CASO I

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CASO I: El SUPER MERCADO

1. Resumen Ejecutivo

El SUPER FAST MARKET es un negocio de atencin rpida que posee ms de 200 tiendas, trabaja con horarios nocturnos y con una gran variedad de artculos. Esta empresa estaba interesada en hacer un estudio de costos para estimar los gastos generales correspondientes a los diferentes tamaos de sus almacenes. Dicho estudio contempl los costos de servicios (luz, agua, telfono, etc.), teniendo como hiptesis a probar la siguiente: la tienda que tiene un volumen de negocios ms alto tendr la factura por consumo elctrico ms alta. En tanto estos costos varan respecto a la regin, se eligi a Lima para que la informacin sea significativa debido a que posee 65 tiendas y sus costos son el doble respecto a los de otras regiones.

Con el estudio se quiso comprobar si haba una relacin entre el precio del consumo elctrico y las ventas.

2. Definicin del problema

Para estimar los gastos generales para almacenes de diferentes tamaos se requiere evaluar los siguientes parmetros:

a) Elegir una muestra representativa que permita una buena distribucin de las categoras, ordenando en forma de tablas los datos estadsticos.

b) Considerar la variacin de la estacionalidad.

c) Analizar la relacin entre las ventas totales y costos entre todas las tiendas.

d) Evaluar el desempeo de las tiendas en base a las estimaciones de las medias y desviaciones estndar.

e) Evaluar los costos de los servicios en las tiendas y el impacto de los mismos en las ventas.

3. Anlisis

1. Cules son los valores de la media, mediana y desviacin estndar de los costos para las frecuencias de clase de ventas anuales?Tabla 1: Media, Mediana y Desviacin Estndar de los Costos

VENTAS ANUALES ($)123456789101112131415161718MEDIAMEDIANADESV. STD

250,000 < 300,0004,5644,5644,6384,4434,7534,7254,6154,601115.3

300,000 < 350,0003,7914,7493,9234,6474,9434,8854,8144,5614,5394,698439.8

350,000 < 400,0004,2984,6214,0155,2064,8305,0304,8994,7004,830420.0

400,000 < 450,0004,5464,7204,2744,8145,1614,5884,4974,8495,0354,5434,9895,2784,7544,1844,9044,5105,1794,6184,7474,737307.3

450,000 < 500,0004,8375,2865,3935,1904,4625,2584,8425,4814,9954,9905,0735,093308.7

500,000 < 550,0004,6914,5675,6744,8965,1965,0054,896443.4

550,000 < 600,0004,8025,5335,4625,0135,2355,0414,8644,2365,1515,3674,6595,0335,041381.8

2. Usted, Qu interpretacin le puede dar a los valores antes hallados? cmo recomendara al administrador de la Cadena, el uso de esta informacin como ayuda para los administradores de las 200 tiendas?

Tabla 2: Resumen Media, Mediana y Desviacin Estndar de los CostosVENTAS ANUALES ($)MEDIAMEDIANADESVIACION ESTANDAR

250,000 < 300,0004614.54601.0115.3

300,000 < 350,0004539.14698.0439.8

350,000 < 400,0004699.94830.0420.0

400,000 < 450,0004746.84737.0307.3

450,000 < 500,0005073.45092.5308.7

500,000 < 550,0005004.84896.0443.4

550,000 < 600,0005033.05041.0381.8

Grfico 1: Curva de Regresin Costos vs Ventas en Tienda

Los datos obtenidos nos habla de una distribucin normal de los costos

La variacin de los costos entre los 300 y 600 mil es ms alto.

Debido a que Los datos han sido tomados en una poblacin representativa (lima), entonces reflejarn un comportamiento cercano en cualquiera de las tiendas que se tiene en La cadena de tiendas

Hay una relacin de crecimiento entre las ventas totales y los costos generados en electricidad

Dado el rango de ventas de una tienda podemos aproximar un clculo de los costos promedio de la tienda teniendo en cuenta la comparacin de costos diferenciados entre una regin y otra.

3. Describamos la relacin entre las ventas totales y los costos. Qu consejo dara usted al almacn sobre monto ptimo de las ventas con respecto al costo? Qu otra informacin podra ser til para el clculo de costos?

