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UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
DISEÑO Y CONSTRUCCION DE UNA APLICACIÓN PARA LA PROYECCION DE VENTA DE LOS
NEGOCIOS NO TARIFARIOS DE METRO S.A.
PROYECTO DE GRADO PARA OPTAR AL GRADO DE MAGÍSTER EN INGENIERÍA DE NEGOCIOS CON TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN
JUAN FRANCISCO PINTO GODOY
PROFESOR GUÍA Sr. OSCAR BARROS VERA
MIEMBROS DE LA COMISIÓN
Sr. EDUARDO CONTRERAS VILLABLANCA Sr. EZEQUIEL MUÑOZ KRSULOVIC
Sr. JULIO SALAZAR PEREIRA
SANTIAGO DE CHILE
2009
2
ÍNDICE
1 RESUMEN EJECUTIVO 11
2 ANTECEDENTES 12
2.1 INTRODUCCIÓN 12
2.2 DESCRIPCIÓN DEL DOCUMENTO. 14
3 MARCO TEÓRICO – CONCEPTUAL Y METODOLÓGICO 16
3.1 LA ESTRATEGIA CORPORATIVA 16
3.2 CONCEPTUALIZACIÓN Y TEORÍA DE DIVERSIFICACIÓN EMPRESARIAL 18
3.3 MODELO DE AFLUENCIA 28
3.4 CARACTERIZACIÓN DE USUARIOS 35
1.1.1 SEXO 36
1.1.2 EDAD 36
1.1.3 INGRESO 36
1.1.4 MATRIZ GSE – SEGÚN NIVEL EDUCACIONAL Y OCUPACIÓN 36
3.5 CONCLUSIONES MARCO TEÓRICO 37
3.6 ALCANCES AL MODELO PLANTEADO. 38
3.7 VALIDACIÓN DEL MODELO DE PROYECCIÓN DE VENTAS 40
3.7.1 VALIDACIÓN DEL MODELOS. 41
4 MODELO DE NEGOCIO PROPUESTO Y JUSTIFICACION ECONÓMICA.
49
4.1 BREVE DESCRIPCIÓN DEL NEGOCIO INMOBILIARIO DE METRO S.A. 55
4.2 MODELO DE NEGOCIO 56
4.2.1 DEFINICIÓN DE PRODUCTO 56
4.2.2 PRODUCTOS INMOBILIARIOS 58
4.2.3 MERCADO INMOBILIARIO 60
4.2.4 CLIENTES 60
4.2.5 PRECIO 62
3
4.3 ANÁLISIS DE LA INDUSTRIA INMOBILIARIA 64
4.3.1 ANÁLISIS DE PORTER 64
4.3.2 ANÁLISIS FODA 70
4.3.2.1 ANÁLISIS INTERNO 70
4.3.2.2 ANÁLISIS EXTERNO 72
5 DETALLE DE LA ARQUITECTURA DE LOS PROCESOS 75
5.1 ACTIVIDADES A AUTOMATIZAR. 76
5.2 ARQUITECTURAS TECNOLÓGICAS E-BUSINESS 86
5.2.1 ARQUITECTURA DE CONSOLIDACIÓN Y DE PREPARACIÓN DE DATOS. 86
5.2.2 ARQUITECTURA DE ANÁLISIS DE AFLUENCIA. 87
5.2.3 ARQUITECTURA DE SEGMENTACIÓN DE USUARIOS. 89
5.2.4 ARQUITECTURA DE RUTINA DE BÚSQUEDA DE LOCALES SEMEJANTES. 90
5.2.5 ARQUITECTURA DE PROYECCIÓN DE VENTAS. 91
5.3 DETALLE DE LA LÓGICA DE NEGOCIOS 93
5.3.1 LÓGICA DE VALIDACIÓN DE USUARIO. 93
5.3.2 LÓGICA DE CARGA DE DATOS. 93
5.3.3 LÓGICA DE CÁLCULO DE AFLUENCIA 94
5.3.4 LÓGICA DE MODELO DE SEGMENTACIÓN. 95
5.3.5 LÓGICA DE MODELO DE BÚSQUEDA DE LOCAL SEMEJANTE. 96
5.3.6 MODELO DE PROYECCIÓN DE VENTAS Y TRANSACCIONES. 97
6 DISEÑO DE LAS APLICACIONES COMPUTACIONALES 99
6.1 CASOS DE USO 99
6.2 DOCUMENTACIÓN DE CASOS DE USOS 102
6.2.1 DOCUMENTACIÓN DE CARGA DE DATOS 102
6.2.2 DOCUMENTACIÓN DE CÁLCULO DE AFLUENCIA. 104
6.2.3 DOCUMENTACIÓN MODELO DE SEGMENTACIÓN. 105
6.2.4 DOCUMENTACIÓN DE REVISIÓN DE MODELO 105
4
6.2.5 DOCUMENTACIÓN PROYECCIÓN DE VENTAS 106
6.2.6 DOCUMENTACIÓN MODELO DE BÚSQUEDA DE LOCAL SEMEJANTE. 108
6.3 DEFINICIONES DE CLASES A NIVEL LÓGICO 109
6.3.1 CLASES BOUNDARY 109
6.3.2 CLASES ENTITY 111
6.3.3 CLASES CONTROL 113
6.4 DIAGRAMAS DE ESCENARIOS. 116
6.5 DIAGRAMAS DE REALIZACIONES. 120
6.6 ESCENARIO DE CARGA DE DATOS. 121
6.7 ESCENARIO DE CÁLCULO DE AFLUENCIA 122
6.8 ESCENARIO DE SEGMENTACIÓN DE USUARIO 123
6.9 ESCENARIO DE CÁLCULO DE ERROR 124
6.10 ESCENARIO DE RUTINA DE BÚSQUEDA LOCALES SEMEJANTES 125
6.11 ESCENARIO DE PROYECCIÓN DE VENTAS 126
6.12 MODELOS DE CLASES LÓGICAS. 127
6.13 DIAGRAMA DE CLASE CARGA DE DATOS 127
6.14 DIAGRAMA DE CLASE CALCULO DE ERROR 128
6.15 DIAGRAMA DE CLASES RUTINA DE BÚSQUEDA LOCAL SEMEJANTE 129
6.16 DIAGRAMA DE CLASE PROYECCIÓN DE VENTAS 130
6.17 DIAGRAMA DE CLASE CÁLCULO DE AFLUENCIA 131
6.18 DIAGRAMA DE CLASE SEGMENTACIÓN DE USUARIO 132
6.18.1 ESCENARIO DE CARGA DE DATOS. EMPAQUETAMIENTO DE CLASES. 133
7 CONSTRUCCIÓN DE LAS APLICACIONES TI 134
7.1 DISEÑO FÍSICO DE LA APLICACIÓN PARA PHP 135
7.1.1 ESCENARIO DE CARGA DE DATOS. 136
7.1.2 ESCENARIO DE CÁLCULO DE AFLUENCIA 137
7.1.3 ESCENARIO DE SEGMENTACIÓN DE USUARIO 138
7.1.4 ESCENARIO DE CÁLCULO DE ERROR 139
5
7.1.5 ESCENARIO DE RUTINA DE BÚSQUEDA LOCALES SEMEJANTES 140
7.1.6 ESCENARIO DE PROYECCIÓN DE VENTAS 141
7.2 MODELOS DE CLASES LÓGICAS. 142
7.2.1 DIAGRAMA DE CLASE CARGA DE DATOS 142
7.2.2 DIAGRAMA DE CLASE CALCULO DE ERROR 143
7.2.3 DIAGRAMA DE CLASES RUTINA DE BÚSQUEDA LOCAL SEMEJANTE 144
7.2.4 DIAGRAMA DE CLASE PROYECCIÓN DE VENTAS 145
7.2.5 DIAGRAMA DE CLASE CALCULO DE AFLUENCIA 146
7.2.6 DIAGRAMA DE CLASE SEGMENTACIÓN DE USUARIO 147
7.3 CONSTRUCCIÓN DEL PROTOTIPO. 148
7.3.1 CARACTERÍSTICAS DEL PROTOTIPO. 150
7.3.2 PANTALLA DE INGRESO. 152
7.3.3 PANTALLA INGRESO DE VARIABLES 154
7.3.4 PANTALLA RESULTADOS PROYECCIÓN DE VENTAS 160
8 IMPLEMENTACIÓN DE LOS PROCESOS DISEÑADOS Y LOS SISTEMAS
DE APOYO TI 162
8.1 ASPECTOS TÉCNICOS 162
8.2 INTEGRACIÓN SISTEMA TRANSACCIONAL DE NEGOCIOS (STN) 163
8.3 INTEGRACIÓN SISTEMA DATA WAREHOUSE 164
8.4 ASPECTO DE MANEJO DE CAMBIO 164
8.5 ASPECTOS TECNOLÓGICO 165
8.6 ASPECTO ORGANIZACIONAL 166
8.6.1 CLIENTES COMERCIALES 167
8.6.2 CLIENTE COMERCIAL INMOBILIARIO 168
9 PLAN PILOTO 169
