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FACULTAD CIENCIAS ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS

PROGRAMA DE ECONOMÌA BOGOTÁ D.C.

LICENCIA CREATIVE COMMONS: Atribución no comercial. AÑO DE ELABORACIÓN: 2017 TÍTULO: Estimación de nuevas tiendas en Colombia para el 2020. AUTOR (ES): Almonacid Cante, César Andres

DIRECTOR(ES)/ASESOR(ES): Polaía Cerinza, Yoly Tatiana MODALIDAD: Práctica empresarial

PÁGINAS: 35 TABLAS: 6 CUADROS: FIGURAS: 11 ANEXOS: 2

CONTENIDO: Resumen. Palabras Clave. 1. Descripción de la empresa. 2. Planteamiento del problema. 3. Justificación. 4. Objetivos. 5. Marco teórico.

6. Metodología. 7. Resultados. 8. Conclusiones. 9. Anexos. 10. Bibliografía. 34 DESCRIPCIÓN: En el presente trabajo se pretende delimitar una proyección con

el fin de identificar el número de nuevos puntos de venta de la empresa Ópticas GMO Colombia SAS, teniendo en cuenta variables exógenas, una de esas variables exógenas es la población total de los países en los que la empresa se encuentra presente como Chile, Ecuador, Perú, Estados Unidos, Australia, Nueva

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Zelandia y Colombia, asimismo como PIB per cápita para cada uno de los países. Adicionalmente para el caso de un país como Colombia se contempla la competencia directa como el caso de ópticas LAFAM, Opticalia, y óptica ABC. La distribución de la población, el PIB comercial, utilizando la metodología de matriz vester para la priorización de las variables en el cálculo de la oportunidad de apertura de nuevas tiendas. Dada la información recolectada y disponible este trabajo tiene el fin de ser una guía para la toma de decisiones en cuanto a los objetivos de expansión de la compañía; lo ideal es fijar un nuevo objetivo de expansión y dirigir todos los esfuerzos en la compañía para llegar a tener el número óptimo de tiendas teniendo en cuenta los múltiples factores. METODOLOGÍA: Para la herramienta que se desea construir es de vital

importancia la priorización de las variables que se van a tener en cuenta en la estimación, se va a utilizar una matriz de priorización Vester, desarrollada por el

alemán Frederic Vester quién tiene estudios de química en las universidades de Maguncia y París, Ph.D. En Hamburgo. PALABRAS CLAVE: ÓPTICA, PROYECCIÓN, COMPETENCIA, PLANEACIÓN

FINANCIERA, PLANEACIÓN ESTRATÉGICA, PIB PER CÁPITA, MARTRIZ VESTER. CONCLUSIONES: Realizando los cálculos para cada una de las 7 variables

descritas en la metodología, y teniendo en cuenta la información disponibles de los 7 países considerados se llegó a la conclusión que para Colombia existe la oportunidad de abrir 122 nuevas tiendas, incrementando la presencia de 14 departamentos en 2016 a 26 departamentos aprovechando y explotando mercados en estos nuevos departamentos.

En la figura 7. Se evidencia la distribución de las nuevas tiendas proyectadas a 2020, es decir, los departamentos que tendrán más tiendas explotando una mayor parte del mercado serán: Antioquia con 17 tiendas nuevas, Bogotá con 16, Valle del Cauca con 11 y Cundinamarca con 8 son los departamentos que más aumentaría su presencia en el mercado. Se tendrá presencia en nuevos departamentos: Córdoba con 6 tiendas, Cauca, Norte de Santander, Huila, César con 4 tiendas, La Guajira y Sucre con 3 tiendas y 10 tiendas más distribuidas en los departamentos de Quindío, Chocó, Caquetá, Casanare, Putumayo y Arauca. En la figura 8. Se muestra la oportunidad de abrir nuevas tiendas según cada una de las 7 variables tenidas en cuenta, por población la cantidad de tiendas óptimas por abrir sería 159 ya que Colombia cuenta con una población abundante, por

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poder de compra en el área comercial, dada por el PIB de comercio, la cantidad óptima estaría sobre las 53 tiendas, ahora bien, teniendo en cuenta la población y el PIB con el que cuentan los países en los que GMO está presente, el número de tiendas óptimo aumenta considerablemente a 241 y 226 tiendas respectivamente, esto jalonado principalmente por Chile, puesto que este país cuenta con menos de la mitad de la población que Colombia y con casi el doble del PIB per cápita, asimismo tiene casi el triple de tiendas. Teniendo en cuenta el PIB y la población OPSM que recoge los países de Australia y Nueva Zelandia tendríamos un bajón por parte de la variable de PIB puesto que en estos países que tienen un PIB per cápita mucho más elevado que el de los países latinoamericanos como se evidencia en el Anexo 2. Por este motivo el PIB dividido por la cantidad de tiendas hace que en teoría se necesitase un PIB más alto por cada tienda, por esto sale el número negativo, pero como en la ponderación de importancia de 1, pues hace que no se distorsione el cálculo;

