1. ADMINISTRACION DE LA
DEMANDA
ING. CECILIA MARIA ATENCIA BERBESI
INSTITUTO DE SUPERIOR DE EDUCACION RURAL
ISER
2.014

2. ANÁLISIS DE LA DEMANDA
SE ENTIENDE POR DEMANDA
LA CANTIDAD
DE BIENES Y SERVICIOS QUE EL
MERCADO REQUIERE O SOLICITA
PARA BUSCAR LA SATISFACCIÓN
DE UNA NECESIDAD ESPECÍFICA A UN PRECIO
DETERMINADO

3. COMO SE ANALIZA LA DEMANDA
EL PRINCIPAL PROPÓSITO QUE SE PERSIGUE CON EL ANÁLISIS DE LA
DEMANDA ES DETERMINAR Y MEDIR CUALES SON LA S FUERZAS
QUE AFECTAN LOS REQUERIMIENTOS DEL MERCADO CON RESPECTO
A UN BIEN O SERVICIO, ASI PUES COMO DETERMINAR LA
POSIBILIDAD DE PARTICIPACIÓN DEL PRODUCTO DEL PROYECTO EN
LA SATISFACCIÓN DE DICHA DEMANDA
DEMANDA = CONSUMO NACIONAL APARENTE
= PRODUCCIÓN NACIONAL+ IMPORTACIONES-EXPORTACIONES

4. EXISTEN VARIOS TIPOS DE
DEMANDA
DEMANDA SATISFECHA: En la que lo ofrecido
al mercado es exactamente lo que este requiere.
•SATISFECHA SATURADA: Ya no puede soportar una
mayor cantidad del bien o servicio en el mercado.
•SATISFECHA NO SATURADA: Aparentemente
satisfecha pero se puede hacer crecer mediante el uso
adecuado de herramientas mercadotécnicas como la
oferta y la publicidad
DEMANDA INSATISFECHA: En la que lo producido
no alcanza a cubrir lo requerido
1. EN RELACIÓN CON SU OPORTUNIDAD

5. EXISTEN VARIOS TIPOS DE DEMANDA
DEMANDA CICLICA O ESTACIONAL: Relacionada
con los periodos del año por circunstancias
climatologías o comerciales
DEMANDA DE BIENES NO NECESARIOS O DE
GUSTO (Perfumes, ropa fina, satisface gusto no
necesidad)
DEMANDA DE BIENES SOCIAL Y NACIONALMENTE
NECESARIOS (Alimentación, vestido, la vivienda)
DEMANDA CONTINUA: Durante largos periodos de
tiempo, normalmente en crecimiento como los
alimentos + población + consumo

6. ESTUDIO DE MERCADO
METODOS PARA PREDECIR LA DEMANDA
PRODUCTO NUEVO:
 Investigación de Mercados.
 Productos Similares.
 Competencia.
PRODUCTO QUE YA ESTA EN EL MERCADO:
 Basarse en datos históricos (permite proyectar la
demanda futura).
 Retroalimentación – Cliente.
EXISTEN 2 TIPOS DE METODOS PARA PREDECIR LA
DEMANDA:
 Cualitativo.
 Cuantitativo.

7. ESTUDIO DE MERCADO
ENFOQUES CUALITATIVOS PARA PREDECIR LA
DEMANDA
Se clasifican según la complejidad que va desde
elementos intuitivos acerca de hechos del futuro hasta
paneles de expertos y encuestas de opinión con
orientación científica. Sin embargo, son de naturaleza
subjetiva.
 Por ejemplo, si una empresa quiere desarrollar una
predicción para un producto totalmente nuevo o si ha
habido grandes desequilibrios en la economía o en la
industria, un enfoque cualitativo cobra sentido.
 Estos enfoques suelen utilizarse también como es difícil o
costoso desarrollar o implementar un modelo matemático.
 El enfoque cualitativo es el de predicción más común en el
ámbito de los negocios y el gobierno.

8. ESTUDIO DE MERCADO
ENFOQUES CUALITATIVOS PARA PREDECIR LA
DEMANDA
1. Consenso del Comité Ejecutivo
Las predicciones pueden desarrollarse interrogando a
un pequeño grupo de ejecutivos eruditos para analizar
sus opiniones en cuanto a los valores futuros de los
aspectos por predecir.
La técnica del consenso del comité ejecutivo permite
la fusión de las opiniones de una sección de expertos
ínter funcionales, pero los factores funcionales o la
presencia de un miembro poderoso puede impedir
que el grupo llegue a un verdadero consenso.
Esta técnica es relativamente económica y es la más
utilizada en las predicciones a mediano y a largo
plazos.

