dc.description.abstract | El presente trabajo tiene por objetivo el de abordar la problemática de la EmpresaInversiones Santa Inés Watch SpA, la cual no poseía herramientas para poder pronosticarsus ventas, y así presentar información confiable y verídica en las reuniones semestralescon el proveedor de su marca ícono en Chile, Seiko.Es por ello que a modo de solución de este problema (que ha generado grandes pérdidas,tanto económicas como de oportunidades de crecimiento de la marca) y para la adquisiciónde mayor volumen de relojes a comercializar en Chile, como también en Uruguay y Perú,(lugares en donde la empresa posee la representación de la marca), que se entrega lapropuesta de un modelo para poder pronosticar las ventas de la marca y así poder entregarsolución a la distribución, abastecimiento y cualquier otro uso que pueda recibir estaherramienta.El volumen de compra quedaba sujeta a los estados históricos de venta y a la deficienteaproximación y pronóstico de las ventas para el país. Se identificó cuales son los puntos deventa o tiendas con mayor venta, y en el caso de esta memoria, se procede a evaluar lastiendas de Santiago, particularmente del retail B, tienda La Polar y la propia tienda de laempresa. Por ello se procede a evaluar cuales son las variables de interés para la empresa ypara el modelo que pudieran explicar el comportamiento de ellas, para generar el modeloestándar a utilizar para la proyección de las ventas. Se realizó este trabajo en conjunto aestudios previos realizados tanto por la empresa como por sus principales competidores enel mercado en el cual participa, considerando variables como: Número de vendedores,Meta de la competencia, días sin venta, relación entre las ventas de la marca porsobre las otras marcas de relojería, la relación existente de la marca Seiko por sobretodas las ventas realizadas en la tienda (cabe destacar que la empresa no solocomercializa relojes en sus tiendas, sino también, bisutería y billeteras) y, otras variablesexternas a la empresa como lo es la variación del IPC mensual. Finalmente, se incorporanvariables como el periodo observado y el mes en curso, esto es para representar de buenamanera los componentes esenciales de las series de tiempo.Se utiliza un análisis de datos de panel, para poder mejorar el modelo propuesto, esto esdebido a la poca historia de venta que posee la empresa, ella cuenta con ventas en tiendasde retail desde el año 2013, lo que no es suficiente para una correcta evaluación yproyección pensando en una propuesta para los siguientes seis a doce meses. Sin embargo,las proyecciones realizadas son evaluadas en un horizonte de tres meses, con resultadosimportantes y certeros, (para el primer semestre del año 2017), la diferencia entre laproyección y las ventas obtenidas fue cercana a un 7,5%. | es_CL |