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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorCornejo, Magdalenaes_Ar
dc.contributor.authorBreiman, Matías Arieles_AR
dc.coverage.spatialArgentinaes_AR
dc.date.accessioned2023-01-06T19:35:22Z
dc.date.available2023-01-06T19:35:22Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11566
dc.description.abstractLa cerveza es una de las bebidas alcohólicas más consumidas en el mundo. Particularmente en Argentina, es la de mayor consumo junto con el vino. En una industria que creció más de un 10% en 2021 y en la que, cada vez más, proliferan nuevas variedades y sabores que buscan adaptarse a las necesidades de los consumidores, poder contar con proyecciones precisas respecto a volumen de venta se vuelve un desafío complejo para los principales jugadores del mercado. En Cervecería y Maltería Quilmes (CMQ), la compañía cervecera líder en el mercado argentino, la proyección de la demanda es un pilar fundamental en la operatoria y planificación de corto, mediano y largo plazo. Con un portfolio de más de 100 SKUs activos que se distribuyen a lo largo y ancho del territorio nacional, contar con un pronóstico lo más preciso posible para todos ellos es determinante para los resultados de la empresa, puesto que dichas proyecciones constituyen el input que se usa para realizar el plan de producción. Si las proyecciones son demasiado optimistas, resultando en una venta menor a la esperada, los productos quedan varados en las plantas y depósitos, lo cual deriva no solo en costos de almacenamiento de la mercadería, sino eventualmente también en costos de derrame por el vencimiento de los líquidos. Por otro lado, si las proyecciones son muy pesimistas, podría incurrirse en costos de stock-out. Por estas razones, la precisión del pronóstico debe ser alta no solo a nivel producto, sino también a nivel geográfico. A pesar de contar con varias herramientas y drivers internos para la construcción del forecast, tales como la venta histórica y diversos equipos regionales que proveen un análisis focalizado en sus respectivas plazas, existe la oportunidad de sumar de manera pertinente el volumen histórico de los demás jugadores del mercado, tal de poder incorporar las dinámicas competitivas a las proyecciones. El objetivo de este trabajo consiste en explorar la posibilidad de refinar el forecast de demanda actual de la compañía proyectando el volumen de todos los competidores, construyendo así un modelo de industria y participación de mercado que permita mejorar la toma de decisiones, no solo en el campo de la proyección de la demanda, sino también en el de la planificación estratégica. Se puede pensar en la industria como la conjunción de dos macro-variables: el segmento y el calibre de venta. El análisis de ambas puede darnos una idea de lo que el consumidor de cerveza está buscando a la hora de adquirir un producto y, por ende, donde debiera estar el foco de las empresas proveedoras de este. Teniendo en cuenta estas dos dimensiones competitivas del mercado, se construirá un ranking de prioridades a atacar, que estará dado por la detección de aquellas combinaciones segmento-calibre donde se encuentren las mayores oportunidades de captura de participación de mercado. La recomendación de negocio estará basada en la priorización de la asignación de recursos a aquellas combinaciones que se encuentren en la cima del ranking.es_AR
dc.format.extent68 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.subjectProceso productivoes_AR
dc.subjectAnálisis de datoses_AR
dc.titlePronosticando las dinámicas competitivas en la Industria Cervecera Argentinaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
thesis.degree.nameMaster in Management + Analyticsen
thesis.degree.grantorUniversidad Torcuato Di Tellaes_Ar
thesis.degree.grantorEscuela de Negocioses_Ar
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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