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HERRAMIENTAS PARA EL ESTUDIO MERCADO FUENTES DE INFORMACION PRIMARIA: a). La Observación b). Aplicación de Encuesta ( pregunta abierta, cerrada o semi abierta o semi cerrada) c). La Entrevista ( Abierta, semi estructurada y estructurada FUENTES DE INFORMACIÓN SECUNDARIA Es originada por terceros y que de alguna forma existe

Herramientas Para El Estudio Mercado

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Analisis de variables CICLO 2015-IINGENIERIA MECÁNICA ELÉCTRICA Trabajo de variablesAÑOS DE ESTUDIO Media 14.475Error típico 0.2668232Mediana 15Moda 15Desviación estándar 2.38653926Varianza de la muestra 5.69556962Curtosis -0.50085685Coeficiente de asimetría 0.00596718Rango 10Mínimo 10Máximo 20Suma 1158Cuenta 80Cuartil 1 12Cuartil 2 15cuartil3 16Teorema L inferior L superior68.30% 12.0884607 16.861539395.50% 9.70192149 19.248078599.80% 7.31538223 21.63 1. Mediana : El 50% de los trabajadores de la empresa toyota tienen años de estudio menores o iguales a 15.2. Cuartil 1El 25% de los trabajadores de la empresa toyota tienen años de estudio menores o iguales a 12.3. Cuartil 3El 25% de los trabajadores de la empresa toyota tienen años de estudio mayores o iguales a 16.4. Teorema a 68.3 %El 68.3% de los trabajadores de la empresa toyota tienen años trabajando entre 12.08 y 16.865. Teorema al 95.5 % El 95.5% de los trabajadores de la empresa toyota tienen años trabajando entre 9.7 y 19.24.6. Teorema al 99.8%El 99.8% de los trabajadores de la empresa toyota tienen años trabajando entre 7.3153y21.63.7. Coeficiente de curtosisEl Coeficiente de Curtosis de esta muestra es -0,50, lo que quiere decir que se trata de una distribución platicúrtica, es decir, con una reducida concentración alrededor de los valores centrales de la distribución.8. Moda El valor que mas se repite con mas frecuencia es 15HORAS TRABAJADAS SEMANA PASADA Media 42.975Error típico 0.983563497Mediana 40Moda 40Desviación estándar 8.797259355Varianza de la muestra 77.39177215Curtosis 9.011875623Coeficiente de asimetría 2.284390828Rango 59Mínimo 30Máximo 89Suma 3438Cuenta 80CUARTIL 1 40CUARTIL 2 40CUARTIL 3 45.75COEFICIENTEDE VARIACION 20.47064422TEOREMA CHEBYSHEV L. INFERIOR L. SUPERIOR68.30% 34.17774065 51.772259495.50% 25.38048129 60.569518799.80% 16.58322194 69.3667781 Mediana : El 50% de las horas trabajadas la semana pasada en la empresa ALICORP en 2015 son menores o iguales a 40 horas. Cuartil 1 : El 25% de las horas trabajadoas la semana pasada en la empresa ALICORP en 2015 son menores o iguales a 40 horas. Cuartil 3:El 25% de las horas trabajadoas la semana pasada en la empresa ALICORP en 2015 son menores o iguales a 56.5 horas.9. Teorema a 68.3 %:El 68.3% de las horas trabajadoas la semana pasada en la empresa ALICORP en 2015 estan entre 34.17 y 51.77 horas.10. Teorema al 95.5 %El 95.5% de las horas trabajadoas la semana pasada en la empresa ALICORP en 2015 estan entre 25.38y60.57 horas.11. Teorema al 99.8% : El 99.8% de las horas trabajadoas la semana pasada en la empresa ALICORP en 2015 estan entre 16.58 y 69.36 horas.12. Coeficiente de curtosisEl Coeficiente de Curtosis de esta muestra es -0.477, lo que quiere decir que se trata de una distribución platicúrtica, es decir, con una reducida concentración alrededor de los valores centrales de la distribución.13. Moda El valor que mas se repite con mas frecuencia es 45

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  • HERRAMIENTAS PARA EL ESTUDIO MERCADO

    FUENTES DE INFORMACION PRIMARIA:

    a). La Observacin

    b). Aplicacin de Encuesta ( pregunta abierta, cerrada o semi abierta o semi cerrada)

    c). La Entrevista ( Abierta, semi estructurada y estructurada

    FUENTES DE INFORMACIN SECUNDARIA

    Es originada por terceros y que de alguna forma existe

  • SEGMENTACION DEL MERCADO

    Por nivel socio econmico( alto, medio bajo)