9.1 CONTEXTO DEL PLAN PILOTO 169
9.2 ETAPAS DEL PLAN PILOTO 170
6
9.3 PROYECCIÓN MEDIANTE EL SOFTWARE 172
9.4 RESULTADOS DEL PILOTO 174
9.4.1 RESULTADO CONCRETO DE LA EXPERIENCIA 177
FINALMENTE, COMO SE PUEDE APRECIAR, NO SOLO SE LOGRÓ UN BUEN RESULTADO
PRODUCTO DE AMPLIAR EL TAMAÑO DE LA PANADERÍA, SINO QUE TAMBIÉN SE REALIZÓ
UN BUEN TRABAJO EN LO QUE SE REFIERE A AMBIENTACIÓN DEL LOCAL. 180
9.5 CONCLUSIONES DE LA EXPERIENCIA. 180
9.5.1 ASPECTOS DETERMINANTES PARA EL ÉXITO FUTURO 182
10 EVALUACIÓN DEL MODELO DE NEGOCIO Y JUSTIFICACIÓN
ECONÓMICA 184
10.1 MODELO TARIFARIO PROPUESTO. 184
10.2 DEFINICIÓN DEL PRODUCTO 187
10.3 IMPLICANCIAS DEL MODELO 187
10.4 INGRESOS 188
10.5 COSTOS 197
10.5.1 COSTOS DE DESARROLLO 197
10.5.2 COSTOS DEL PERSONAL 197
10.6 FLUJO DE CAJA 198
10.6.1 FLUJO DE CAJA DEL ESCENARIO OPTIMISTA: 200
10.6.2 FLUJO DE CAJA ESCENARIO PESIMISTA 201
11 GENERALIZACIÓN DE LA EXPERIENCIA MEDIANTE UN PATRÓN DE
PROCESO Y FRAMEWORK 202
11.1 GENERALIDADES 202
11.2 DOMINIO DE APLICACIÓN 205
11.3 FRAMEWORK CÁLCULO DE AFLUENCIA 208
11.4 FRAMEWORK SEGMENTACIÓN DE USUARIO 209
11.5 FRAMEWORK RUTINA DE BÚSQUEDA LOCAL SEMEJANTE 210
7
11.6 FRAMEWORK PROYECCIÓN DE VENTAS 211
12 BIBLIOGRAFIA 212
13 ANEXOS 215
13.1 ANEXO 1: ESTÁNDARES INFORMÁTICOS PARA PROYECTOS DE SOFTWARE EN
METRO S.A 215
13.1.1 PLATAFORMA ESTÁNDAR 215
13.1.2 CONSIDERACIONES GENERALES EN LA IMPLANTACIÓN Y DE DESARROLLO
DE SOFTWARE 216
13.2 ANEXO 2: TECNOLOGÍAS DISPONIBLES EN EL MERCADO PARA EL CONTEO DE
PERSONAS 221
13.2.1 PRINCIPIO FUNCIONAL 221
13.2.2 POSIBILIDADES DE APLICACIÓN 222
13.3 ANEXO 3: REQUERIMIENTOS DE SISTEMA EXPUESTOS EN EL DOCUMENTO DE
LICITACIÓN. 225
13.4 ANEXO 4: PANTALLAS ADICIONALES SISTEMA DE PROYECCIÓN DE VENTAS. 232
8
ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS
Figura N° 3-1: Mapa Literatura Estratégia Corporativa. _____________________ 17
Figura N° 3-2: Mapa estratégico de METRO S.A. _________________________ 20
Figura N° 3-3: los Cuatro elementos de Ansoff. ___________________________ 21
Figura N° 3-4: Medición de estrategias de diversificación empresarial. _______ 24
Figura Nº 3-5: Esquema de Zonas. Ejemplo, Mesanina Pedro de Valdivia. ___ 31
Figura N° 3-6: Esquema de Zonas. Ejemplo, Andén Pedro de Valdivia. ______ 31
Figura N° 3-7: Esquema utilizado como modelo para el cálculo de afluencia. Afluencia de Entrada a la Estación. _________________________________ 34
Figura N° 3-8: Esquema utilizado para el modelo de cálculo de afluencia. Afluencia de Salida. _______________________________________________ 35
Figura N° 3-9 GSE según Ocupación y Nivel educacional del Jefe de Hogar. Fuente: Ipsos ____________________________________________________ 37
Figura N° 3-10: Tabla porcentual por estaciones, de personas que realizan otras actividades en la red de Metro. _____________________________________ 39
Figura N° 3-11: Evaluación de las variables cualitativas para ―Castaño‖. _____ 43
Figura N° 3-12: Estaciones Semejantes (según GSE). _____________________ 44
Figura N° 3-13: Proyecciones de Afluencia por local (para cada local semejante). ______________________________________________________ 46
Figura N° 3-14: ―Pesos para la corrección de ventas en el modelo propuesto‖ 47
Figura N° 3-15: Tabla de ventas proyectadas para los locales semejantes. ___ 48
Figura N° 3-16: Error en la proyección por medio del modelo _______________ 48
Figura N° 4-1: ―Estructura del Departamento de Negocios‖ _________________ 51
Figura N° 4-2: ―Modificación afluencia primer trimestre Transantiago‖ ________ 52
Figura N° 4-3: ―Evolución de Ingresos de locales comerciales‖ ______________ 53
Figura N° 4-4: ―Evolución de Ingresos Otros Negocios‖ ____________________ 54
Figura N° 4-5:‖Líneas de Negocio no Operacionales de Metro S.A.‖ _________ 57
Figura N° 4-6: ―Estado de los locales comerciales a Mayo 2007‖ ____________ 58
Figura N° 4-7: ―Estado general de los locales comerciales‖ _________________ 59
Figura N° 4-8: ―Ilustración del Modelo de Negocio Inmobiliario‖ _____________ 61
Figura N° 4-9: ―Tabla con clientes inmobiliarios más relevantes Metro S.A.‖ __ 62
Figura N° 4-10: ―Precios promedio por estación para locales y kioscos comerciales‖ _____________________________________________________ 63
Figura N° 6-1 Casos de uso Carga Datos; Calculo de Afluencia; Modelo de Segmentación ___________________________________________________ 100
Figura N° 6-2 Casos de uso ―Revisión del Modelo‖. ______________________ 100
Figura N° 6-3 Casos de uso Modelo de Proyección; Correr Modelo de Búsqueda de Local Semejante. _____________________________________________ 101
Figura N° 6-4: Patrón a seguir durante el diseño. _________________________ 109
Tabla N° 6-5: Tabla de definición de clases Boundary ____________________ 111
Tabla N° 6-6: Tabla de definiciones de clases Entity ______________________ 113
