Caso 1 - El Super Mercado

1 CASO I: El SUPER MERCADO 1. Resu Resume men n Ejec Ejecut utiv ivo o

El SUPER FAST FAST MARKET es un negocio de atención rápida que posee más de 2 tiendas! tra"a#a con $orarios nocturnos % con una gran &ariedad de art'culos( Esta empresa esta"a interesada en $acer un estudio de costos para estimar los gastos generales correspondientes correspondientes a los di)erentes tama*os de sus almacenes( +ic$o estudio contempló los costos de ser&icios ,lu-! agua! tel.)ono! etc(/! teniendo como $ipótesis a pro"ar la siguiente0 la tienda que tiene un &olumen de negocios más alto tendrá la )actura por consumo el.ctrico más alta( alta( En tanto estos costos &ar'an respecto a la región! región! se eligió a 3ima para que la in)ormación sea signi)icati&a de"ido a que posee 45 tiendas % sus costos son el do"le respecto a los de otras regiones( 6on el estudio se quiso compro"ar si $a"'a una relación entre el precio del consumo el.ctrico % las &entas( 2. Defin Definici ición ón del del !o" !o"le lem# m#

Para estimar los gastos generales para almacenes de di)erentes tama*os se requiere e&aluar los siguientes parámetros0 a/ Elegir Elegir una muestra muestra represent representati& ati&aa que permita permita una "uena "uena distri"uc distri"ución ión de las categor'as! ordenando en )orma de ta"las los datos estad'sticos(  "/ 6onsiderar la la &ariación de la estacionalidad( estacionalidad( c/ Anali-ar Anali-ar la relació relación n entre las &entas &entas totales totales % costos costos entre todas todas las tienda tiendas( s( d/ E&aluar E&aluar el desempe*o desempe*o de las tiendas tiendas en "ase a las estim estimacio aciones nes de las medias medias % des&iaciones estándar( estándar( e/ E&aluar E&aluar los costos costos de los los ser&icios ser&icios en las las tiendas tiendas % el impacto impacto de los los mismos mismos en las las &entas(

2 $. An%lisis

1( 76uáles son los &alores de la media! mediana % des&iación estándar de los costos para las )recuencias de clase de &entas anuales8 Ta"la 10 Media! Mediana % +es&iación Estándar de los 6ostos &E'(AS A'UA)ES *+,

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2( Usted! 7>u. interpretación le puede dar a los &alores antes $allados8 7cómo recomendar'a al administrador de la 6adena! el uso de esta in)ormación como a%uda para los administradores de las 2 tiendas8 Ta"la 20 Resumen Media! Mediana % +es&iación Estándar de los 6ostos &E'(AS A'UA)ES *+,

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DES&. S(D

: ?rá)ico 10 6ur&a de Regresión 6ostos &s @entas en Tienda

&E'(AS A'UA)ES: M6nim# Cu!v# de !e7!esión #just#d#

@EDTAS ADUA3ES  MDM



3os datos o"tenidos nos $a"la de una distri"ución normal de los costos



3a &ariación de los costos entre los : % 4 mil es más alto(



+e"ido a que 3os datos $an sido tomados en una po"lación representati&a ,lima/! entonces re)le#arán un comportamiento cercano en cualquiera de las tiendas que se tiene en 3a cadena de tiendas



Ba% una relación de crecimiento entre las &entas totales % los costos generados en electricidad



+ado el rango de &entas de una tienda podemos aproCimar un cálculo de los costos  promedio de la tienda teniendo en cuenta la comparación de costos di)erenciados entre una región % otra(

9 :( +escri"amos la relación entre las &entas totales % los costos( 7>u. conse#o dar'a usted al almac.n so"re monto óptimo de las &entas con respecto al costo8 7>u. otra in)ormación podr'a ser Gtil  para el cálculo de costos8

Ta"la :0 Resumen de @entas M'nimas por Rango % 6ostos Promedio &E'(AS A'UA)ES

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Ta"la 90 6oe)iciente de 6orrelación @EDTAS @EDTAS

1

COS(OS

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6STS

1

Ta"la 50 Regresión Est#d6stic#s de l# !e7!esión Coeficiente de co!!el#ción m8ltile

3.30

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 +ado que el coe)iciente de correlación es ma%or a (<5! en nuestro caso (=
Coeficientes

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@EDTAS

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?rá)ico 20 6ur&a de regresión de @entas % 6ostos

5 &E'(AS A'UA)ES: Cu!v# de !e7!esión #just#d#



Para la estimación de &enta óptima necesitar'amos anali-ar todos los costos que se generan en el almac.n! los datos de costos electricidad no impactan en el margen )inal del almac.n! dado que el crecimiento en &entas no es proporcional al crecimiento en los costosI por e#emplo el crecimiento en las &entas entre 25 % 55 mil ,tomando los m'nimos de los rangos/ es de 12J mientras que los costos es del =J(



tra in)ormación importante para el cálculo de los costos ser'an otros gastos )i#os ,pago de planillas! costos de mantenimiento/ % gastos de otros ser&icios! costos de reposición! precio de &enta! cantidad de productos &endidos ,demanda/

9( Si un administrador a"rió una tienda con aproCimadamente :25!  de mo&imiento anual! $aga una estimación de los costos( +el e#ercicio anterior tenemos0 6STS L A  NO@EDTAS 6STS L 9;9(:= (1;2;;O@EDTAS 6STS L 9;9(:= (1;2;;O125 6STS L 94<;(;

