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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/116178 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Cimma Saona, Stefano Antonio |
| Contributors | Puente Chandía, Alejandra, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Departamento de Ingeniería Industrial, Diez Fuentes, Christian, Segovia Riquelme, Carolina |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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