9
Tabla N° 6-7: Tabla de definiciones clases Control. _______________________ 115
Figura N° 6-8 Diagrama de Escenarios Carga de datos, Proyección de Afluencia y Segmentación de Usuarios. _____________________________________ 116
Figura N° 6-9 Escenario de cálculo de error. _____________________________ 118
Figura N° 6-10 Escenario Sistema Proyección de Ventas y Rutina de Búsqueda de Local ________________________________________________________ 119
Figura N° 6-11 Escenario de Carga de Datos. ___________________________ 121
Figura N° 6-12 Escenario de Cálculo de Afluencia. _______________________ 122
Figura N° 6-13 Escenario de Segmentación de Usuarios __________________ 123 Figura N° 6-14 Escenario de Cálculo de Error. ______________________________ 124
Figura N° 6-15 Escenario de Rutina de Búsqueda de Locales Semejantes. _________ 125
Figura N° 6-16 Escenario de Proyección de Ventas. __________________________ 126
Figura N° 6-17 Diagrama de Clases de Carga de Datos. _______________________ 127
Figura N° 6-18 Diagrama de Clases de Cálculo de Error _______________________ 128
Figura N° 6-19 Diagrama de Clases de Rutina de Búsqueda de Locales Semejantes. _ 129
Figura N° 6-20 Diagrama de Clases de Proyección de Ventas. __________________ 130
Figura N° 6-21 Diagrama de Clases de Cálculo de Afluencia. ___________________ 131
Figura N° 6-22: Diagrama de Clases de Segmentación de Usuario _______________ 132
Figura N° 6-23 Empaquetamiento de clases ________________________________ 133
Figura N° 7-1 Escenario de Carga de Datos. ________________________________ 136
Figura N° 7-2 Escenario de Cálculo de Afluencia. ____________________________ 137
Figura N° 7-3 Escenario de Segmentación de Usuarios ___________________ 138 Figura N° 7-4 Escenario de Cálculo de Error. _______________________________ 139
Figura N° 7-5 Escenario de Rutina de Búsqueda de Locales Semejantes. __________ 140
Figura N° 7-6 Escenario de Proyección de Ventas. ___________________________ 141
Figura N° 7-7 Diagrama de Clases de Carga de Datos. ________________________ 142
Figura N° 7-8 Diagrama de Clases de Cálculo de Error ________________________ 143
Figura N° 7-9 Diagrama de Clases de Rutina de Búsqueda de Locales Semejantes. __ 144
Figura N° 7-10 Diagrama de Clases de Proyección de Ventas. __________________ 145
Figura N° 7-11 Diagrama de Clases de Cálculo de Afluencia. ___________________ 146
Figura N° 7-12: Diagrama de Clases de Segmentación de Usuario._______________ 147
Figura N° 7-13: Gantt Piloto. ____________________________________________ 148
Figura N° 7-14: Pantalla de ingreso. _______________________________________ 153
Figura N° 7-15: Pantalla de error en el ingreso. ______________________________ 153
Figura N° 7-16: Pantalla de ingreso de afluencia. ____________________________ 154
Figura N° 8-1: Ámbitos de gestión del cambio. ___________________________ 165 Figura N° 9-1: Información Local a proyectar. _______________________________ 170
Figura N° 9-2: Pasos generales piloto. _____________________________________ 171
Figura N° 9-3: Ingreso general de datos. ___________________________________ 172
Figura N° 9-4: Variables Cualitativas Locales semejantes. _____________________ 173
Figura N° 9-5: Pantalla de resultados de proyección. __________________________ 174
Figura N° 9-6: Pantalla Resultados entregado por software. ____________________ 175
Figura N° 9-7: Tramos de rentas según nivel de ventas para local en estudio._______ 176
Figura N° 9-8: Tabla de comparación ventas reales v/s ventas proyectadas. ________ 176
10
Figura N° 9-9: Panadería Fuchs Pedro de Valdivia antes de la remodelación._______ 177
Figura N° 9-10: Panadería Fuchs Pedro de Valdivia actual. _____________________ 178
Figura N° 9-11: Nuevo Layout Interno. ____________________________________ 179
Figura N° 9-12: Interior de panadería Fuchs. ________________________________ 179
Figura N° 10-1: “Tabla con ocupación de locales y crecimiento % en ingresos para
Metro por concepto de mejorar el Tenant Mix” __________________________ 189
Figura N° 10-2: “Aumento de ingresos estimados en U. de Chile” _______________ 192
Figura N° 10-3:” Tabla con ocupación de locales y crecimiento porcentaje en ingresos
para Metro por concepto de cambiar el modelo de negocios” _______________ 193
Figura N° 10-4: “Ingresos totales en UF estimados bajo el modelo Optimista” _____ 194
Figura N° 10-5: “Ingresos totales estimados en UF bajo modelo Pesimista” ________ 195
Figura N° 10-6: “Ingresos en UF proyectados bajo un horizonte de evaluación de 2
años” ___________________________________________________________ 196
Figura N° 11-1: Esquema de modelo conteo de personas. ________________ 206
Figura N° 11-2: Framework de cálculo de Afluencia. ______________________ 208
