estático a lo largo de cada mes, independientemente de los cambios en las existencias, lo que aumenta la probabilidad de tener un quiebre de stock. Por otro lado, los productos se determinan en base a una cantidad limitada de combinaciones, denominada universo, ambos, productos promocionados y universo, son seleccionados haciendo uso del juicio de expertos. El objetivo del trabajo es determinar una estrategia de surtido óptima para las promociones de dichas combinaciones por medio de la maximización del ingreso, para la cual se adapta un modelo que calcula en base a una función de demanda y el stock disponible, qué productos ofrecer y en qué momento. Debido a la cantidad de combinaciones es necesario utilizar generación de columnas, logrando así, su factibilidad computacional. El modelo base solo se ejecuta al principio de la planificación, lo cual lo hace inflexible. Para incorporar adaptabilidad se utiliza un horizonte rodante y se penalizan los productos que tienen un menor stock remanente, haciendo posible agregar información reciente de las ventas al recalcular el modelo cada un cierto periodo de tiempo y mejorar la calidad del surtido a lo largo de la planificación. Para evaluar la metodología se crean tres estrategias: (Caso Base) representación de la forma actual de resolver el problema; (A) una estrategia que determina el surtido utilizando la metodología creada, pero considerando el universo definido por la empresa y (B) una estrategia que además de considerar la metodología propuesta, utiliza un universo conformado por todas las combinaciones posibles. Se destaca que la cantidad de ejecuciones también fue sujeta a evaluación, considerando el cambio en el ingreso y aumento en los tiempos de ejecución. La metodología se evaluó usando datos de una importante empresa de telecomunicaciones, en la cual existen dos tipos de productos: Portabilidad -productos de gama alta que son ofrecidos a clientes de la competencia y cumplen requisitos específicos- y Multimedia - productos ofrecidos a clientes que ya forman parte de la compañía o a aquellos clientes externos que no cumplen los requisitos de portabilidad-. Debido a los resultados prometedores de las 2 estrategias propuestas, se considera incluir una estrategia extra denominada Lista Ordenada, con el objetivo de comparar las propuestas que optimizan con una opción de implementación sencilla. Tal estrategia consiste en ofrecer los productos que tengan una mejor combinación de atractivo y rentabilidad. Los resultados reflejan que la mejor estrategia depende del nivel de stock, con respecto a Multimedia, se tiene más del nivel necesario y por ello se sugiere utilizar la Lista que aumenta el ingreso en un 46 %. Por su parte, Portabilidad no tiene el suficiente nivel de stock y por ello la mejor opción es la estrategia B, que mejora el ingreso en un 21 %.

Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 18/5/2021. / Ingeniero Civil Industrial / Un aspecto crucial en la administración de un supermercado es la gestión de inventario. Determinar los niveles óptimos de este, los tamaños y la periodicidad de los pedidos a los proveedores son decisiones importantes y que requieren de un profundo análisis del comportamiento de la demanda. Sin embargo, los esfuerzos empleados en determinar dichos factores se ven desperdiciados si el stock en inventario no está coordinado con el stock presentado en góndola, que es lo que finalmente observa el consumidor. El objetivo de este trabajo es crear un sistema que identifique quiebres de stock en las góndolas de una cadena de supermercados, utilizando como insumo la información transaccional que esta posee. Para determinar el estado de la góndola se aplican Modelos de Markov Ocultos, debido a la capacidad que estos tienen de modelar estados no observables y dinámicos en el tiempo. Para calibrar el modelo se cuenta con información transaccional de las boletas en el punto de venta. A partir de estos datos se estiman modelos con distinto número de estados y con distintos niveles de agregación de la información, esto con el objetivo de encontrar la estructura que resuelve de mejor manera el problema estudiado. Por otro lado, para validar la clasificación realizada se usará una medición del real estado de la góndola, obtenida a partir de una inspección presencial de estas durante un período de 14 días. Finalmente, los resultados del modelo propuesto se contrastan con los de una auditoría que utiliza un método alternativo para detectar quiebres aplicado a los mismos datos considerados durante este trabajo. Como conclusión de este trabajo se tiene que un modelo de tres estados utilizando datos de agregación diaria es el que clasifica las observaciones de manera más acertada. Además, la imposición de restricciones al estado asociado a quiebre mejora en gran medida los resultados, identificando el 63.48% de los quiebres ocurridos con un porcentaje de error del 15.52 %, superando los resultados de la auditoría corresponientes a 56.52% y 28.57% respectivamente. Finalmente, como trabajo futuro se propone evaluar la clasificación de quiebres con un modelo que considere distintas topologías para cada producto y/o tienda, junto con la inclusión de otras variables descriptivas como promociones o exposiciones extraordinarias del producto.

