Sistema de proyección de la demanda. Caso práctico de predicción automatizada en empresas de venta por catálogo

Antonio José Boada

Resumen


El presente artículo expone los resultados de un trabajo académico realizado en una empresa manufacturera de consumo masivo en el área cosmética, bajo el estilo de venta por catálogo o venta directa. A partir de este, se logró diseñar una herramienta automatizada para predecir productos por catálogo, en función de diversas variables de mercadotecnia. Dicho estudio se sustentó en un análisis detallado de las variables causales, impulsadoras e inhibidoras de la demanda, desarrollando posteriormente un software denominado sistema de proyección de la demanda, herramienta creada con la finalidad de automatizar los procesos inherentes a las estimaciones–predicciones de ventas, procesos fundamentados estadística y matemáticamente mediante variables sólidas en referencia al producto, precio, fabricación y facturación, y variables blandas correspondientes a planificaciones futuras de gerencias estratégicas como mercadeo y ventas.

La dinámica de las empresas de venta por catálogo impulsa a generar amplias estrategias de planificación futura, con tiempos cortos de reacción, que originan la adquisición de inventarios para periodos únicos, derivando así en estrategias de predicción más afinadas y automatizadas.


Palabras clave


predicciones de ventas; regresión; sistema de proyección; técnicas bayesianas

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Referencias


Allen, P. (1985). Ventas y dirección de ventas. España: EDAF, Ediciones Distrib.

Boada, A. (2000). Estimar la demanda de productos de línea regular en empresas con estilo de venta directa, bajo variables de mercadotecnia. Memorias del X Congreso Latino-Iberoamericano de Investigación de Operaciones y Sistemas. México.

Boada, A. (2002). Utilización del modelo lineal dinámico bayesiano de orden 1 como complemento de los residuos para modelos predictivos. Memorias del XI Congreso Latino-Iberoamericano de Investigación de Operaciones y Sistemas CLAIO’2002. Ciudad de Concepción, Chile.

Boada, A. (2011). Planificación de demanda, en empresas con estilo de venta por catálogo. Revista Lasallista, 8(2), 124-135. Indexada en el Publindex. Latindex. Scielo. Artículo invitado. ISSN 1794-4449

Boada, A. (2012). Diseño de un modelo de predicción de demanda, ajustado a empresas de estilo de venta directa. Memorias arbitradas en VIII Congreso de Investigación y Creación Intelectual de la Unimet. Caracas, Venezuela.

Boada, A. (2013). Modelo estadístico de regresión múltiple, columna vertebral para predecir en empresas multinacionales con estilo de venta por catálogo. Revista Lasallista, 10(1), 112-127. Indexada en el Publindex. Latindex. Scielo. Artículo invitado. ISSN 1794-4449.

Chase, R., Jacobs, R. & Aquilano, N. (2005). Administración de la producción y operaciones para una ventaja competitiva (10ª. ed.). México: McGraw-Hill.

Dallas E., J. (1998). Applied Multivariate Methods for Data Analysis. Michigan: Brooks Cole Publishing Company.

Diebold, F. (1998). Elements of Forecasting. Mason: South Western College Publishing.

Chan-Kim, W. (1990). La estrategia del océano azul. Bogotá: Norma.

Lind, D. (2015). Estadística aplicada a los negocios y la economía (16ª. ed.). México: McGraw-Hill.

Pericchi, L. R. (2002). Análisis de decisión, inferencia y predicción estadística bayesiana. Universidad Simón Bolívar.

Peter, J. P. (2006). Comportamiento del consumidor y estrategia de marketing (7ª. ed.). México: McGraw-Hill.

Prieto H., J. E. (2013). Investigación de mercados (2ª. ed.). México: Ecoe.

Schiffman, L. & Kanuk, L. L. (1991). Comportamiento del consumidor (3ª. ed.). México: Prentice Hall.

Stanton, W. J. (2007). Fundamentos de Marketing (14ª. ed.). México: McGraw-Hill.

Webster, A. L. (2000). Applied Statistics for Business and Economics (3a. ed.). México:The McGraw-Hill Companies, Inc.

West, M., & Harrison, J. (1989). Bayesian Forecasting and Dynamic Models. New York: Springer-Verlag.




DOI: http://dx.doi.org/10.16967/rpe.v4n1a2

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