Figura N° 11-3: Esquema Framework Segmentación de usuarios. __________ 209
Figura N° 11-4: Framework Rutina de búsqueda Local semejante. _________ 210
Figura N° 11-5: Framework proyección de Ventas. _______________________ 211 Figura N° 13-1: Sistema de conteo. _______________________________________ 221
Figura N° 13-2: Sistema integrado a una red. ____________________________ 223
Figura N° 13-3: Sistema autónomo. ____________________________________ 224
Figura N° 13-4: Pantalla inicial. ________________________________________ 232
Figura N° 13-5: Pantalla ingreso o modificación de afluencia. ______________ 233
Figura N° 13-6: Pantalla de ingreso porcentajes relativos. _________________ 234
Figura N° 13-7: Pantalla de modificación o ingreso de rubro. ______________ 235
Figura N° 13-8: Pantalla de ingreso estratificación económica _____________ 236
Figura N° 13-9: Pantalla de modificación de estructura socio económica. ____ 237
Figura N° 13-10: Pantalla de ingreso de nuevos arriendos. ________________ 238
Figura N° 13-11:Pantalla Visualización y Modificación Ventas _____________ 240
11
1 RESUMEN EJECUTIVO
Este proyecto de grado aborda el análisis, diseño y construcción de una aplicación computacional de apoyo al rediseño de los negocios no tarifarios de METRO S.A., en el marco del Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnologías de la Información. El objetivo principal de este trabajo es unir de forma lógica la información estratégica disponible y el conocimiento experto de la organización, con el fin de entregar una herramienta que permita escoger la mejor opción entre un pool de posibles arrendatarios, de forma de lograr una relación win to win entre todos los actores involucrados en el sistema. Al realizar el levantamiento de la situación actual del negocio comercial de Metro S.A., se detectó que una parte importante de sus procesos son intensivos en horas hombres, por ende se genera una oportunidad para implementar soluciones que apoyen la gestión y agreguen valor a la empresa. En este contexto, se planteó una modificación al actual modelo de negocios, pasando de un canon fijo a un canon variable, sujeto a las ventas generadas por el arrendatario. Lo anterior se justifica en el hecho de que Metro S.A. ha presentado durante 2009 un aumento sustancial en su afluencia de público, duplicando su tráfico respecto del año pasado. Por esta razón, se hace imperioso indexar este activo al modelo propuesto, de manera tal que esta mayor vitrina se traduzca en nuevos ingresos para la empresa y no sólo para los locatarios. A su vez, se desarrollaron actividades que permitirán recolectar información y conocer mejor a los arrendatarios, con el fin de incentivarlos a incrementar sus ventas, lo que beneficiará tanto a Metro S.A. como a ellos. La metodología empleada para el proyecto “Diseño y Construcción de una Aplicación para la Proyección de Ventas de los Negocios No Tarifarios de Metro S.A.”, se basa en la derivación de los requerimientos de software determinados a partir del rediseño de los procesos de negocios. Esto converge en la generación de un modelo predictivo de ventas, que funciona sobre la base de una mirada innovadora respecto de una serie de variables presentes en Metro S.A., estableciendo proyecciones de ventas con un margen de error inferior al 3.5%. Por otra parte, se aporta información acerca de la afluencia, lo que además posibilita la agrupación de estaciones según estructura socioeconómica. Asimismo, este modelo particular puede ser utilizado en un ámbito más global y ser aplicado en malls, centros comerciales, boulevards, etc., logrando de esta manera una generalización de la experiencia. Finalmente, la unión de los aspectos organizacionales definidos en el rediseño de procesos más el desarrollo tecnológico del software permitió llevar a cabo un piloto, mediante el cual se demostró con éxito el valor real que posee un proyecto de este tipo, que no sólo se centra en la predicción de ventas, sino que en el proceso integral de arrendamiento. .
12
2 ANTECEDENTES
2.1 INTRODUCCIÓN
El presente trabajo pretende entregar un modelo de negocios que se apoya en
el rediseño de los procesos de Negocios Inmobiliarios que la empresa METRO
S.A. está desarrollando en la actualidad.
METRO S.A. es una empresa anónima del Estado dedicada al transporte
masivo de pasajeros. Su misión se autodefine de la siguiente forma: ―como líder
del transporte público en Santiago, mejorar la calidad de vida e integración de
sus habitantes, haciéndola una ciudad más amable y competitiva, mediante la
entrega sustentable de servicios de excelencia‖. Esto, sumado a los
lineamientos estratégicos asociados a eficiencia y rendimiento, su desarrollo
hacia el futuro, al aumento de la competitividad y su uso, hacen que Metro
posea una perspectiva de nuevas metas y mayores exigencias.