9. ESTUDIO DE MERCADO
ENFOQUES CUALITATIVOS PARA PREDECIR LA DEMANDA
2. Método Delphi
 Este método también involucra a un grupo de expertos que
comparten información y, eventualmente llegan a un consenso
en una predicción a largo plazo con respecto a las tecnologías
del futuro o las ventas futuras de un nuevo producto.
 En el método Delphi los miembros del panel usualmente se
ubican en diferentes lugares y participan desde el anonimato.
 Cada miembro del panel llena un cuestionario preparado y lo
devuelve al coordinador de la empresa, quien sintetiza los
resultados y los utiliza para preparar un nuevo cuestionario.

10. ESTUDIO DE MERCADO
ENFOQUES CUALITATIVOS PARA PREDECIR LA
DEMANDA
3. Estructura de la Fuerza de Ventas
 En muchas compañías la fuerza de ventas entra en contacto directo
con los clientes lo cual constituye una buena fuente de información
que considera las intenciones de los clientes a corto y a mediano
plazos.
 Este conocimiento puede ayudar a la empresa a lograr una
predicción con rapidez y a bajo costo.
 Con la técnica de la estructura de la fuerza de ventas, se solicita a
cada representante de ventas hacer un estimado de éstas en su
territorio para la temporada que se aproxima. Las predicciones de
distrito se combinan entonces hasta crear una predicción global.

11. ESTUDIO DE MERCADO
ENFOQUES CUALITATIVOS PARA PREDECIR LA
DEMANDA
4. Encuesta a los Clientes
 Una empresa también puede basar sus predicciones en los planes
establecidos de compras futuras de sus clientes actuales y potenciales
mediante una encuesta a los clientes.
 Esta información puede obtenerse directamente por medio de
encuestas personales, por teléfono, correo o fax.
 La mejor información es la que se solicita a los clientes.
 Recuérdese que la validez y la confiabilidad de los resultados de la
encuesta dependen de la capacidad de la muestra para reflejar las
intenciones del público, que a su vez es un reflejo del tiempo, el dinero
y los otros recursos disponibles para los investigadores.

12. ESTUDIO DE MERCADO
MODELOS CUANTITATIVOS DE PREDICCION
 Estos métodos cuantitativos emplean los modelos
matemáticos y los datos históricos para predecir la demanda.
 Así, el pasado se utiliza para predecir el futuro.
Hay dos tipos :
1. Los modelos causales.
2. Los modelos de series de tiempo.
1. Modelos Causales
 Regresión Múltiple.
 Programación Lineal.

13. ESTUDIO DE MERCADO
MODELOS CUANTITATIVOS DE PREDICCION
2. Modelos de Series de Tiempo
• Este modelo incluye elaborar graficas de los datos de demanda
(u otros tipos de datos) sobre una escala de tiempo.
• Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones
cronológicamente clasificadas que se toman a intervalos
regulares para una variable particular.
• Sin embargo, es frecuente que las series de tiempo se analicen
para identificar cualquier tendencia, factores de temporada y/o
factores cíclicos que influyen en los datos de la demanda.
• Cuando se requieren predicciones a corto plazo que apoyen la
programación de la producción, control de inventarios, fijación
de precios para los productos y que determinen el lanzamiento
oportuno de las promociones especiales, las técnicas de los
modelos de series de tiempo son valiosas.

14. ESTUDIO DE MERCADO
MODELOS DE DESCOMPOSICIÓN DE SERIES DE
TIEMPOS
1. Tendencia.
2. Variación de temporada
3. Variación Cíclica.
4. Variación Aleatoria.
 Cuando se analiza una serie de tiempo, a menudo puede identificarse
cualquier tendencia de temporada y/o de factores cíclicos que influyen
en la variable en observación.
 Las tendencias reflejan los cambios en la tecnología, los estándares de
vida, los índices de población, etc.
1. TENDENCIA (T): Es el grado de orientación de los datos
positivo, negativo o estable de los datos en el tiempo y eso se puede
medir. Se puede predecir el futuro de las ventas o el comportamiento
de la tendencia.

15. ESTUDIO DE MERCADO
MODELOS DE DESCOMPOSICIÓN DE SERIES DE
TIEMPOS
1. EJEMPLO DE TENDENCIA:
Unidades
Meses
Unidades
Meses
Unidades
Meses
TENDENCIA
POSITIVA
TENDENCIA
ESTABLE
TENDENCIA
NEGATIVA

16. ESTUDIO DE MERCADO
MODELOS DE DESCOMPOSICIÓN DE SERIES DE
TIEMPOS
2. VARIACIONES DE TEMPORADAS:
 Comportamiento de la demanda en un determinado
tiempo que puede ser alto o bajo. Las variaciones de
temporada pueden corresponder a las estaciones del
año, a los días festivos o a diferentes momentos del
día o la semana.
 La temporada es la variación que se repite a
intervalos fijos. Puede durar un año o sólo unas
pocas horas.
 Los patrones de temporada pueden motivarse en
muchos factores, incluido el clima (por ejemplo, las
ventas de acondicionadores de aire), las horas de
trabajo (por ejemplo, el volumen del tráfico) y las
políticas de una empresa (por ejemplo, el recaudo de
los ingresos de una empresa refleja su modelo de