Tabla 3: Resumen de Ventas Mnimas por Rango y Costos Promedio

VENTAS ANUALESCOSTO PROMEDIO

2500004614.5

3000004539.1

3500004699.9

4000004746.8

4500005073.4

5000005004.8

5500005033.0

Tabla 4: Coeficiente de CorrelacinVENTASCOSTOS

VENTAS1

COSTOS0.9071

Tabla 5: RegresinEstadsticas de la regresin

Coeficiente de correlacin mltiple0.907

Coeficiente de determinacin R^20.823

R^2 ajustado0.787

Error tpico100.395

Observaciones7

- Dado que el coeficiente de correlacin es mayor a 0.75, en nuestro caso 0.907, es aceptable; adems tenemos que El 82% del comportamiento de los costos se ve explicado por el factor ventas, por lo que la teora de que a mayores ventas mayores son los costos de electricidad se ve explicada en este anlisis.Tabla 6: CoeficientesEcuacinCoeficientes

Intercepcin4084.38997

VENTAS0.00182885

Grfico 2: Curva de regresin de Ventas y Costos

Para la estimacin de venta ptima necesitaramos analizar todos los costos que se generan en el almacn, los datos de costos electricidad no impactan en el margen final del almacn, dado que el crecimiento en ventas no es proporcional al crecimiento en los costos; por ejemplo el crecimiento en las ventas entre 250 y 550 mil (tomando los mnimos de los rangos) es de 120% mientras que los costos es del 9%.

Otra informacin importante para el clculo de los costos seran otros gastos fijos (pago de planillas, costos de mantenimiento) y gastos de otros servicios, costos de reposicin, precio de venta, cantidad de productos vendidos (demanda)4. Si un administrador abri una tienda con aproximadamente $325, 000 de movimiento anual, haga una estimacin de los costos.

Del ejercicio anterior tenemos:

COSTOS = A + B*VENTASCOSTOS = 4084.39+ 0.0018288*VENTASCOSTOS = 4084.39+ 0.0018288*125000COSTOS = 4678.85. Cmo pueden las estimaciones de las medias y desviaciones estndar de la tabla 1 ser empleadas como informacin gua para un mejor desempeo de las tiendas?

Tabla 7: Resumen Media, Mediana y Desviacin Estndar de los Costos

VENTAS ANUALES ($)MEDIAMEDIANADESVIACION ESTANDAR

250,000 < 300,0004614.54601.0115.3

300,000 < 350,0004539.14698.0439.8

350,000 < 400,0004699.94830.0420.0

400,000 < 450,0004746.84737.0307.3

450,000 < 500,0005073.45092.5308.7

500,000 < 550,0005004.84896.0443.4

550,000 < 600,0005033.05041.0381.8

Con el rango de ventas de una tienda podemos aproximar un clculo de los costos promedio de la tienda teniendo en cuenta la comparacin de costos diferenciados entre una regin y otra, esto nos permitira controlar los costos de electricidad dependiendo del tamao de ventas que tenga la tienda.

Adicionalmente dado que las diferencias de gastos entre un mximo de ventas y un mnimo de ventas no es elevado (no sufre un crecimiento proporcional) se debera buscar disminuir los costos de electricidad de manera proporcional a las ventas de la tienda.

6. Si los costos de servicios subieron en un porcentaje constante (20%) para cada frecuencia de clase, Cmo afectara esto al monto ptimo de las ventas?

Tabla 8: Tabla de datos de costos incrementados en un 20%

VENTAS ANUALES ($)123456789101112131415161718MEDIAMEDIANADESVIACION ESTANDAR

250,000 < 300,0005,4775,4775,5665,3325,7045,6705,5375,521138.3

300,000 < 350,0004,5495,6994,7085,5765,9325,8625,7775,4735,4475,638527.7

350,000 < 400,0005,1585,5454,8186,2475,7966,0365,8795,6405,796504.0

400,000 < 450,0005,4555,6645,1295,7776,1935,5065,3965,8196,0425,4525,9876,3345,7055,0215,8855,4126,2155,5425,6965,684368.7

450,000 < 500,0005,8046,3436,4726,2285,3546,3105,8106,5775,9945,9886,0886,111370.4

500,000 < 550,0005,6295,4806,8095,8756,2356,0065,875532.1

550,000 < 600,0005,7626,6406,5546,0166,2826,0495,8375,0836,1816,4405,5916,0406,049458.2