En este contexto, METRO S.A. ha volcado sus esfuerzos en mantener elevados
estándares de calidad, todo esto enfocado hacia los clientes que a diario utilizan
este medio transporte. De esta misma manera, la empresa está
permanentemente buscando ingresos alternativos (los llamados ―no
operacionales‖), que ayuden a consolidarla como una de las 3 empresas de
transporte público de este tipo que, a nivel mundial, obtienen utilidades
positivas producto de su operación. Con esto, se pretende mantener un
desarrollo sustentable de largo plazo que sea consistente con la misión
propuesta anteriormente.
Actualmente, METRO S.A. se encuentra en pleno desarrollo de una nueva
definición de sus procesos de negocios relativos a sus ingresos no
operacionales, los que actualmente representan un 15% del total recaudado en
13
el año 2007. Bajo este marco, la empresa se encuentra definiendo su modelo
de operación interna, generando espacios que integren tecnologías nuevas,
investigación y desarrollo como base fundamental.
La integración de METRO S.A. al Plan Transantiago, hace aún más atractiva la
definición de los procesos de negocios no tarifarios, debido a la oportunidad que
significa aprovechar el aumento en la afluencia de pasajeros. Esto provocará,
necesariamente, un impacto en el uso de los servicios asociados a la red, por lo
que se hace prioridad generar modelos que sustenten una buena cuantificación
de los costos y que maximicen, así, los ingresos en función de este aumento
presupuestado en la afluencia.
En este marco, es necesario considerar el hecho de que para el desarrollo del
rediseño de los procesos de negocios vinculados al área inmobiliaria de Metro
S.A, se considerará el patrón de procesos diseñado por Fernando Reyes y
David Nichel, quienes desarrollaron previamente su Tesis de Grado en el
―Rediseño de Procesos del área Publicitaria de Metro S.A.‖
Así entonces, se pretende generar una visión amplia y estratégica de los
procesos de negocios que pueden ser aprovechados de mejor manera por
METRO S.A. Para esto, es particularmente importante diseñar, optimizar y crear
procesos de negocios que sustenten una buena toma de decisiones, esto por
medio del uso de la técnica de diseño mediante patrones. Estos ámbitos serán
tratados en el presente trabajo.
En particular, en esta tesis se presentará el rediseño de negocios propuesto
para el área inmobiliaria, concentrándose en las características tecnológicas.
Los aspectos netamente de procesos serán tratados en profundidad en la tesis
―Rediseño del Modelo de Negocios para apoyar la toma de decisiones en el
14
Área Inmobiliaria de Metro S.A”. De aquí en adelante se centrarán los esfuerzos
en la arquitectura tecnológica correspondiente a los procesos, apoyados
mediante una aplicación TI, los que serán presentados en detalle en este
documento.
2.2 DESCRIPCIÓN DEL DOCUMENTO.
Este informe tiene por objeto dar un valor agregado a los procesos que Metro
S.A. lleva a cabo hoy para el arriendo de sus locales inmobiliarios. De esta
manera, este documento pretende comenzar por mostrar las gestiones que el
Departamento de Negocios realiza en la actualidad, con el fin de rentabilizar el
arriendo de espacios y mantener elevados estándares de calidad.
Por tal razón, se espera sentar las bases para la aplicación de una herramienta
tecnológica que optimice y rentabilización de espacios comerciales de Metro
S.A., en función de la ubicación de éstos mismos, su afluencia y una serie de
factores cualitativos, proceso que hoy ocupa horas hombre y que no ha sido
estudiado a cabalidad, debido a que gran parte de este proceso se basa en el
expertice del administrador del negocio.
Los primeros capítulos de este informe explican las teorías que sustentan parte
de esta tesis, así como también el modelo de negocios utilizado por Metro S.A.
y su posterior rediseño, haciendo hincapié en las ventajas del uso de una
herramienta que reduzca la carga de trabajo existente en el área.
La metodología utilizada para el análisis, diseño y construcción de la aplicación
de ubicación de espacios inmobiliarios se basa en la derivación de los
requerimientos de software determinados a partir del rediseño de los procesos
de negocio. En el modelamiento se utilizó UML (Lenguaje de Modelamiento
15
Unificado), por medio del uso de diagramas de casos de uso, paquetes,
diagramas de colaboración, diagramas de secuencias y modelo de clases.
16
3 MARCO TEÓRICO – CONCEPTUAL Y METODOLÓGICO
En la última década, Metro S.A se ha caracterizado por ser una empresa auto
eficiente en su operación, hecho que ha sido altamente destacable, ya que esto
le ha permitido financiar dicha labor con capitales propios, mérito que comparte
solo con tres Metros a nivel mundial. Para lograr dicho objetivo, ha debido ser
altamente eficiente en su operación y, además, ha requerido explotar otras
potencialidades, que tienen que ver con el hecho de ser un transporte con un
flujo continuo de pasajeros, lo que lo hace muy atractivo para proponer nuevas
ramas de negocios: los llamados negocios no operacionales. Dado lo anterior,
se generó la idea de diversificar el negocio para así poder generar nuevas
fuentes de ingresos. Es justamente esto último lo que analizaremos a
continuación: la justificación desde el punto de vista teórico que sustenta esta
decisión, y cómo ésta se enmarca actualmente en el diseño estratégico de la
empresa.
3.1 LA ESTRATEGIA CORPORATIVA
La estrategia corporativa, y en particular la estrategia de diversificación, ha sido
un tema central de estudio en dirección estratégica desde finales de los años
cincuenta. Destacan en este campo autores tales como Ansoff, Rumelt,
Ramanujan, Varadarajan y Porter. Todos ellos dedicaron tiempo a estudios
sobre diversificación entre los años 1957 y 2000.
Muchos son los autores que han intentado clasificar la literatura sobre
―diversificación corporativa‖. Uno de los primeros marcos conceptuales ha sido
el propuesto por Ramanujam y Varadarajan (1989), que recoge tanto los
principales estudios conceptuales y empíricos realizados sobre este tema como
aquellos dedicados a describir y detallar fenómenos relevantes de la estrategia
17
de diversificación, tales como ―Los motivos para diversificar‖ (e.g., Penrose,
1959), ―La dirección hacia la cual diversificar‖ (e.g.,Palepu, 1985; Varadarajan y
Ramanujam, 1987) y ―La elección del modo de diversificar‖ (e.g., Parsons,
1984; Jensen, 1984), además de los estudios que relacionan los temas
anteriores entre sí o con el rendimiento de la empresa (e.g.,Grant et al. 1988).
