TÉCNICAS DE PROYECCIÓN DE MERCADEO

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M.E. ADA PAULINA MORA GONZALEZ. Esta parte describe las técnicas para ajustar curvas en base a datos para estimaciones intermedias. Una manera de hacerlo.
Transcripción de la presentación:

TÉCNICAS DE PROYECCIÓN DE MERCADEO Integrantes: Aguilar Villarroel Fernando Alvarez Pinto Sergio Apaza Espejo Melba Ayllon Erasmo Carola Valdivia Ramos Jonathan Villegas Romero Fabian

Introducción Cada una de las técnicas de proyección tiene una aplicación de carácter especial que hace de sus selección problema decisional influido por diversos factores, como por ejemplo la validez y disponibilidad de datos históricos, la precisión deseada del pronóstico, el costo del procedimiento, los beneficios del resultado, entre otros.

El ámbito de la proyección La efectividad del Método Precisión Cualquier error en su pronóstico tendrá asociado un costo Sensibilidad Debe ser lo suficientemente estable para enfrentar cambios Objetividad La información que se tome como base de la proyección debe garantizar su validez.

Modelos de Series de Tiempo Métodos de proyección Una manera de clasificar las técnicas de proyección consiste en hacerlo en función de su carácter. Métodos de Proyección Métodos Cualitativos Modelos Causales Modelos de Series de Tiempo

Investigación de Mercado Métodos Cualitativos La importancia de los métodos cualitativos en la predicción del mercado se manifiesta cuando los métodos cuantitativos no pueden explicar el comportamiento futuro. Métodos Cualitativos Método de Delphi Consenso de Panel Investigación de Mercado Métodos de Muestreo

Modelo de Insumo Producto Modelos Causales Modelo de Regresión Modelo Econométrico Modelo de Insumo Producto Modelos Causales Los Modelos Causales intentan proyectar el mercado sobre la base de antecedentes cuantitativos históricos. Para ello suponen que los factores condicionales del comportamiento histórico de las variables del mercado permanecerán estables.

Modelos de Regresión y(x)=a+bx Gráficamente se representa la variable independiente x, con relación al eje horizontal y el valor de la variable dependiente, y, con relación al eje vertical. Matemáticamente la forma de la Ecuación de regresión lineal es: y(x)=a+bx

Modelos de Series de Tiempo Una serie de tiempo está dado por un conjunto de observaciones que están ordenadas en el tiempo, y que estas pueden representar el cambio de una variable ya sea de tipo económica, física, química, biológica, etc, a lo largo esa historia. Componentes Básicos Una tendencia Es un movimiento de larga duración que muestra la evolución general de la serie en el tiempo. Un factor cíclico El ciclo sugiere la idea de que este tipo de movimiento se repite cada cierto periodo Fluctuaciones Estacionales Al comportamiento de la variable en el tiempo en un periodo está relacionado con la época o un periodo particular Variaciones no Sistemáticas Cuando a parecen hechos imprevistos, repentinos que afecten las variables en estudio

Ejemplo: Producción de Motocicletas en una empresa japonesa, periodo 1974 - 1990 Años Producción 1974 2.1 1980 2.2 1986 1975 1.9 1981 2.0 1987 1976 1.7 1982 1.8 1988 1.5 1977 1983 1989 1.4 1978 1.6 1984 1990 2.5 1979 1985 2.4 ---- -----

Se obtiene la gráfica mostrada en la figura: