TRABAJO 1.docx

CRITERIO DEL VALOR ESPERADO

Adriana Paola Bonilla Beleo

Cdigo: 1018410512

Alexis Montaa Ramrez

Cdigo: 1024508950

Tutor: Hctor Ivan Blanco

Programa: Ingeniera de sistemas

200608

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD

27 Noviembre 2014

1. PROPUESTA DEL PRODUCTO A COMERCIALIZAR:

El producto escogido es calzado para dama de la compaa CALZADO BONI de Suba, se escoge este producto ya que para implementar estrategias de comercializacin teniendo en cuenta que este producto se distribuye de manera potencial en una sola localidad, se pueden tener en cuenta varias alternativas, y se hacen necesarias para saber cmo aumentar la fuerza de venta, cual es la mejor estrategia.

De acuerdo a esta informacin se pueden llegar a tomar las mejores medidas que ofrezcan resultados satisfactorios y en corto tiempo, con una buena implementacin se generen grandes ganancias.

Con el estudio de las probabilidades se podr tener un fundamento para la comercializacin y la forma ms adecuada de realizarla.

2. FASE UNO

2.1 Formulacin estrategias DOFA

Tabla 1

Producto

Definicin

Anlisis situacional interno

Anlisis situacional externo

Fortalezas

Debilidades

Oportunidades

Amenazas

Calzado para dama Marca BONI

Calzado para dama marca BONI, marca posicionada en el mercado, conocida en el sector de SUBA.

El calzado se puede definir como el elemento usado para proteger los pies de las personas del clima, de la suciedad, de lastimarse. Este producto generalmente esta hecho en cuero o materiales similares como telas, cuerina, entre otros.

1.Precios accesibles

2. Al ser una microempresa sus productos manejan excelente calidad.

3. La durabilidad del calzado para dama es muy buena.

4.El tiempo de entrega de pedidos es corto.

5.Es atendido generalmente por el propietario.

6. Mejor continua de los productos.

7. Confiabilidad del producto.

1. Frente a la cantidad de calzado generada por marcas grandes puede ser poca la productividad.

2. Necesita una fuerza mayor de venta.

3. El presupuesto es limitado.

4. Mayora de clientes estn en un solo sector.

5. Maquinaria limitada.

1. Posibilidad de innovar en diseos, al ser una empresa ms dedicada.

2. Mrgenes de ganancia altos, al ser exclusivos.

3. Extender acuerdos y aumentar los proveedores.

4. La distribucin del calzado es rpida teniendo en cuenta que estn los clientes cerca a la fbrica.

5. Facilidad para generar nuevas propuestas y nuevos costos, u ofertas.

Vulnerabilidad ante las grandes marcas de calzado.

2. Los clientes al estar sectorizados pueden querer ir alas grandes marcas por cantidad y no calidad.

3. Prdida de clientes por publicidad negativa y al estar todos cerca la difusin puede ser muy rpida

4. Al ser un producto de una empresa pequea puede afectar el tema de impuestos y tarifas frente a compaas grandes.

5. por el poco volumen los costos pueden ser mas elevados

2.2 Tabla 2

Tabla 2 Formulacin de estrategias DOFA del producto

Producto

Estrategias

FO

DO

FA

DA

Calzado para dama Marca BONI

1. Mejorar la fuerza de venta, con la opcin de distribucin directa.

2.Disminucin aun mas de los tiempos de entrega de pedidos, teniendo en cuenta que el entorno de los clientes es cercano.

3. Al tener tan buenos proveedores, se pueden mejorar an ms la calidad del producto, inclusive buscando nuevos y mejores insumos.

4.Generar nuevas propuestas, nuevos diseos y aumentar la cantidad de clientes.

5. Al ser una marca reconocida en la localidad de suba se puede extender gracias a la confiabilidad que da el estar cercano al creador de la marca.

1. Con la incursin de mas y mejores proveedores se puede extender la cantidad de produccin de calzado de dama sin perder la calidad.

2. Con los nuevos disseos se puede aumentar los clientes, dejando de estar sectorizados.

3. Gracia a los recursos y la facilidad para gestionar por ser una microempresa se puede aumentar la publicidad para dar a conocer la marca.

4.Con una buena organizacin teniendo en cuenta que los mrgenes de ganancia son altos es posible aumentar la cantidad de maquinaria.

5. Los presupuestos pueden aumentar a medida que la marca sea reconocida.

1. Con la calidad de productos de calzado se minimiza la vulnerabilidad ante las grandes marcas que compiten es con cantidad.

2. Al mantener la exclusividad de los diseos se evita que los clientes se acerquen a las grandes marcas.

3. Los costos pueden ser elevados pero es manejable teniendo en cuenta que los clientes saben conocen y confan en la calidad del producto.

4. Por la fiabilidad del producto se evita la publicidad negativa y la expansin de la misma, esto gracias a los resultados obtenidos.