Posteriormente, Hoskisson y Hitt (1990) elaboran un modelo general para cubrir
la necesidad de una teoría unificada o marco conceptual que facilite la
comprensión de la investigación previa sobre los antecedentes y los resultados
de la diversificación, integrando tres perspectivas teóricas: la teoría económica,
los incentivos externos e internos y la teoría de la agencia. A continuación, se
muestra en figura N° 3.1, un mapa con los trabajos sobre diversificación
empresarial y otros temas relacionados directamente con ella, que nos dan el
marco conceptual para guiar este capítulo.
Figura N° 3-1: Mapa Literatura Estratégia Corporativa.
18
En este estudio nos enfocaremos, principalmente, en las teorías marcadas con
rojo, que son las que se ajustan y explican de mejor manera lo que sucedió con
Metro S.A y su estrategia de Diversificación.
3.2 CONCEPTUALIZACIÓN Y TEORÍA DE DIVERSIFICACIÓN EMPRESARIAL
Revisando un poco de historia, el primer local comercial que se abrió en las
dependencias de Metro S.A fue en el año 1975, con la entrega del primer tramo
de línea 1, entre San Pablo y Estación Central. Este fue una apuesta y a la vez
el punto de partida de una nueva línea de negocios. Con el tiempo, esto derivó
en un cambio organizacional dentro de la empresa, que finalizó con la creación
de una Gerencia con un Departamento exclusivo para la administración de
dichas labores, las que engloban no solo lo referente a locales comerciales,
sino también publicidad y otros negocios inmobiliarios.
La primera interrogante que es necesario plantearse debe ser conceptual en
relación a la definición de diversificación empresarial. En general, podemos
señalar que existen dos formas de definir la diversificación y que, en última
instancia, van a conducir a dos conceptos diferentes aunque complementarios:
En primer lugar, la diversificación puede ser entendida como una
estrategia de desarrollo empresarial y, por lo tanto, a nivel de estrategia
global o corporativa1.
En segundo término, la diversificación puede ser vista como un estado de
las empresas que, por diferentes circunstancias, han adquirido una
cierta presencia en diversas actividades.
1 ver mapa estratégico de Metro s.a
19
El primer enfoque tiene un carácter más activo ya que destacaría el papel de la
dirección de la empresa en la búsqueda de nuevas actividades o negocios y
centraría su atención en el concepto mismo de diversificación, incluyendo la
dirección hacia la que se diversifica, el modo de llevarla a cabo y los procesos
directivos y organizativos que conlleva. El segundo enfoque, de carácter más
pasivo, atendería al estado de la empresa en un momento dado en cuanto a la
amplitud y diversidad de su cartera de negocios. El concepto clave aquí es el de
diversidad, tratando de describir el grado o extensión en el que una empresa
está simultáneamente operando.
Ambos conceptos —diversificación y diversidad— están vinculados entre sí, ya
que el grado de diversidad de una empresa es la consecuencia de las
decisiones previamente adoptadas por la dirección de la misma para entrar en
nuevas actividades o negocios, de las elecciones que se hayan hecho en
cuanto al contenido de los nuevos negocios y su relación con los anteriores, y a
la forma en que se haya gestionado el proceso de diversificación.
En METRO S.A. la decisión recae en la primera definición, ya que esta fue una
disposición a nivel directivo de la empresa y ésta ha perdurado en el tiempo.
Como podemos ver en el mapa estratégico actual de la empresa, Figura N° 3-2,
los negocios no operacionales se han sumado y permanecido en el tiempo
como una decisión de la organización, y estos han venido a sumar recursos con
el fin de ayudar a mantener el equilibrio financiero y a maximizar el beneficio
social. Este último punto es importante a la hora de realizar cualquier análisis,
ya que la decisión de diversificar no solo viene dada por generar recursos
financieros, sino que también por un beneficio social que produce el hecho de
tener distintos polos de atracción como son los espacios comerciales,
publicitarios y otros.
20
Figura N° 3-2: Mapa estratégico de METRO S.A.
Entrando en el ámbito de la diversificación empresarial, a continuación
presentamos una definición simple, pero precisa, de lo que esto significa:
«Son las decisiones tendentes a ampliar y/o hacer más diverso el ámbito
de actuación de la empresa».
En una visión más general del concepto de estrategia, según Ansoff (1965),
está compuesto por cuatro elementos:
Campo de Actividad (producto, mercado)
Vector de crecimiento
Ventajas competitivas
Sinergias
21
Son estas dos últimas, como vemos en la figura N°3-3, las que apoyan la
decisión sobre una diversificación. Tanto las ventajas competitivas y las
sinergias, pero principalmente esta última, son las que guían un procesos de
diversificación. Más concretamente, lo que trata de decir el autor es que cada
vez que estamos en presencia de externalidades producto de ventajas propias
del negocio principal, además de posibles sinergias, dadas de la combinación
de nuevos negocios con el principal, ésta se justifica por una investigación
empírica, el ampliar los horizontes de la empresa y postular una diversificación.
Figura N° 3-3: los Cuatro elementos de Ansoff.
En conclusión, y generalizando el enfoque pensando en una diversificación
relacionada o no relacionada (Rumelt, 1974), lo que la empresa pretende con
este crecimientos es la búsqueda y explotación de sinergias. Es decir, que
añadiendo nuevas unidades de negocio conexas o vinculadas al negocio central
22
(diversificación relacionada) o agregando negocios distintos a los existentes
(diversificación no relacionada), el efecto agregado de la nueva configuración,
consecuencia de un sistema de decisión central, pueda aumentar la eficiencia y
la eficacia de los resultados en comparación con lo que se produciría de sumar
los obtenidos por cada clase de negocio llevado de forma independiente. Efecto
definido por Ansoff (1965) como que 2 + 2 puede ser mayor que 4. Como se
comprueba, esta concepción de la sinergia no es más que una generalización
de lo que conocemos ―Como economías de Alcance o de Ámbito‖ (Bueno y
Casani, 1993).
Una vez explicados los conceptos básicos sobre la diversificación,
procederemos a hacer el paralelo con las razones que motivaron el tomar una
decisión como la de diversificar un negocio bastante alejado del core de la
empresa. Aquí estamos en presencia de una diversificación no relacionada que
se sustenta en el hecho de aprovechar las sinergias provocadas por tres
elementos que detallaremos a continuación:
Afluencias cautivas y crecientes en el tiempo.
Imagen de Marca fuerte e infraestructura segura.