Toda empresa orienta sus esfuerzos a atraer, mantener y/o desarrollar las preferencias de sus clientes mediante la generación de valor agregado a sus productos y/o servicios. Al mismo tiempo, reconoce que tales esfuerzos son posibles siempre y cuando acepte el carácter social de sus trabajadores, es decir, individuos con intereses diversos y demandantes de ciertas condiciones para ofrecer su experiencia y potencial a favor de los intereses empresariales. Por esta razón, el objetivo principal de este trabajo fue identificar los estilos de liderazgo valorados por los consultores de ventas en sus supervisores, según la estructura de la tarea por canal de venta, desempeño del consultor en función al cumplimiento de la cuota y años de experiencia en áreas comerciales. Bajo esta premisa, la pregunta de investigación se orientó a conocer cómo influye en el desempeño del consultor de ventas la percepción del estilo de liderazgo de su supervisor, optándose así por un enfoque cualitativo-exploratorio y muestreo no probabilístico para aprovechar la ocurrencia de cierto experimento natural realizado por los líderes de la gerencia de grandes cuentas, en el cual se cambió la constitución de los equipos (supervisores y consultores) para así conseguir mayor eficiencia en el cumplimiento de las cuotas mensuales de ventas. Finalmente, se establecen recomendaciones según el dominio de los estilos de liderazgo en los supervisores, fortalecimiento del actual sistema de gestión del desempeño y madurez de procesos de talento y desarrollo de personas.

Ingeniera Civil Industrial / El surtido y la percepción de éste, es una de las características más importantes al momento de realizar y repetir una compra, por tanto es un factor importante para el éxito de un negocio de retail. Por otro lado las marcas propias (M.P.) son una excelente oportunidad para fortalecer la imagen de la empresa, ampliar el segmento de clientes y aumentar las utilidades. El presente trabajo de título tiene como objetivo aumentar la utilidad racionalizando el surtido de productos de M.P. a ofrecer en un punto de venta. La metodología consiste en tres partes: estudio de la situación actual, racionalización de la canasta (eliminar e incluir productos) y cuantificación económica de los beneficios. El estudio de la situación actual es fundamental para conocer todas las restricciones y variables que pueden influir en los resultados pero que no son reflejados directamente en la descripción de los productos. La racionalización de la canasta se produce a través de la eliminación e inserción de los SKU. El método de eliminación se basa en encontrar productos deficientes a través de tres componentes principales: movimiento, rentabilidad y eficiencia (componentes que reflejan el interés de la empresa) y corroborando que dichos SKU no fueran importantes para el cliente a través de la entropía. El método de inclusión de productos se basa en el análisis de árboles de decisión creados con datos transaccionales y atributos de los productos analizados. Las líneas analizadas fueron vajilla y cubertería de M.P. Para vajilla se propone eliminar el 22% del total de la línea lo que produce un ahorro de MM$ 3.6 anual, esto debido a que dichos SKU producían pérdidas (pedido mínimo muy alto y por ende gran inventario y baja rotación). Se propone incluir 8 nuevos productos, con características deseables para los clientes, que podrían producir 14 veces la facturación de los productos eliminados. Para la línea cubertería se sugiere eliminar el 15% de los productos, lo que produce un ahorro de MM$ 12, por las mismas razones antes señaladas y para la inclusión se proponen 7 productos de una nueva marca tal de satisfacer clientes que hoy no están siendo abarcados, los cuales podrían producir 10 veces la facturación de los productos eliminados. Finalmente se propone ejecutar la metodología y ampliarla a clientes del segmento hogar, tal de que represente una herramienta útil para decisiones futuras de la empresa.

Ingeniero Civil Industrial / La determinación del precio en la industria del retail resulta ser una decisión sumamente importante. El tener una buena gestión permite mantenerse competitivo dentro de este rubro, el cual es el tercer más desarrollado de la región. Esta memoria propone determinar el precio óptimo para productos que representan, a nivel categoría, el 55% de las ventas anuales de la empresa, a través de un modelo que sugiera el precio a ofrecer al cliente. Actualmente, estos se determinan en base a la experiencia con productos similares, sin el sustento de un modelo matemático para el apoyo a la toma de decisiones. El objetivo es generar un modelo de fijación de precios que permita estimar la demanda futura, para establecer un precio sugerido que mejore los ingresos actuales de la empresa. La metodología utilizada para alcanzar este objetivo es la realización de una segmentación de tiendas, determinando primero el número óptimo de clústers, aplicando la regla del codo en el historial de conglomeración, para luego, a través del método de K-medias, definir qué tiendas pertenecen a cada segmento. Esto sirve como input para la estimación de demanda utilizando series de tiempo, sometidas a criterios de ajuste para conocer su capacidad predictiva. Finalmente, la decisión óptima de precios, considera un modelo de maximización, que incluye la demanda estimada, fechas especiales y restricciones de precio, mediante el cual se obtienen los beneficios percibidos y se realiza un análisis de sensibilidad al modelo desarrollado en cada caso. Los resultados entregan una segmentación de 4 clústers de tiendas. Por otro lado, se tienen ajustes de demanda con errores MAPE promedio de 15%, 20%, 16% y 20% para cada clúster, lo cual está dentro de los márgenes aceptables para modelos de este tipo. Finalmente, con la optimización de precios, se obtiene un aumento de los ingresos, para un periodo de 10 semanas, del 6,77%, lo que significa un beneficio de $9 millones de pesos aproximadamente. Se concluye que la segmentación permite determinar políticas de precio distintas entre un segmento y otro, con mejores resultados en aquellas que tienen mayores ventas. Sin embargo, también se tiene la limitante de no contar con información de costos y márgenes, por lo que se propone como trabajo futuro realizar un estudio similar incluyendo esta información.