    Geogrfico( regin, ciudad; urbano, rural)

    Demogrfico( edad, sexo, raza, educacin, nacionalidad, tamao de familia,etc)

    Psicogrfico( status social, forma de vida,etc)

    Segn los hbitos del cliente( de uso, de compra)

  • DISEO MUESTRAL

    Muestreo no probabilstico( por conveniencia sitio, discrecional o por cuotas)

    Muestreo Probabilstico (aleatorio simple, sistemtico, estratificado o por reas o conglomerados)

  • DETERMINACION DEL TAMAO MUESTRA

    y= Nivel o grado confianza

    Z= Valor de la distribucin normal estandarizada

    p= Proporcin de la poblacin que cumple las caractersticas determinada.

    q=1- p Proporcin de la poblacin que no cumple con las caractersticas

    E= Margen de error permitido

    N= Nmero de elementos del universo

    n = Nmero de elementos de la muestra

  • Formulas de clculo

    Cuando la poblacin no se conoce

    n= Z^2.p.q

    E^2

    Cuando la poblacin se conoce

    n= Z^2.p. q. N

    E^2(N-1) Z^2p.q

  • Mercado Potencial

    Es una poblacin que tiene las

    caractersticas del segmento al

    cual va dirigido el proyecto.

  • Mercado Disponible

    Es un grupo de consumidores que

    cumplen las caractersticas del

    mercado potencial que requiere el

    servicio o producto.

  • Mercado Efectivo

    Aquella parte de los usuarios

    que est dispuesto a recibir el

    servicio o producto en la

    ubicacin del proyecto.

  • Mercado Objetivo

    Es aquella parte del mercado efectivo

    que el proyecto pretende satisfacer

    segn las condiciones presentes

    (capacidad del proyecto, estrategia de

    ingreso, aceptacin del mercado).

  • CENTRO PREUNIVERSITARIO

    En el distrito de San Pablo de analiza la posibilidad de instalar un centro preuniversitario, para ello se ha recolectado la siguiente informacin estadstica de la zona:

    Poblacin del distrito = 750,000 habitantes

    P. en el rango (10-19 aos)= 24%

    Mercado potencial:

    M.P = 750,000*0.24

    = 180,000 jvenes

    Mercado Disponible:

    Segn la encuesta realizada, el 10% de los jvenes tienen el deseo y la posibilidad de realizar los estudios

    M.D = 180,000*0.10

    = 18,000 jvenes

    Mercado Efectivo:

    Adems, el 20% del mercado disponible tienen el inters de realizarlo en su distrito

    M.E = 18,000*0.20

    = 3,600 jvenes

    Mercado Objetivo

    Segn las condiciones del mercado, se estima que el proyecto cubrir el 4% de la demanda no cubierta

    Demanda no cubierta = 3,600-700=2,900 jvenes

    M.O = 2,900*0.4 = 120 jvenes al ao

  • CABINAS DE INTERNET

    Elsa Rodriguez ha decidido invertir su dinero en un negocio, se ha

    enterado de varias alternativas. Una de ellas le interesa por la

    cantidad de usuarios: las cabinas de Internet. Por tal motivo le ha

    encargado a un grupo de jvenes universitarios para que le ayude a

    estimar la demanda futura que tendr el negocio en la zona.

    Segn informes del Centro de Estadstica Nacional, el distrito Nuevo

    Futuro cuenta con una densidad poblacional de 12000 hab./km2, de

    los cuales se subdivide de la siguiente manera:

    Grupo Edad Porcentaje

    1

    2

    3

    4

    5

    0-9

    10-19

    20-29

    30-39

    40 a ms

    18%

    25%

    20%

    16%

    21%

    El segmento elegido por sus caractersticas son el grupo 2 y 3, adems,

    por la encuesta realizada se sabe que el 40% del grupo requieren el

    servicio. Por otro lado, de los que requieren el servicio slo el 50% est

    dispuesto a usarlo en su localidad con una frecuencia semanal en

    promedio de 3 horas. La oferta servir 700 horas/maq/semana; el

    proyecto cubrir el 33%.

  • Solucin

    Poblacin Total 12000

    Grupo 2

    Grupo 3

    Total segmento

    3000

    2400

    5400

    Mercado potencial:

    M.P.= 5,400 persona

    Mercado disponible:

    M.D. = 5,400*0.40

    = 2,160 personas requieren el servicio

    Mercado efectivo:

    M.E. = 2,160*0.50

    = 1,080 personas

    Demanda efectiva = 1,080*3

    = 3,240 h-maq/ semana

    OFERTA 700 HORAS MAQ/SEMANA, DI 3240-700=2,540 H MAQ*.33=838

  • Proyecciones del Estudio de Mercado

    a) Tasa de Crecimiento

    Un mtodo para proyectar es conociendo tasas de crecimiento como

    por ejemplo consumo per cpita, poblacin, ingresos, etc.

