MODELO PREDICTIVO DEL POTENCIAL DE ÉXITO EMPRESARIAL DE LOS NUEVOS CLIENTES DEL CENTRO DE DESARROLLO DE NEGOCIOS VALPARAÍSO

Abstract

Esta investigación inicia con la contextualización de la investigación por medio de estudios y estadísticas relacionadas con el fracaso empresarial a nivel mundial, latino y en Chile. Luego para el caso de Chile se resalta la labor del mentoring como actividad mediante la cual se apoya a los pequeños empresarios, con el objetivo de lograr mejoras sustanciales en ventas, empleo y financiamiento. En base a esto se concluye que es necesario contar con una herramienta predictora capaz de identificar el potencial de éxito empresarial que apoye la actividad del mentoreo. La siguiente fase de la investigación se centra en la identificación dimensiones y variables claves para el éxito empresarial. En total se identificaron cuatro variables: edad, género, nivel de estudios y antigüedad de la empresa, y seis dimensiones: competencias sociales del empresario, gestión empresarial, características del mercado, capital social, creatividad e innovación y entorno, medidas a través de variables, y cada variable medida a través de una serie de métricas. Una vez identificadas cada una de las dimensiones, variables y métricas se definen métodos estadísticos a partir de los cuales sea posible en primera instancia condensar la información contenida en cada una de las dimensiones, y en segunda instancia generar un modelo matemático capaz de discriminar aquellas empresas con potencial de éxito de aquellas que no tienen potencial de éxito, estas metodologías son análisis factorial y análisis discriminante. A partir de una encuesta realizada a una muestra de 60 clientes del Centro de Desarrollo de Negocios Valparaíso, se procede con los análisis mediante el uso de métodos estadísticos, En donde primero para resumir toda la información de las dimensiones se aplicaron dos análisis factoriales por componentes principales, para resumir las métricas en las variables, y las variables en las dimensiones. Con la información condensada en las dimensiones se procede a construir un análisis discriminante, en el cual se incluyeron la información resumida de las dimensiones más las variables de edad, género, nivel de estudios y antigüedad de la empresa. Con el análisis discriminante se obtuvieron cuatro ecuaciones, la primera cumplía con todos los parámetros de validez y capacidad predictora, pero, la variable antigüedad generaba demasiado peso dentro de la ecuación, y en un esfuerzo por neutralizar ese peso se decide construir una segunda ecuación sacando del análisis esta variable, con lo cual se obtuvo un modelo sin validez estadística ni capacidad predictora. Luego en un segundo esfuerzo por neutralizar la variable de antigüedad de la empresa se toma un submuestra en donde solo se dejan empresas cuya antigüedad sea superior a un año, a partir de lo cual se formula un tercer modelo con todas la variables y dimensiones, con lo que se obtuvo un modelo que cumplía con todos los parámetros de validez y capacidad predictora, y en donde ademas se había neutralizado de manera considerable el efecto de la antigüedad, pero, se obtuvieron ciertos resultados que resultaron contradictorios entre el primer y tercer modelo. Por último, se formula un cuarto modelo a partir de la submuestra en donde no se incluye la variable antigüedad para ver si era posible cuantificar el efecto neto de las otras variables y las dimensiones, los resultados no fueron satisfactorios en cuanto validez y capacidad predictora. A partir del primer y tercer modelo se derivaron ciertas conclusiones respecto del comportamiento de las dimensiones y del resto de las variables (edad, género y nivel de estudios), a partir de las cuales se discuten sobre posibles causas de los resultados obtenidos, en función de lo cual se realizan recomendaciones.