5. Gracias al ser una microempresa bien constituida se puede solventar y solucionar el tema de impuestos.

1. Realizar publicidad para que la compaa y el producto sea competitivo.

2. Facil comunicacin con los clientes al estar en un solo sector, lo que permite evitar falsa publicidad.

3. Con buena gestin no es problema los impuestos dados por ley.

4. a medida que se da a conocer puede conseguir financiacin con un banco para tener mas maquinaria lo que desencadena mas productividad.

5. Con la venta de calzado se va dando a conocer la calidad del producto lo que evita que se acerquen a la competencia.

3. FASE 2. VEIP

3.1 Tabla 3 que corresponde al proceso de decisin para la comercializacin de producto.

ESTADOS DE LA NATURALEZA

CURSOS DE ACCION

Demanda Baja Ganancias ($)

Demanda Media Ganancias ($)

Demanda Alta Ganancias ($)

1 Catalogo

53341

56350

69012

2 Distribucin almacenes

53428

83508

90741

3 Vendedor directo

73784

79112

93102

PROBABILIDADES = 1

0,3211

0,5710

0,1079

3.2 Tomar la informacin de la Tabla 3 y calcular manualmente el VEIP

Calculo Manual del VEIP:

Para este clculo manual se debe tener en cuenta el valor esperado el cual se toma:

Valor Esperado = (Probabilidad)*Valor

CURSOS DE ACCION




1 Catalogo

17127,7951

32175,85

7446,3948


17155,7308

47683,068

9790,9539

3 Vendedor directo

23692,0424

45172,952

10045,7058

Se calcula la ganancia esperada

CURSOS DE ACCION




Ganancia Esperada

1 Catalogo

17127,7951

32175,85

7446,3948

56750,0399


17155,7308

47683,068

9790,9539

74629,7527

3 Vendedor directo

23692,0424

45172,952

10045,7058

78910,7002

Informacin perfecta

73784

83508

93102

0,3211

0,571

0,1079

Se realiza la sumatoria para calcular la ganancia esperada con informacin perfecta:

23692,0424 + 47683,068 + 10045,7058 = 81420,8162

Se calcula el VEIP, restando la ganancia esperada con informacin perfecta y la ganancia esperada sin informacin perfecta.

81420,8162 - 78910,7002 = 2510,116

VEIP = 2510,116

3.3 Ingresar la informacin de la Tabla 3 en el programa WinQSB, seguir el procedimiento para obtener los resultados del VEIP.

2

3.4 Presentar los clculos manuales y resultados mediante captura de pantalla de la salida del programa WinQSB.

WINQSB

MANUAL

CURSOS DE ACCION




Ganancia Esperada

1 Catalogo

17127,7951

32175,85

7446,3948

56750,0399

2 Distribucion almacenes

17155,7308

47683,068

9790,9539

74629,7527

3 Vendedor directo

23692,0424

45172,952

10045,7058

78910,7002

23692,0424 + 47683,068 + 10045,7058 = 81420,8162

81420,8162 - 78910,7002 = 2510,116

Valor Esperado de la informacin perfecta = 2510,116

3.5 Analizar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicacin de la regla de optimizacin del Criterio del Valor esperado para la toma de decisiones.

El criterio del valor esperado se realiz en base a:

El clculo de la probabilidad.

Calculo valor esperado con la frmula que informamos anteriormente, dada por la sumatoria de la probabilidad multiplicado por el valor.

Con esta informacin y la sumatoria en cada uno de sus cursos de accin se obtuvo el valor de la ganancia esperada.

Con los valores ms altos del valor esperado se calcula el VEIP.

De acuerdo a los resultados manuales como los arrojados por la herramienta WINQSB podemos concluir que la ganancia esperada es 2510,116, dada bajo los criterios de probabilidad: 0.3211 para demanda Baja, 0.571 para demanda Media, y 0.1079 para demanda Alta.

4. FASE 2. VEIM

4.1 Valor esperado de la informacin de la muestra VEIM

ESTADOS DE LA NATURALEZA

CURSOS DE ACCION




1 Catalogo

53341

56350

69012

2 Distribucion almacenes

53428

83508

90741

3 Vendedor directo

73784

79112

93102

PROBABILIDADES = 1

0,3211

0,5710

0,1079

Tabla 4 Indicadores Investigacin de Mercados

INDICADORES

Demanda Baja

Demanda Media

Demanda Alta

(I1) Reporte favorable

0,9065

0,2279

0,4980

(I2) Reporte desfavorable

0,0935

0,7721

0,5020

1,0000

1,0000

1,0000

(I1): Reporte favorable: la muestra tomada expresa un inters considerable en el producto.

(I2): Reporte no favorable: la muestra tomada expresa poco inters por producto.

4.2 Tomar la informacin de las Tablas 3 y 4 y calcular manualmente el VEIM.

Probabilidades conjuntas y marginales:

Esta se realiza multiplicando el valor de I1*la sumatoria de las probabilidades de los cursos de accin en cada estado de la naturaleza.