17. ESTUDIO DE MERCADO
MODELOS DE DESCOMPOSICIÓN DE SERIES
DE TIEMPOS
3. VARIACIÓN CICLICA (C):
 Es una variación de temporada pero con
comportamientos mayores a un año (mundiales t.v.).
 Las alzas y las bajas de la economía o de una industria
específica se representan en variaciones cíclicas.
 El ciclo de negocios que se repite de cinco a diez años
es un ejemplo. La variación cíclica tiene una duración
de por lo menos un año; la duración varía de un ciclo a
otro.

18. ESTUDIO DE MERCADO
MODELOS DE DESCOMPOSICIÓN DE SERIES
DE TIEMPOS
4. VARIACION ALEATORIA (E):
 Variaciones que la empresa no las puede predecir.
 Las variaciones aleatorias son variaciones en la demanda
que no pueden explicarse mediante tendencias,
variaciones de temporada o variaciones cíclicas.
 Un suceso impredecible, como una guerra, una huelga,
un terremoto o partes de la legislación, puede causar
grandes variaciones aleatorias.
 A diferencia de la tendencia y de las variaciones de ciclo
y de temporada, la variación aleatoria siempre está
presente.

19. ESTUDIO DE MERCADO
MODELOS DE DESCOMPOSICIÓN DE SERIES DE
TIEMPOS
La tendencia se puede medir con la Regresión Lineal.
F(t)= b(t) + a
Donde;
t= Numero de periodos siguientes al periodo base.
b, a= Método de los mínimos cuadrados o Regresión
Lineal.

20. ESTUDIO DE MERCADO
PROYECCIONES DE TENDENCIA
Un período t se selecciona como el tiempo base. La
demanda para un conjunto de períodos consecutivos,
comenzando con el período base, se representa en una
grafica.
El eje “x” usualmente representa los períodos, en tanto que
el eje “y” representa la demanda.
Estos datos se utilizan para calcular la línea de tendencia o
la ecuación de la tendencia lineal de la siguiente forma:
Ft = a + b * t
Línea de tendencia lineal:
T = Número de periodos siguientes al periodo base
Ft = demanda estimada para el periodo t
a = demanda para el periodo base
b = pendiente de la línea de tendencia

21. ESTUDIO DE MERCADO
Después de calcular la línea de tendencia correspondiente,
ésta puede proyectarse un año o más. La predicción
trimestral debe multiplicarse por el índice de temporada.
 Ejemplo Nº 1: Una proyección de tendencia simple. La
demanda anual de la familia de productos Familia durante los
últimos cinco años es la siguiente:
La empresa esta interesada en determinar cual seria su
proyección de ventas para el año 6.

22. ESTUDIO DE MERCADO
Solución
La línea de tendencia que mejor se ajusta a los datos de la
demanda para un período de cinco años puede encontrarse
utilizando el método de los mínimos cuadrados descrito a
continuación.
Calcular la tendencia utilizando el método de los mínimos
cuadrados.
El análisis de regresión se utiliza cuando existe una relación
casual entre la variable por predecir y al menos otra variable.
En la regresión lineal simple, una variable (la variable
dependiente) es una función lineal de una sola variable
independiente.

23. 1. METODO DE LOS MINIMOS
CUADRADOS
X Y X*Y X2 Y2
años demanda
1 6600 6600 1 43560000
2 10450 20900 4 109202500
3 12700 38100 9 161290000
4 15450 61800 16 238702500
5 18880 94400 25 356454400
Sumatoria 15 64080 221800 55 909209400
Promedio 3 12816 11
N 5

24. ESTUDIO DE MERCADO
PASOS:
1. Hallar el valor de a y b para la línea de tendencia.
El objetivo de la regresión lineal simple es hallar una
línea recta que se “ajuste” a los datos. Esto se hace
mediante el empleo del principio de los mínimos
cuadrados; Matemáticamente puede expresarse así:
Y = a + bx
b= 221800 MENOS 192240 29560
55 45 10
a= 64080 MENOS 44340
5
2956
3948

25. ESTUDIO DE MERCADO
PROYECCIONES DE TENDENCIA
La línea de tendencia que mejor se ajusta a estos
datos puede hallarse utilizando el método de los
mínimos cuadrados o la opción de análisis de
regresión lineal. La línea de tendencia en este
ejemplo es:
Ft =3980 +2940t.
Para hallar la predicción de la demanda para el
año siguiente (año 6) , simplemente se resuelve la
ecuación para t=6.
Ft =3980 +2940 (6).
Ft = 21.620

26. ESTUDIO DE MERCADO
2. Graficar la tendencia.
Por tanto la línea de tendencia es:
Y = 3980+ 2940x, véase la grafica de tendencia.