Tabla 9: Resumen de promedios de costos y ventas totales mnimas por rango

Ventas TotalesCosto Promedio

2500005537.4

3000005447.0

3500005639.8

4000005696.2

4500006088.1

5000006005.8

5500006039.6

Tabla 10: Coeficiente de Correlacin con un incremento de 20%

VENTASCOSTOS

VENTAS1

COSTOS0.9071

Tabla 11: Regresin con un incremento en 20% de los costos

Coeficiente de correlacin mltiple0.907

Coeficiente de determinacin R^20.823

R^2 ajustado0.787

Error tpico120.474

Observaciones7

De la tabla 11, Hay un correlacin de 0.91 entre los costos y las ventas y El 82% del comportamiento de los costos se ve explicado por el factor ventas, por lo que se llega a la conclusin de que el incremento constante del 20% en todas las tiendas nos lleva a los mismos indicados de correlacin y de determinacin (explicacin de una variable sobre otra)

Tabla 19: Coeficientes con un incremento en 20% de los costos

EcuacinCoeficientes

Intercepcin4901.3

Ventas Totales0.002195

Grfico 3: Curva de regresin de Ventas y Costos con 20% de incremento

COSTOS = 4901.3 + 0.002195*VENTAS4. Conclusiones

De acuerdo al anlisis de los resultados podemos concluir en lo siguiente:

Se observa un coeficiente de determinacin del 82.3% lo que indica que el factor ventas explica un 82.3% de los costos de electricidad para cada grupo de tiendas dentro del intervalo de clase.

Existe una correlacin entre el costo de consumo elctrico por tienda y el volumen de ventas de las mismas, de manera que a mayores ventas, mayor costo por consumo de energa elctrica; sin embargo, si bien los dos factores estn directamente relacionados, la proporcin de aumento es menor en los costos de consumo elctrico a comparacin del volumen de ventas.

La ecuacin obtenida nos permite predecir el costo promedio de electricidad para cada tienda establecida actualmente, y tambin puede aplicar para proyectar los costos de un proyecto futuro en esta zona.

Al aumentar en 20% las ventas se observa que los costos por consumo de energa elctrica tambin aumentaran, pero no en la misma proporcin (20%).

5. Recomendaciones

El anlisis de los datos nos indica que existe una correlacin positiva en cuanto a los costos con respecto a las ventas, es decir un nivel mayor de ventas resulta en mayor costo por electricidad puesto que evidentemente la operacin lo exige. El observar esta correlacin nos hace inferir que los costos de electricidad tiene un componente de variabilidad con respecto a las ventas y est en funcin a las mismas, es esta suposicin la que nos permite observar que el nivel de ventas no debera estar limitado por el costo de electricidad nicamente puesto que se debe conocer la composicin del costo variable en relacin a la demanda. El nivel ptimo de ventas ser aquel que permita maximizar las ganancias con respecto a sus costos totales.

Con referencia a la naturaleza de la data es importante que el anlisis de pueda realizar de una muestra mayor de datos y que al mismo tiempo estos datos sean independientes entre s para que el analista pueda comenzar su evaluacin desde la determinacin de los rangos, de esa manera se podra afinar el resultado de las ecuaciones lineales y as realizar pronsticos ms exactos que puedan servir de herramientas de toma de decisin para las realizacin de presupuestos organizacionales. Por otro lado se recomienda realizar el anlisis de datos ms representativos en el flujo de caja y su correlacin con la determinacin de un nivel de ventas optimo, por ejemplo la evaluacin de los costos fijos vs las utilidades dara como resultado los puntos de venta quiebre, que llevaran a la organizacin a negociar mejores tarifas, de esta manera la empresa podra tomar mayor control de su competitividad en cuanto a costos y maximizar su utilidad. De acuerdo al caso de estudio la hiptesis que el analista inicial quera comprobar es adecuada puesto que busca maximizar la utilidad de la empresa sin embargo se demostr que analizar nicamente el costo de electricidad no es suficiente.VENTAS ANUALES - MINIMO

VENTAS ANUALES: Mnima Curva de regresin ajustada

VENTAS ANUALES: Curva de regresin ajustada

VENTAS ANUALES: Curva de regresin ajustada