Variables Cuantitativas

1. Son tres las variables cuantitativas elegidas para este análisis: Variable: Pedidos ejecutados en el período a)Tabla de frecuencias Variables Cuantitativas

2. Variables Cuantitativas • b)Representación gráfica de frecuencias: Se ha elegido un gráfico de bastones para representar gráficamente la frecuencia de pedidos ejecutados durante el periodo. Como se puede observar en este gráfico, son más los clientes que han hecho 5 pedidos en el mes de junio, seguido por 4 pedidos. Este nos da pie a pensar que la mayoría de clientes de Magdalena realiza pedidos de delivery de pollo a la brasa una vez por semana. Sería interesante conocer en qué día de la semana se realizan dichos pedidos para así verificar si existe un día de mayor afluencia para un futuro plan de promociones.

3. Variables Cuantitativas c) Medidas de tendencia central y dispersión: Según los resultados obtenidos, se puede concluir lo siguiente: El número promedio de pedidos realizados es 5. El número de pedidos más frecuente es 5. Asimismo, 50%de los clientes realizaron menos de 5 pedidos. • El Coeficiente de variación (Cv) de esta variable es 46.29%. Esto significa que los resultados son altamente heterogéneos.

4. Variable: Venta total del periodo por cliente: a) Tabla de frecuencias

5. b) Representación gráfica de frecuencias Como se puede observar en el gráfico, la mayoría de los clientes realizaron compras por un valor inferior a S/. 278.40. De manera de complementar la información obtenida, sería interesante recabar cuál es el promedio habitual de consumo por persona para así conocer para cuántas personas aproximadamente se realiza un pedido. De esta manera la empresa podría dirigir sus promociones hacia pedidos individuales, parejas o de familia.

6. c) Medidas de tendencia central y dispersión Según los resultados obtenidos, se puede concluir lo siguiente: El gasto promedio por cliente en dicho periodo es de S/.218.41 nuevos soles. El gasto más frecuente entre los clientes en el mes de junio es de S/.50.90. Esto puede significar que hubo una promoción con dicho valor en ese mes. El 50% de los clientes realizaron ventas por un valor mayor a S/.182.60 nuevos soles El Coeficiente de variación (Cv) de esta variable es 79.53%. Esto significa que los resultados son altamente heterogéneos.

7. Variable: Importe de venta a anular: a) Tabla de frecuencias

8. b)Representación gráfica de frecuencias: En el siguiente gráfico se puede visualizar los picos más altos resaltan las deficiencias dentro del área de administración enfocándose a servicios Delivery, poder resolver los supuestos problemas que aquejan y por lo que éstos generan las anulaciones constantes día a día. Como se puede observar en el histograma, la mayor parte de las anulaciones son por un monto inferior a S/.75.64 nuevos soles. Para profundizar este análisis sería interesante conocer el número total de pedidos y el porcentaje que serían las anulaciones de este total para saber si las pérdidas son relativamente significantes o no.

9. c) Medidas de tendencia central y dispersión Según los resultados obtenidos, se puede concluir lo siguiente: El importe de anulación promedio por cliente en dicho periodo es de S/.43.93 nuevos soles. La anulación más frecuente entre los clientes en el mes de junio es de S/.43.90. Esto puede significar que hubo un producto en especial que los clientes decidieron devolver o anular. El 50% de las anulaciones realizadas por los clientes fueron por un valor mayor a S/.36.20 nuevos soles. El Coeficiente de variación (Cv) de esta variable es 79.60%. Esto significa que los resultados son altamente heterogéneos.

10. Variables Cualitativas Para nuestro tema de estudio la variable de más relevancia será “Motivos de anulaciones” ViaDerivery. • Cambio de Pedido • Cambio de canal de despacho • Cambio de boleta por factura • Cambio de producto • Cliente no ubicable • Cancelación pedido • Error de impresión • Error en registro • Otros motivos

11. b)Representación gráfica: Se ha elegido representar la información previamente descrita con un gráfico de Pareto. Según nuestro gráfico de Pareto en una proporción de 70/30, los principales problemas que la administración debería solucionarpara disminuir el nivel de anulaciones por delivery son “Cambio de Pedidos”, “Cancelación de pedido” y “Cambio de boleta por factura”. Es importante mencionar que no todas estas razones necesariamente son pérdidas en el valor de la venta.

12. Intervalos de Confianza • Intervalo de confianza: Importe de la venta anulada Lim. Inferior: 43.93 - 6.58 = 37.36 Lim. Superior: 43.93 + 6.58 = 50.51 Utilizando un nivel de confianza de 95%, el verdadero importe promedio de ventas anuladas están dentro del intervalo S/.37.36 y S/.50.51.

13. b) Intervalo de confianza: Anulación por Cambio de Pedido Proporción: 38 de 111 = 0.3423 Nivel de confianza: 95% Z.975 = 1.9600 Limite Inferior: 33.82% Limite Superior: 34.65% Error de estimación= 0.975 x = 0.00416785 Utilizando un nivel de confianza de 95%, la verdadera proporción de anulaciones por cambios de pedidos anuladas está dentro del intervalo 33.82% µ 34.65%.

14. (n-1)*S2 ; (n-1)*S2 [ ] CHI-MAYOR CHI-MENOR • c) Intervalo de confianza: Importe de la venta anulada que generó pérdidas Nivel de confianza: 90% N=76 ------Venta que generó pérdidas IC(s 2 )= IC(s 2 )= [ (76-1)*(659.92)^2 ; (76-1)*(659.92) ^2] CHI-MAYOR CHI- MENOR Con una confianza de 90%, la verdadera varianza del importe de anulación de los pedidos que generaron pérdidasestá entre 52.942 y 100.839.

15. Conclusiones • Reunir la información de los pedidos realizados por Delivery nos permite analizar el hábito de consumo de pollo a la brasa en el distrito de Magdalena. Es crucial que la información sea estandarizada para poder analizar y comparar la información presentada. Por ejemplo, se encontró que en la variable “Motivos de anulación” quienes tomaron la orden registraron con sus propias palabras los motivos lo cual significó se detectarán más razones de las que realmente habrían. • La base de datos de la sucursal de Magdalena no cuenta con información actualizada de sus clientes. Una base de datos más completa permitiría conocer mejor el comportamiento de consumo del cliente para así también poder iniciar acciones de Marketing directo. • Aproximadamente 20% de las anulaciones fueron causadas por errores en el registro del pedido o cliente (dirección, tipo de comprobante solicitado, entre otros), es decir errores humanos, que no afectan la venta pero sí deberían ser considerado para temas correctivos.

16. Recomendaciones • Si las anulaciones son el resultado de alguna negligencia por parte del empleado (quien toma el pedido) se debe capacitar y motivar al mismo con el fin de evitar cualquier queja por parte del cliente. • Para garantizar la calidad del producto que vende Pardos Chicken se sugiere que haya un supervisor en el área de cocina para verificar que el producto que va a ser enviado vía delivery sea de calidad (que no esté crudo, que el producto esté bien preparado según sus estándares de calidad, que sea el producto que solicitó el cliente). • De esta manera la posibilidad de anular algún pedido sería algo excepcional.