Alto poder de negociación.
En primer lugar, tenemos el efecto que produce el hecho de tener una afluencia
cautiva. Esto produce una externalidad positiva, ya que lo que busca un
arrendatario es tener clientes potenciales que pasen por fuera de su local Es
justamente esto lo que METRO S.A puede ofrecer con certeza.
En segundo lugar, METRO S.A cuenta con una imagen de marca creíble, lo que
apalanca un buen servicio para los arrendatarios, que confían en que el
producto ofrecido es de buena calidad. En la siguiente derivada, lo que ven los
23
usuarios es un local que pertenece a METRO S.A, lo que le da un plus extra:
seguridad a sus clientes. Este efecto se traspasa a sus locales, donde los
consumidores presentan menor temor2 a la hora de realizar compras.
Finalmente tenemos los costos de construcción de los locales. Estos, la
mayoría de las veces, se construyen junto con la edificación de las estaciones,
por lo que el poder de negociación que presenta METRO S.A es alto, debido a
que las licitaciones son por tramos, por lo que hay elevados montos de por
medio, y, por ende, los costos de crear locales en las instalaciones baja
sustancialmente versus construirlo en lugares fuera de METRO S.A como una
inversión especifica. Es aquí, finalmente, donde podemos analizar el efecto de
2+2, que formaliza Ansoff. Realizar el negocio de arrendamiento de espacios
comerciales y/o publicitarios dentro de los espacios de METRO S.A. produce lo
que justifica una diversificación: un apalancamiento mutuo y explotación de
sinergias propias para el beneficio común (Varadarajan(1989)).
Las tres razones expuestas son las principales justificaciones que apoyan el
hecho de realizar una ampliación del negocio principal. La diversificación no
relacionada supone un mayor grado de ruptura con la situación actual, por ende
es una de las más riesgosas, debido a que los nuevos productos no mantienen
relación alguna con los tradicionales de la empresa. Los motivos que inducen a
la diversificación son principalmente de tipo financiero (Aaker, 1984) o bien
compartir o transferir alguna habilidad directiva genérica o alguna potencialidad
propia de la empresa. Es aquí en donde juega un papel fundamental lo que
postula la ―Teoría de las capacidades y recursos‖ (Penrose, 1954), que explica
a la empresa como un conjunto de recursos productivos, tanto activos como
recursos humanos, que son claves para la diversificación, ya que apunta a la
2 Temor asociado al robo de sus pertenencias a la hora de sacar los dineros para efectuar sus compras.
24
versatilidad de los recursos, la capacidad de transferir las habilidades y obtener
el mayor benéfico de las competencias esenciales.
Una vez analizados los factores que motivaron la decisión de diversificar, se
procederá a analizar la forma de cómo medir y cuantificar la opción tomada. A
continuación, se muestran las formas más conocidas de cómo cuantificar una
diversificación desde un punto de vista financiero, independiente de la forma
por la que se opte (relacionada o no relacionada), para finalmente ver si estos
aumentaron o no el valor de la empresa.
En la figura N° 3-4, tomada del trabajo de Bueno y Casini (1993), se muestra la
forma de valorizar y medir el impacto de la decisión tomada. En primer lugar, se
debe visualizar la dimensión de la estrategia. En segundo lugar, la clase de
estrategia por la que se optó. Tomando estos datos, se puede aplicar un criterio
financiero para medir y realizar un indicador de cómo se encuentra el valor de la
empresa actualmente, para finalmente cuantificar la influencia de ésta sobre el
valor de la empresa.
Figura N° 3-4: Medición de estrategias de diversificación empresarial.
25
Si analizamos la figura y la aplicamos al caso puntual de METRO S.A.,
estamos en presencia de una diversificación no relacionada interna, por lo tanto
el criterio debiese ser el de ROE 3. En base a este indicador se podría hacer
una evaluación del camino seguido por la organización.
Finalmente la ―Teoría de Diversificación‖, como se dijo en un principio, es un
conjunto de trabajos empíricos que pretende buscar una explicación sólida de si
existe algún tipo de diversificación que implique la obtención de mejores
resultados y que maximice el valor de la empresa. De la revisión de los mejores
trabajos, se encontró el siguiente cuadro de hipótesis, las cuales presentan una
diversidad de contrastes positivos y negativos para las decisiones tomadas
(Bueno y Casini, 1993):
- Hipótesis 1:―Las estrategias de crecimiento mejoran los resultados de la
empresa en el largo plazo‖.
- Hipótesis 2: ―Las estrategias de diversificación mejoran los resultados de
la empresa‖.
- Hipótesis3: ―Las estrategias de diversificación relacionada obtienen
mejores resultados que las no relacionadas‖.
- Hipótesis 4: ―Los mejores resultados se producen siguiendo este orden
de clases de diversificación‖:
1) Relacionada interna.
2) Relacionada externa.
3) No relacionada interna.
4) No relacionada externa.
3 (Return on Equity o Rentabilidad sobre Recursos Propios), esta se entiende como la rentabilidad para el
accionista. Se calcula como el cociente entre el beneficio neto y los Recursos Propios.
26
Para concluir este apartado, las evidencias sobre si la diversificación influye
positivamente en los resultados empresariales, tanto medidos contables como
por el mercado financieros, no son suficientemente concluyentes, por lo que se
encuentra abierta la posibilidad de que el fallo se encuentre tanto en el
planteamiento teórico o bien en la forma de medir los resultados y en la
influencia de un conjunto de contingencias que pueden inducir a la confusión en
las conclusiones obtenidas.
A continuación, mostraremos algunas teorías económicas4 que vienen a
complementar el concepto que se ha estado acuñando y servirán para dar
mayor respaldo a la decisión de diversificación antes planteada. Éstas dan pie a
la idea de agrupar locales comerciales en torno a un foco común o tienda ancla,
que viene a quedar representada por METRO S.A y que es la ―tienda‖ que atrae
al público. Éstas son las siguientes:
a) Economías de localización
Son ganancias de productividades propias de una industria, imputables a su
localización conjunta. Son, pues, externas a la empresa e internas a la
industria. Las causas de estas economías radican en la existencia de costes
fijos e indivisibilidades (Polèse, 1994). Los costes fijos se reparten entre los
usuarios. Por tanto, cuanto mayor sea el número de usuarios, menor será el
coste que soporta cada uno de ellos. Hay, pues, incentivos para la
aglomeración. Las indivisibilidades son costes fijos afectados por una
restricción adicional: se requiere una dimensión mínima. Las economías de
localización están estrechamente asociadas a la situación tecnológica, por lo
que cambian con el tiempo.
b) Economías de urbanización
4 Juan Pablo Martínez. Noviembre 2007, Tesis ―Rediseño del Modelo de Negocios para apoyar la toma de decisiones en
el área Inmobiliaria de Metro S.A.‖
27
Son ganancias de productividad derivadas de la aglomeración de
actividades de distintos tipos y, en este sentido, son externas a la industria e
internas a la región (ciudad). En su generación intervienen factores como la
circulación e intercambio de información o la formación y reclutamiento de
mano de obra.