4 5( 76ómo pueden las estimaciones de las medias % des&iaciones estándar de la ta"la 1 ser empleadas como in)ormación gu'a para un me#or desempe*o de las tiendas8 Ta"la <0 Resumen Media! Mediana % +es&iación Estándar de los 6ostos



&E'(AS A'UA)ES *+,

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6on el rango de &entas de una tienda podemos aproCimar un cálculo de los costos  promedio de la tienda teniendo en cuenta la comparación de costos di)erenciados entre una región % otra! esto nos permitir'a controlar los costos de electricidad dependiendo del tama*o de &entas que tenga la tienda(



Adicionalmente dado que las di)erencias de gastos entre un máCimo de &entas % un m'nimo de &entas no es ele&ado ,no su)re un crecimiento proporcional/ se de"er'a  "uscar disminuir los costos de electricidad de manera proporcional a las &entas de la tienda(

< 4( Si los costos de ser&icios su"ieron en un porcenta#e constante ,2J/ para cada )recuencia de clase! 76ómo a)ectar'a esto al monto óptimo de las &entas8 Ta"la ;0 Ta"la de datos de costos incrementados en un 2J @EDTAS ADUA3ES ,/

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; Ta"la =0 Resumen de promedios de costos % &entas totales m'nimas por rango &ent#s (ot#les

Costo P!omedio

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Ta"la 10 6oe)iciente de 6orrelación con un incremento de 2J @EDTAS @EDTAS

1

COS(OS

3.30

6STS 1

Ta"la 110 Regresión con un incremento en 2J de los costos Coeficiente de co!!el#ción m8ltile

3.30

6oe)iciente de determinación RH2

(;2:

RH2 a#ustado

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Error t'pico

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"ser&aciones

<

+e la ta"la 11! Ba% un correlación de (=1 entre los costos % las &entas % El ;2J del comportamiento de los costos se &e eCplicado por el )actor &entas! por lo que se llega a la conclusión de que el incremento constante del 2J en todas las tiendas nos lle&a a los mismos indicados de correlación % de determinación ,eCplicación de una &aria"le so"re otra/ Ta"la 1=0 6oe)icientes con un incremento en 2J de los costos Ecuación ntercepción @entas Totales

6oe)icientes 9=1(: (21=5

= ?rá)ico :0 6ur&a de regresión de @entas % 6ostos con 2J de incremento &E'(AS A'UA)ES: Cu!v# de !e7!esión #just#d#

COS(OS 9 -31.$  3.3321;&E'(AS

-. Conclusiones

+e acuerdo al análisis de los resultados podemos concluir en lo siguiente0 

Se o"ser&a un coe)iciente de determinación del ;2(:J lo que indica que el )actor &entas eCplica un ;2(:J de los costos de electricidad para cada grupo de tiendas dentro del



inter&alo de clase( ECiste una correlación entre el costo de consumo el.ctrico por tienda % el &olumen de &entas de las mismas! de manera que a ma%ores &entas! ma%or costo por consumo de energ'a el.ctricaI sin em"argo! si "ien los dos )actores están directamente relacionados! la  proporción de aumento es menor en los costos de consumo el.ctrico a comparación del &olumen de &entas(

1 

3a ecuación o"tenida nos permite predecir el costo promedio de electricidad para cada tienda esta"lecida actualmente! % tam"i.n puede aplicar para pro%ectar los costos de un

 pro%ecto )uturo en esta -ona(  Al aumentar en 2J las &entas se o"ser&a que los costos por consumo de energ'a el.ctrica tam"i.n aumentar'an! pero no en la misma proporción ,2J/( . Recomend#ciones

El análisis de los datos nos indica que eCiste una correlación positi&a en cuanto a los costos con respecto a las &entas! es decir un ni&el ma%or de &entas resulta en ma%or costo por electricidad puesto que e&identemente la operación lo eCige( El o"ser&ar esta correlación nos $ace in)erir que los costos de electricidad tiene un componente de &aria"ilidad con respecto a las &entas % está en )unción a las mismas! es esta suposición la que nos permite o"ser&ar que el ni&el de &entas no de"er'a estar limitado por el costo de electricidad Gnicamente puesto que se de"e conocer la composición del costo &aria"le en relación a la demanda( El ni&el óptimo de &entas será aquel que permita maCimi-ar las ganancias con respecto a sus costos totales( 6on re)erencia a la naturale-a de la data es importante que el análisis de pueda reali-ar de una muestra ma%or de datos % que al mismo tiempo estos datos sean independientes entre s'  para que el analista pueda comen-ar su e&aluación desde la determinación de los rangos! de esa manera se podr'a a)inar el resultado de las ecuaciones lineales % as' reali-ar pronósticos más eCactos que puedan ser&ir de $erramientas de toma de decisión para las reali-ación de  presupuestos organi-acionales( Por otro lado se recomienda reali-ar el análisis de datos más representati&os en el )lu#o de ca#a % su correlación con la determinación de un ni&el de &entas optimo! por e#emplo la e&aluación de los costos )i#os &s las utilidades dar'a como resultado los puntos de &enta

11 quie"re! que lle&ar'an a la organi-ación a negociar me#ores tari)as! de esta manera la empresa podr'a tomar ma%or control de su competiti&idad en cuanto a costos % maCimi-ar su utilidad( +e acuerdo al caso de estudio la $ipótesis que el analista inicial quer'a compro"ar es adecuada puesto que "usca maCimi-ar la utilidad de la empresa sin em"argo se demostró que anali-ar Gnicamente el costo de electricidad no es su)iciente(