por participación actual del mercado y con el supuesto de tener una participación adicional, se podrían abrir 39 tiendas. La ponderación de estas siete variables nos da el total de las 122 tiendas óptimas que se podrían abrir en Colombia en el transcurso de los próximos 3 años. En la figura 7. Se muestra el aporte que harán cada una de las regiones para llegar al total de las 206 tiendas proyectadas para el año 2020, la región central aportará 30 tiendas, la región Atlántica 27 tiendas, la región Oriental 23 tiendas, la región pacífica 22 tiendas, Bogotá 16 tiendas y los otros departamentos aportarán 4 tiendas para un crecimiento total del 145% en relación al 2016. FUENTES: Acevedo, S. (2003). Convergencia y crecimiento económico en

Colombia 1980-2000. Medellín, Colombia.: Ecos de Economía. Altimir, O., & Lahera, E. (1997). Un balance de las reformas estructurales

neoliberales de Amérca Latina. Revista de la CEPAL. Australian Boreau of statistics. (s.f.). Australian Boreau of statistics. Obtenido de http://www.abs.gov.au/AUSSTATS/abs@.nsf/DetailsPage/3101.0Sep%202016?OpenDocument Banco Interamericano de Desarrollo. . (1997). Evaluación: Una herramienta de gestión para mejorar el desempeño de los proyectos. Banco Mundial. (s.f.). Banco Mundial. Recuperado el 15 de Marzo de 2017, de http://datos.bancomundial.org/indicator/NY.GDP.PCAP.KD Chiimbila, J. C. (2010). Aplicación de la Matriz Vester. Recuperado el 20 de Abril de 2017, de Monografìas.com: http://www.monografias.com/trabajos72/aplicacion-matriz-vester/aplicacion-matriz-vester2.shtml

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DANE. (2016). Departamento Administrativo Nacional de Estadística. Obtenido de http://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/cuentas-nacionales/cuentas-nacionales-departamentales Frederic Vester. (2000). Frederic Vester Biography. Obtenido de http://www.frederic-vester.de/eng/ Galvis, L. A. (2015). Crecimiento económico y demográfico regional en Colombia, 1985-2012. Obtenido de Revista de Economía Institucional.: http://search.proquest.com.ezproxyucdc.ucatolica.edu.co:2048/docview/1752315661/ACF35F590E1B4910PQ/4?accountid=45660 INE. (s.f.). Instituto Nacional de Estadística de Chile. Obtenido de http://www.ine.cl/canales/chile_estadistico/familias/demograficas_vitales.php INEC. (s.f.). Instituto Nacional de Estadísticas y Censos. Obtenido de http://www.ecuadorencifras.gob.ec/proyecciones-poblacionales/ INEI. (s.f.). Instituto Nacional de Estadísticas e Informática de Perú. Obtenido de

http://www.inei.gob.pe/estadisticas/indice-tematico/poblacion-y-vivienda/ Ópticas GMO Colombia S.A.S. (14 de Marzo de 2016). Cámara y Comercio de Bogotá. Bogotá. Peña, E., Fernández, Y., & Muela, A. (7 de noviembre de 2011). IMPORTANCIA DE CONOCER EL PRODUCTO INTERNO BRUTO (PIB) DE UN PAIS. Obtenido de Análisis del entorno.blogspot: http://analisisdelentorno1.blogspot.com.co/2011/11/importancia-de-conocer-el-producto.html Sarmiento Sabogal, J. A. (s.f.). Evaluación de Proyectos. Recuperado el 10 de Marzo de 2017, de Universidad Javeriana.: http://www.javeriana.edu.co/decisiones/Julio/EvalProy.PDF Stats NZ. (s.f.). Stats NZ. Obtenido de http://www.stats.govt.nz/infoshare/ViewTable.aspx?pxID=550a2c4e-dc50-43b1-

848e-bdb61bdd73b1 Subgerencia Cultural del Banco de la República. (2015). El neoliberalismo. Obtenido de Banco de la República de Colombia: http://www.banrepcultural.org/blaavirtual/ayudadetareas/politica/el_neoliberalismo United States Census Boreau. (s.f.). United States Census Boreau. Obtenido de https://www.census.gov/population/projections/data/national/2008/downloadablefiles.html LISTA DE ANEXOS: Anexo 1. Población de los países considerados en el trabajo.

Anexo 2. PIB per cápita a precios constantes del año 2005 en millones de dólares USD.