Probabilidades conjuntas y marginales

indicador

Demanda Baja

Demanda Media

Demanda Alta

P. Marginal

(I1) Reporte Favorable

0,29107715

0,1301309

0,0537342

0,47494225

(I2) Reporte No Favorable

0,03002285

0,4408691

0,0541658

0,52505775

Probabilidades Posteriores:

El clculo de esta probabilidad se realiza dividiendo el resultado de cada uno de los estados de la naturaleza en las probabilidades conjuntas y marginales, dividido en la probabilidad marginal por cada curo de accin.

indicador

Demanda Baja

Demanda Media

Demanda Alta

(I1) Reporte Favorable

0,61286851

0,2739931

0,11313839

(I2) Reporte No Favorable

0,05718009

0,8396583

0,1031616

Ganancia Esperada por Indicador:

Para realizar este clculo se toman los datos obtenidos en la tabla de probabilidades posteriores y se multiplican por los datos aleatorios iniciales. Se va realizando una sumatoria ya que se toma un sola fila de un indicador:

INDICADOR I1:

a. (0,61286851*53341)+( 0,2739931*56350)+( 0,11313839*69012) = 55938.4369

b. (0,61286851*53428)+( 0,2739931*83508)+( 0,11313839*900741) = 65891,2451

c. (0,61286851*73784)+( 0,2739931*79112)+( 0,11313839*900741) = 77429,4426

Indicador I1 (Reporte Favorable)

Decisiones

Ganancia Esperada

Demanda Baja

55938,4369

Demanda Media

65891,2451

Demanda Alta

77429,4426

INDICADOR I2:

(0,05718009 *53341)+( 0,8396583*56350)+( 0,1031616*69012) = 57484,1773

(0,05718009 *53428)+( 0, 8396583*83508)+( 0, 1031616*900741) = 82534,1907

(0, 05718009 *73784)+( 0, 8396583*79112)+( 0, 1031616*900741) = 80250,5753

Indicador I1 (Reporte No Favorable)

Decisiones

Ganancia Esperada

Demanda Baja

57484,1773

Demanda Media

82534,1907

Demanda Alta

80250,5753

Resultados:

Indicador

Decisin Optima

Ganancia Esperada

I1

Demanda Alta

77429,4426

I2

Demanda Media

82534,1907

Ganancia Esperada Con Informacin De Muestra:

Este clculo se realiza sumando la multiplicacin de la ganancia esperada con el indicador I1 por Probabilidad marginal del indicador 1, ms la ganancia esperada del indicador I2 por la probabilidad marginal del indicador 2.

Ganancia Esperada con informacin de muestra = (77429,4426*0,47494225)+( 82534,1907*0,52505775) = 80109,73018

Valor Esperado de la informacin de muestra:

Corresponde a la resta de la informacin esperada con informacin de muestra y la ganancia esperada sin informacin de muestra:

= 80109,73018 - 78910,7002 = 1199,03

CONCLUSION:

Se puede deducir luego de lo clculos el valor esperado de la informacin de muestra es 1199.03, y que esto es en base a la decisin en el indicador I1 demanda alta y en el indicador I2 la demanda media con una ganancia esperada para este de 82534,1907 esto realizando la implementacin de la investigacin. Hacer el estudio de mercado agrega 1199,03 al valor esperado.

4.3 Ingresar la informacin de las Tablas 3 y 4 en el programa WinQSB, seguir el

Procedimiento para obtener el rbol de decisin y/o probabilidad (aplicacin del

Teorema de Bayes) y el resultado del VEIM

rbol de Decisin:

Probabilidades Posteriores:

Probabilidades Marginales

Probabilidades Conjuntas y Marginales

FASE 3. EFICIENCIA INFORMACION DE LA MUESTRA

5.1 El grupo de trabajo determinar Eficiencia de la informacin de la muestra.

La forma para realizar este clculo es el siguiente:

Eficiencia de la informacin

Manual:

VEIM/VEIP * 100

*100 = 47,77%

Conclusin:

La informacin del estudio de investigacin de mercados es 47,77% eficiente como la informacin perfecta.

Resultados WinQSB:

FUENTES DOCUMENTALES

Captulo 2: decisiones bajo incertidumbre valor esperado

Recuperado de

http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608_2014_-_II/Entorno_2_-_conocimiento/Momento_1/2._MATERIAL_COMPLEMENTARIO_-_DECISIONES_BAJO_INCERTIDUMBRE_VALOR_ESPERADO_.pdf

Aprendizaje de rboles de decisin

Recuperado de

http://users.dsic.upv.es/asignaturas/facultad/apr/decision.pdf

Teorema de Bayes

Recuperado de

https://www.youtube.com/results?search_query=winqsb+teorema+bayes

La toma de decisiones de la empresa

Recuperado de

http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608%20DOCUMENTOS%202013%20II/LECTURA_ACT_3_LA_TOMA_DE_DECIONES_EN_LA_EMPRESA.pdf

Herramientas para el Anlisis de Decisin: Anlisis de Decisiones Riesgosas

Recuperado de

http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608%20DOCUMENTOS%202013%20II/HERRAMIETAS_PARA_EL_ANALISIS_DE_DECISION.pdf

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