27. ESTUDIO DE MERCADO
3. Hallar la correlación
La resistencia de la asociación lineal entre Y y X (nivel de
confianza) se indica mediante el coeficiente de correlación R2.
Clasificación de la Correlación:
• Correlación Perfecta : r = 1
• Correlación Excelente: 0.90 < r < 1
• Correlación Aceptable: 0.80 < r < 0.90
• Correlación Regular : 0.60 < r < 0.80
• Correlación Mínima : 0.30 < r < 0.60
• No hay Correlación : r < 0.30
Cuando la correlación es menor a 0.6 no es tan confiable; se
tiene riesgo.
 Para el ejemplo de productos familia: R = 0.994, en este caso
hay una relación positiva muy fuerte entre tiempo y demanda.

28. ESTUDIO DE MERCADO
4. Hallar el periodo predicho, F (6) para
estimar la demanda en el futuro.
F (t) = a + b(x)
F (6) = 3980 + 2940(6) = 21620 unidades.
Lo que quiere decir que la empresa puede
estimar con un 99.4% de confianza que las
ventas para el año 6, serán de 21.620
unidades.

29. ESTUDIO DE MERCADO
4. Hallar el periodo predicho, F (6) para estimar la demanda
en el futuro.
 EJERCICIO CLASE
Hallar el valor de la predicción ventas para los periodos
(meses); F (10), F (11), F (12) con su respectiva
correlación.
MESES DEMANDA
1 16
2 35
3 45
4 64
5 86
6 96
7 106
8 124
9 134
10 ?
11 ?
12 ?

30. ESTUDIO DE MERCADO
 DESARROLLO:
X Y X*Y X2 Y2
MESES DEMANDA
1 16 16 1 256
2 35 70 4 1225
3 45 135 9 2025
4 64 256 16 4096
5 86 430 25 7396
6 96 576 36 9216
7 106 742 49 11236
8 124 992 64 15376
9 134 1206 81 17956
Sumatoria 45 706 4423 285 68782
Promedio 5 78,44 31,67
N 9
b= 4423 MENOS 3530 893 14,88
285 225 60
a= 706 MENOS 670 4,03
9

31. ESTUDIO DE MERCADO
LINEADE TENDENCIA
y = 14,883x + 4,0278
R
2
= 0,9918
0
20
40
60
80
100
120
140
160
1 2 3 4 5 6 7 8 9
MESES
DEMANDA
Serie1
Lineal (Serie1)

32. ESTUDIO DE MERCADO
5. INDICE DE TEMPORADA
 Paso 1: Identificar el Índice de Temporada.
El índice de temporada para cada trimestre se
calcula utilizando la fórmula siguiente:
SIq = factor promedio de temporada para el
trimestre ó del periodo evaluado q.
D qj = demanda real para el trimestre ó del
periodo evaluado q en el año j.
D j = promedio de demanda trimestral ó del
periodo evaluado en el año j.
m = número de años ó periodos a evaluar.

33. EJEMPLO
Por ejemplo el índice de temporada para el trimestre 1 es
0.6+
 De igual modo los índices de temporada para los
trimestres 2,3,4 son 1.1, 1.5, y 0.8 respectivamente.

34. ESTUDIO DE MERCADO
INDICE DE TEMPORADA
 Paso 2: Destemporalizar la Demanda
Nota: La Columna (4) de la demanda destemporalizada
se obtiene de = dividir la demanda real (Columna 2) /
entre el índice de temporada (Columna3) Redondeado.

35. ESTUDIO DE MERCADO
 Pasó 3: Calcular la Línea de Tendencia.
Con un ajuste del 88,8%, podemos estimar que el
componente de tendencia de los datos se comportan
según la
F(t) = 171.1t + 2823.

36. ESTUDIO DE MERCADO
 Pasó 4: Estimar la Demanda Futura: Usando la
Ecuación de Predicción (paso 3)
 Pasó 5: Ajustar la Demanda a los Factores de
Temporada Se multiplica la demanda estimada
por los correspondientes índices de temporada
para cada periodo:

37. ESTUDIO DE MERCADO
 Pasó 5: Ajustar la Demanda a los Factores de
Temporada Se multiplica la demanda estimada por los
correspondientes índices de temporada para cada
periodo:
GRAFICO DE PROYECCION DE LA
DEMANDA
y = 195,84x + 2616,5
R2
= 0,286
0
2000
4000
6000
8000
10000
0 5 10 15 20
PERIODO
DEMANDA