Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 5/10/2020. / Ingeniera Civil Industrial / La asignación de surtido es un problema que afecta a todos los retailers, y con aún más fuerza a aquellos que trabajan con modas y tendencias, lo que los obliga a presentar diferentes mix de productos dentro de un mismo año. Para efectos de esta memoria, se solucionará el problema en un retailer dedicado a la decoración del hogar.
Los problemas de esta compañía para realizar una mejor asignación de mix radican principalmente en el fuerte enfoque en el diseño, dejando en segundo plano el análisis de datos como apoyo a decisiones; los diferentes formatos de tiendas que poseen; y los quiebres y sobre stock de productos.
El objetivo general de esta memoria es desarrollar una metodología para mejorar la asignación del mix de productos con el fin de aumentar las ventas por categoría para la cadena. Se consideran 3 categorías de estudio: Velas, Ropa de Cama y Juegos de Mesa.
La metodología que se plantea para resolver este problema consta de 4 etapas. Primero, encontrar los niveles de atributos más relevantes de las categorías en estudio, utilizando árboles de decisión; luego, segmentar las tiendas según los shares de ventas de los niveles relevantes encontrados por el árbol, utilizando el método de segmentación K-medias. En tercer lugar, analizar el mix de SKUs que compone cada segmento, a través de 4 indicadores: Venta, Ticket promedio, Aporte de Entropía y Margen, eliminando según criterios determinados, aquellos que tengan peores rendimientos. Finalmente, a través del uso de regresiones lineales, encontrar las valoraciones por nivel de atributo, de manera que se podrán incluir combinaciones de niveles que den origen a SKUs nuevos.
Los resultados finales entregados por la metodología propuesta, corresponden a un mix eficiente para cada clúster de tiendas de cada una de las 3 categorías de estudio. En promedio fue eliminado el 31,06% de los SKUs de cada mix, que representan un 5,16%, en promedio, de la venta del total de productos. La cantidad de SKUs que se propone incluir representa entre el 8,8% y 13,9% de los tamaños de cada mix inicial, y cubren el porcentaje de venta de los SKUs que fueron eliminados.
Dentro de las conclusiones, se observa que los resultados de la metodología propuesta arrojan oportunidades para modificar el mix, pues con el análisis de sensibilidad que se muestra para cada categoría, en todos los casos, bajo el supuesto de incluir la misma cantidad de SKUs que los que fueron previamente eliminados, se genera un importante porcentaje de venta incremental. El trabajo futuro que se sugiere, consiste en realizar experimentos para evaluar el nuevo mix propuesto; además del planteamiento de un problema de optimización que además se encargue de las cantidades de cada SKU.
Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/137308 |
Date | January 2015 |
Creators | Secchi Álvarez, Katherine Nicole |
Contributors | Puente Chandía, Alejandra, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Departamento de Ingeniería Industrial, Aburto Lafourcade, Luis Alberto, Pizarro Torres, Claudio |
Publisher | Universidad de Chile |
Source Sets | Universidad de Chile |
Language | Spanish |
Detected Language | Spanish |
Type | Tesis |
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