Propuesta de modelo de predicción de ventas para la planificación y control y gestión de una empresa Operadora de Centros Comerciales

Abstract

En el siguiente informe se detalla el desarrollo del trabajo de título de la alumna Camila Molina para optar el título de Ingeniera Civil Industrial de la Universidad de Chile, el cual se realiza en la empresa Parque Arauco S.A.

Parque Arauco S.A es una empresa de desarrollo y operación de propiedades comerciales y privadas. En Chile cuenta con más de 500.500 m2 de superficie disponible para ser arrendada por diferentes tipos de locatarios. El arriendo tiene una parte variable la cual corresponde a un % de venta del locatario. Al ser variable es la única componente de ingreso que esta bajo incertidumbre y por lo tanto debe ser estimada. Parte de las tareas del área de planificación y control de gestión es proyectar ventas, esto para planificar el presupuesto anual y luego para el control de gestión de cada activo comercial. Actualmente la empresa realiza una estimación de ventas utilizando una regla de negocio, método que ha traído como resultados una subestimación de ventas de un 13,06% en promedio y una sobreestimación de ventas de un 29,4% en promedio.

Para enfrentar el problema de la baja precisión en la estimación de ventas se estudia el comportamiento de las ventas totales, por m2, y por tipo de local, logrando identificar estacionalidad en ciertos meses como julio y diciembre, cuantificando que las ventas están disminuyendo, en particular un 3,7% en 2018 respecto al año anterior. Se estudian tres modelos de predicción basados en venta histórica y variables explicativas de carácter macroeconómico como el IMACEC, desempleo, tasa de cambio del dólar, entre otros. De manera complementaria se estudian las variables explicativas, su comportamiento en el tiempo y se plantean hipótesis sobre su impacto en las ventas de los locatarios. Los tres modelos planteados se diferencian en la expresión de la variable dependiente y las variables explicativas a usar. Se descubre que las variables macroeconómicas no tienen impacto significativo en las ventas y dado los resultados de las métricas indicadas en el marco teórico se escoge el modelo que predice ventas/m2 mensuales a partir de las ventas/m2 mensuales del año anterior. Este modelo tiene un ajuste de R2 0,88 y un RMSE 4,73 UF por m2. Finalmente, el modelo propuesto logra reducir el error medio absoluto de 180% a 20%. Además, se plantean recomendaciones futuras para la empresa con el objetivo de mejorar aun más la estimación de ventas.