    Se toma como base el promedio de la tasa de crecimiento lograda en

    ciertos perodos; la misma que nos permite proyectar la variable de

    inters en el estudio, como por ejemplo poblacin censada para la

    Regin Lambayeque del ao base 2007 es de 1113 000.

    En el periodo censal 1993-2003, el crecimiento poblacional de la regin

    fue de 1,4% promedio anual, con esta tasa podemos proyectar a 5

    aos, es decir la poblacin del 2012.

    Pn = P0(1+i)n

    Pn = poblacin de la regin al 2012

    P0= 1 113000 (2007)

    i = 1,4

    n = 5 aos

    Pn=1113000(1.014)5= 1193122= Poblacin del 2012

  • b) Regresin lineal

    Otro mtodo es conociendo los niveles de tendencia de la variable

    estudiada en los distinto periodos. Para ellos se utiliza el mtodo estadstico de

    regresin lineal.

    ejm.: Se conoce la demanda de un producto que se vende por unidades, se

    tiene como datos histricos los siguientes datos:

    Ao X Demanda

    (y)

    X2 XY

    2004 1 6,300 1 6,300

    2005 2 7,600 4 15,200

    2006 3 7,200 9 21,600

    2007 4 8,300 16 33,200

    Total 10 29,400 30 76,300

    N = 4 X Y X2 XY

  • Para calcular la regresin a travs de una recta, se toma en cuenta

    la funcin lineal, como es la siguiente:

    Y= a+bX

    X= tiempo

    Y= volumen

    Parmetro de posicin = a

    a= (Y)(X2)-(X)(XY)

    n(X2)-(x)2

    a= 29,400(30)-10(76,300)

    4(30)-(10)2

    a= 882,000-763,000

    120-100

    a= 5,950

  • Para calcular la pendiente (b) se procede de la sgte. Manera

    b = n (XY)- (X) (Y)

    n (X2)-(X)2

    b = 4 (76,300)- (10)(29,400)

    4(30)- (10)2

    b = 305,200-294,000

    120-100

    b = 560

    Y= 5,950 + 560X

    Y= 5,950 + 560(10)=11,550Ao 2017

  • Ejercicio:

    En la zona se cuenta con la presencia de un competidor que brinda

    un servicio de 700 horas-maq/semana, por lo que la demanda

    insatisfecha es de 2540 h-maq/semana de los cuales el proyecto

    cubrir el 33%

    Demanda objetivo = 2,540*0.33

    = 838 horas-maq/semana

    NCTARES S.A.

    Nctares S.A. es una empresa exportadora de uno de los productos

    de gran acogida internacional: el mango, en los ltimos aos este

    sector muestra una perspectiva favorable para realizar ampliaciones

    en el nivel de exportacin. Por ello, se desea analizar la evolucin del

    sector en los prximos aos.

    Exportacin de mango ( Ton.)

    1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000

    4834 7336 7571 12168 8750 10539 21728 22500

  • Nctares S.A. se encuentra presente en el mercado con una

    participacin promedio en los ltimos aos del 12%. La gerencia ve la

    posibilidad de ampliar su nivel de exportacin y lograr captar el 20% del

    mercado en los siguientes periodos.

    Segn la condiciones establecidas, estime el nivel de exportacin que

    debe realizar la empresa para alcanzar su objetivo.

    Solucin

    Una de las formas para la proyeccin de las ventas es utilizar los

    mtodos cuantitativos, en este caso la regresin lineal.

    Y= a+bX

    Donde: X: tiempo

    Y: exportacin (Ton.)

    Se obtiene: Y: 11,928.25+2,394.14X

    El coeficiente de correlacin r obtenido es 0.88 y el coeficiente de

    determinacin es 0.7758 (El 77.58% de la variacin de Y es explicada

    por la variable X.)

    2r

  • La estimacin de las exportaciones serian las sgtes. Si la condiciones de

    mantienen estables y no se presentan factores externos que alteren el

    mercado.

    Ao Exportacin Total Nctares S.A.

    2001 22,702 4,540

    2002 25,096 5,019

    2003 27,490 5,498

    25000

    20000

    15000

    10000

    5000

    0

    1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000