PRONOSTICOS A NIVEL DE SKU UTILIZANDO INFORMACION AGREGADA

Presentación del tema: "PRONOSTICOS A NIVEL DE SKU UTILIZANDO INFORMACION AGREGADA"— Transcripción de la presentación:

1 PRONOSTICOS A NIVEL DE SKU UTILIZANDO INFORMACION AGREGADA
Juan José Jove A. Profesor guía: Marcel Goic Octubre de 2004

2 Agenda Motivación Administración por categorías Teoría y modelos
Aplicaciones Metodología Planificación Conclusiones

3 Motivación ¿Es posible trabajar a nivel de SKU? Big John, Pronto
Tiendas de conveniencia Agas, Economax, Montecarlo Supermercados económicos Almac, Unimarc, Sta. Isabel 15.000 Supermercados tradicionales Ekono Hipermercados económicos Jumbo 40.000 Hipermercados Lider, Carrefour 60.000 Megamercados Ejemplo Variedad de productos Formato Fuente: Máximo Bosch, apuntes del curso gestión de operaciones para la industria de servicios

4 Administración por categorías
“Category Management implica definir a las categorías como unidades estratégicas de negocios y que es necesario involucrar al proveedor para asegurar un expertise suficiente sobre la categoría.“

5 Administración por categorías
Funciona bien a nivel táctico – estratégico ¿Cómo tomar decisiones para miles de productos distintos respecto a las variables precio, espacio, surtido y promoción?

6 ¿Como resolver problemas a nivel de SKU?
Marca: Aquafresh Sabor: Mentolado Tamaño: 100 gr. Tipo: Niños

7 ¿Como resolver problemas a nivel de SKU?
Productos como conjuntos de atributos Utilidad como función aditiva de los niveles de atributos

8 Teoría y modelos Fader and Hardie (1996) Ho and Chong (2003)
Bell, Bonfrer and Chintagunta (2004)

9 Teoría y modelos Fader and Hardie (1996) Ho and Chong (2003)
Bell, Bonfrer and Chintagunta (2004)

10 Fader and Hardie (1996) Supuesto: Función de utilidad

11 Fader and Hardie (1996) Permite pronosticar ventas para productos actuales y extensiones de línea Parámetros fáciles de interpretar y con gran cantidad de usos

12 Teoría y modelos Fader and Hardie (1996) Ho and Chong (2003)
Bell, Bonfrer and Chintagunta (2004)

13 Ho and Chong (2003) Función de utilidad Refuerzo a nivel de atributos
Refuerzo a nivel de productos

14 Ho and Chong (2003) Número de parámetros del modelo independiente del número de niveles de cada atributo Permite realizar pronósticos de ventas para productos actuales y extensiones de línea

15 Teoría y modelos Fader and Hardie (1996) Ho and Chong (2003)
Bell, Bonfrer and Chintagunta (2004)

16 Bell, Bonfrer and Chintagunta (2004)
Enfocado en participaciones de mercado “Efecto fijo” a nivel de SKU Asumiendo: Se puede mostrar:

17 Bell, Bonfrer and Chintagunta (2004)
Considera interacción entre atributos incorporando el “efecto fijo” Permite obtener influencias del marketing mix y elasticidades a nivel de SKU Utiliza información más “accesible” Permite realizar pronósticos de ventas para productos actuales y extensiones de línea

18 Aplicaciones Metodología de apoyo a las decisiones de línea:
¿Que pasa si… ¿Que SKUs eliminar? ¿Cuales agregar? ¿Que clase de marketing realizar?

19 Metodología Definición del problema Desarrollo del modelo
Validación e instrumentación de la solución Definición del problema Desarrollo del modelo Resolución del modelo Análisis y discusión de resultados

20 Plan de trabajo Ago Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul
Ago Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Revisión bibliografía básica Experimentos de prueba Análisis y elección de metodología Obtención de datos Resolución Validación e Instrumentación Análisis y discusión de resultados Implicancias y aplicaciones Finalización del informe

21 Conclusiones Se trabajara bajo un nuevo enfoque que permite:
Pronosticar ventas para productos actuales y extensiones de línea Calcular elasticidades a nivel de SKU Calibrar modelos independientes del número de SKUs en la categoría Técnica nueva que no ha sido realmente probada Importancia de los datos Alta aplicabilidad del modelo a distintas decisiones

22 ¿Preguntas?