| Abstract | dc.description.abstract | La competencia entre las empresas pertenecientes al retail ha ido aumentando con los años, exigiendo entregar mejores servicios y productos a sus clientes. Un factor clave para lograr rentabilidad dentro de esta industria es el buen manejo de la fuerza de venta, ya que permite distribuir eficientemente los recursos monetarios de la empresa y además lograr una buena atención a los consumidores, más aún cuando la estrategia consiste en entregar una atención personalizada a cada uno de sus clientes, acompañándolos durante todo su proceso de compra, como ocurre con la empresa en estudio. El mal manejo de los recursos humanos puede desencadenar un desajuste en la atención de la demanda lo que se traduce en gastos por horas ociosas y pérdida de ganancias por demanda insatisfecha.
El objetivo principal de la memoria es desarrollar una metodología de apoyo para la asignación y calendarización de la fuerza de venta de un retailer especialista, para lo anterior se contrastan las metodologías de predicción de demanda, regresión lineal, ARMA y ARMAX, y se calcula la carga de trabajo necesaria por hora en cada local. Lo anterior se utiliza como un input para el modelo de programación lineal entera que finalmente arroja los resultados de la asignación y procura minimizar los costos de contratación, despidos, salarios y horas ociosas. Adicionalmente se incorpora una nueva consideración en la programación de empleos (Scheduling employee), las preferencias de las vendedoras part time en relación al lugar de trabajo para cada día.
En la estimación de demanda se logran obtener errores MAPE menores al 6,9% para 11 de las 12 tiendas en estudio utilizando como método econométrico la regresión lineal. Por su parte la programación al ser comparada con la operación efectuada por la empresa para los meses de febrero a abril, se obtienen ahorros en costos totales de un 16%, 51% y 61% en los locales Oeste, Matte y Moneda respectivamente.
Se realizan estudios de sensibilidad que permiten llegar a importantes conclusiones, proteger el pronóstico de demanda con un aumento de un 10% en los valores obtenidos permite resguardar a la empresa de tener un mayor nivel de demanda insatisfecha. Por otra parte, para la programación resulta óptimo utilizar un horizonte de resolución mayor a 4 meses, con lo que se logran mejores resultados que con el modelo mensual, esto se explica en que este último no logra despedir personal por el costo que involucra y acumula una mayor cantidad de horas ociosas.
Existen prácticas que logran mejorar la eficiencia del funcionamiento de una empresa, además de la inclusión de nuevos contratos y de la preferencia de los vendedores se puede trabajar con prácticas como la rotación de empleados frente a labores monótonas, lo que se presenta en el capítulo trabajos futuros. | es_CL |
