Informe Caso SEAT
Enviado por Carolina Villegas Aristizabal • 17 de Septiembre de 2020 • Informes • 1.206 Palabras (5 Páginas) • 96 Visitas
Informe Caso SEAT
Análisis del entorno y ventajas competitivas
Objetivo: Abordar desde la dirección de SEAT, algunos aspectos de un modelo de estimación, de la demanda de turismos de la compañía encargado al departamento de marketing. En particular, el caso práctico se centra en las variables exógenas relevantes y no relevantes a considerar y en las fuentes de información utilizadas.
- ¿Cree que existe una relación entre las ventas de SEAT y las del sector del automóvil? En caso afirmativo, ¿cómo es?
Rta: Para determinar si existe relación entre las ventas del sector automovilístico y las de SEAT, procedemos a realizar el método de coeficiente de correlación.
[pic 1]
Sector Automovilístico | Coef. De Correlación |
Ventas Seat | 0,96 |
Ventas Sector |
[pic 2]
Al obtener un coeficiente de correlación del 0.96 muy cerca del 1 nos indica que están directamente relacionados, adicional a que son positivos; esto nos da a entender que al crecer las ventas del sector automovilístico crecerían las de SEAT.
- Para realizar la previsión de demanda de la compañía, ¿qué cree que debemos estimar? ¿Por qué?
Rta: Se sugiere realizar un análisis externo e interno de la compañía, que nos ayuda a cerrar brechas acordes al crecimiento o desviación que tenga el sector. Para esto nos apoyamos en el Diamante de Porter analizando los factores del país; las 5 fuerzas de Porter que me indican las ventajas competitivas y complementamos con PESTEL analizando los factores Políticos, económicos, tecnológicos, ético y legales.
- ¿Cómo es la relación de la variable «ventas de coches totales del sector» con cada una de las demás variables?
Rta: Para determinar la relación entre las variables con las ventas del sector, sacamos la formula del coeficiente de correlación.
Sector Automovilístico | Dólar/barril | IPC | % IPC | % PIB | % Interés | % Tasa paro | RBD | # conductores |
Ventas Sector | 0,48 | 0,52 | -0,40 | 0,56 | -0,60 | -0,77 | 0,61 | 0,59 |
Si calculamos el coeficiente de correlación de las ventas del sector con el resto de las variables, podemos analizar que entre más se acerque a 1 tenemos una relación más directa entre ellos. Viendo los resultados que nos arroja esta fórmula consideramos que las variables que inciden en el sector de coches es la del % de tasa de paro, en este caso afecta de manera negativa, entre más sea el desempleo menos probabilidad de compras de coches se tienen en el país. Adicional tenemos la variable de Renta bruta disponible, puede que no se acerque a 1 siendo un impacto medio, pero entre más ingresos tenga la población, tienen la posibilidad de adquirir su coche, lo que incrementaría las ventas del sector, a su vez, para este caso las de SEAT teniendo en cuenta que estas están directamente relacionadas con este.
Rta: A continuación, se grafica cada variable determinando la relación que tiene con el sector.
El Dólar/barril con un coeficiente de correlación del 0,48 está directamente relacionado con un impacto débil.
[pic 3]
El IPC con un coeficiente de correlación del 0,52 está directamente relacionado con un impacto débil.
[pic 4]
El % IPC con un coeficiente de correlación del -0,40 está directamente relacionado con un impacto débil.
[pic 5]
El % PIB con un coeficiente de correlación del 0,56 está directamente relacionado con un impacto débil.
[pic 6]
El % Interés con un coeficiente de correlación del -0,60 está directamente relacionado con un impacto débil.
[pic 7]
El %Tasa de paro con un coeficiente de correlación del -0,77 está directamente relacionado con un impacto alto.
[pic 8]
La Renta bruta disponible con un coeficiente de correlación del 0,61 está directamente relacionado con un impacto débil.
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