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Professor Advisordc.contributor.advisorGana Quiroz, Juanita
Authordc.contributor.authorRoldán Alfaro, Alina Mayra 
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Industrial
Associate professordc.contributor.otherCerda Inostroza, Omar 
Associate professordc.contributor.otherZúñiga Castro, Jaime
Admission datedc.date.accessioned2015-08-18T20:55:59Z
Available datedc.date.available2015-08-18T20:55:59Z
Publication datedc.date.issued2015
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/132896
General notedc.descriptionIngeniera Civil Industrial
Abstractdc.description.abstractMultitiendas Corona es una de las 10 mayores empresas del retail en Chile y cuenta con 36 tiendas a lo largo del país. Dentro de sus líneas de productos, el vestuario femenino, es el que genera más unidades vendidas para la compañía. El problema identificado dentro de ella es la diferencia observada entre la demanda esperada y la demanda efectiva en cada temporada para cada una de sus tiendas. Esta situación se traduce en quiebres de stock, que generan ventas perdidas y afectan la imagen de la empresa, o excesos de inventario, que implican gastos logísticos de transporte y pérdida de la rentabilidad del espacio en tienda. En la compañía, durante el año 2014 hubo niveles de sobre stock del 26% y quiebres del 22%, mientras que en la industria del retail a nivel mundial, estas cifras rodean el 18% y 15% respectivamente. El objetivo de esta memoria es generar un modelo cuantitativo que tenga un mayor poder de predicción de la demanda efectiva, que pueda ser replicado año a año y utilizarse para productos de moda que no tienen historial de ventas. Para lograr el objetivo, se revisaron diversos modelos que buscan explicar los factores que influyen en la venta del retail, seleccionando para los propósitos de esta memoria: las unidades vendidas el período anterior, la temperatura promedio semanal de cada tienda, la competencia, la variación de precios de la categoría, el área del local, el ingreso promedio de la comuna de la tienda y las fechas especiales. Posteriormente, se levantó la información necesaria para realizar una regresión con la demanda efectiva del período, y así establecer el peso de estos factores en el nivel de ventas, en este caso específico. Sobre la base de los resultados, se propone un modelo que permite explicar un 75% de la varianza con un 8% de error y que puede ser replicado a más tiendas, categorías y temporadas.El modelo planteado incorpora ajustes con respecto a la cantidad de productos comprados por el área comercial, considerando restricciones de surtido y logísticas. Este ajuste se realiza con aproximaciones probabilísticas de venta y un problema de programación lineal cuyo objetivo es aumentar el surtido de productos en las tiendas respetando la estimación de demanda y tomando en cuenta medidas de rentabilidad para cada una de las sucursales de la cadena. El resultado de la simulación del modelo para la temporada Otoño Invierno de 2014, en la línea de vestuario femenino, arroja un ahorro de $143 millones, los cuales se componen de $66 millones por disminución de quiebres de stock, y $77 millones por menores niveles de sobre stock.en_US
Lenguagedc.language.isoesen_US
Publisherdc.publisherUniversidad de Chileen_US
Type of licensedc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Keywordsdc.subjectAnálisis de mercadoen_US
Keywordsdc.subjectOferta y demandaen_US
Keywordsdc.subjectIndustria del vestidoen_US
Keywordsdc.subjectRetailen_US
Títulodc.titleModelo de distribución de productos de vestuario femenino para un retaileren_US
Document typedc.typeTesis


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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile
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