Debe observarse que tales factores actúan en el sentido de reducir la
incertidumbre asociada a la actividad económica. En general, podemos decir
que la empresa es más sensible a estas economías cuanto más
diversificados estén sus proveedores y clientes (en relación con la actividad
de la empresa) y cuanto más imprevisibles sean sus relaciones.
De hecho, en la consideración de la especialización asociada al poder de
mercado como fuente de crecimiento regional está latente la concepción
Schumpeteriana de la innovación: ésta es consecuencia de un cálculo de
beneficios esperados. La incertidumbre acerca de la apropiabilidad de los
resultados de la innovación tiende a reducir la inversión en I+D. De ahí que
la restricción de la competencia favorezca la innovación.
A este respecto, su asociación con Marshall no es adecuada, por cuanto
Marshall desarrolla su análisis en un marco de competencia perfecta. Este
autor dirige su esfuerzo precisamente a demostrar la coexistencia de
rendimientos crecientes en la industria, con rendimientos constantes para
cada empresa (Callejón y Costa, 1995).
c) Economías de diversidad (Jacobs)
Son economías que surgen de la concentración de empresas pertenecientes
a industrias diversas, que favorecen la innovación y el crecimiento.
Igualmente, éste se ve favorecido por un entorno competitivo, ya que
introduce incentivos poderosos para la adopción de innovaciones.
28
d) Economías de competencia (Porter)
Su caracterización se deriva de los trabajos de Porter, que considera que la
concentración geográfica de empresas estimula el crecimiento debido a la
competencia que se establece entre ellas, en la medida en que supone un
incentivo para la adopción de innovaciones.
Estos tipos de aglomeración muestran las ventajas que significa para la
producción el jutar firmas. Yuo et al. (2004) observa que en este sentido, las
ganancias no tan sólo están en la producción, sino que pueden ser aplicables,
en el caso de aglomeraciones de firmas, para la venta de sus productos. Este
es el caso básico de los ―shopping centers‖. En ellos, la aglomeración genera
aprendizaje para cada una de las firmas (―spillovers‖). Cada una pagará menos
costos fijos por la existencia de externalidades. Por lo demás, se crean
economías de competencia y de diversidad que generan innovación y que
favorecen el crecimiento de las mismas. Todo esto viene a ser sustentado por
las sinergias que produce el hecho de tener una afluencia cautiva con
disposición a comprar, que pueden ser fácilmente convertibles en potenciales
clientes ofreciendo un mix de productos y locales5 altamente atractivos para el
perfilamiento de éstos.
3.3 MODELO DE AFLUENCIA6
Para poder aplicar las teorías expuestas anteriormente y las desarrolladas en la
tesis ―Rediseño del Modelo de Negocios para apoyar la toma de decisiones en
el área inmobiliaria de Metro S.A.‖, es necesario construir un modelo que
permita determinar y proyectar las afluencias que transitan por fuera de cada
5 Ver problema del Tenant mix, Juan Pablo Martínez. Noviembre 2007, Tesis ―Rediseño del Modelo de Negocios para
apoyar la Toma de decisiones en el área Inmobiliaria de Metro S.A.‖ 6 Referencia a memoria de Fernando Reyes ’’Rediseño de los procesos de negocios no tarifarios de METRO S.A’’
29
uno de los locales de la red. Éste será clave a la hora de definir el modelo de
proyección de ventas.
Para lograr dicho objetivo, se eligió una estación tipo, en este caso Pedro de
Valdivia7, la que se dividió en zonas y, dentro de éstas, se definieron los flujos.
Además, se caracterizaron tres tipos de afluencias, de modo de obtener una
mayor exactitud en la proyección final.
A continuación, se detallan los criterios y variables que se utilizan para el
cálculo de la afluencia. Estos serán la base de una futura paquetización sobre el
modelo general de proyección de afluencia:
a) ZONA:
Cada estación se divide en áreas que poseen características similares
Sin embargo, a partir del comportamiento de los flujos se pueden
establecer distintas zonas dentro de éstas. Se han definido las
siguientes:
1) Pasillo Acceso: Se define como los pasillos que comunican el
acceso y el pasillo central de las estaciones. Incluye el acceso
y su escala.
2) Pasillo Central: A este pasillo confluyen los pasillos de acceso.
3) Boletería: Área central donde confluyen los pasillos centrales.
En esta área la probabilidad de ver publicidad es alta. Incluye
los torniquetes.
7 El modelo es extrapolable a todas las estaciones de la red, ya que el 90% presentan una diagramación similar.
30
4) Bajada/Subida Andén: Comunicación desde el área de
torniquetes y el andén. Incluye los ochavos existentes y muros
de bajada.
5) Andén Central: Ubicación central cercana a la bajada / subida
de andén. Se extiende por 15 metros desde el punto de bajada
/subida.
6) Andén Extremo: Ubicación extrema a continuación de Andén
Central.
7) Salida: Comunicación desde el área de andén hacia boletería.
Incluye las puertas de salida.
8) Intercambio: Áreas de traslado de flujo en estaciones de
intercambio.
31
Figura Nº 3-5: Esquema de Zonas. Ejemplo, Mesanina Pedro de Valdivia.
Figura N° 3-6: Esquema de Zonas. Ejemplo, Andén Pedro de Valdivia.
2) Pasillo
Central
3) Boletería
1) Pasillo de Acceso
4) Salida
4) Bajada / Subida Andén
6) Extremo Andén
5) Centro Andén
6) Extremo Andén
32
Si bien la topología de la red es diversa, se han identificado estas áreas como
las que mayoritariamente se identifican en cada estación. Si no existiesen éstas
en alguna configuración especial de estación, su probabilidad de que un cliente
pase por este lugar será cero.
Para este desarrollo y el futuro modelo de proyección de afluencia, se hará
foco principalmente en el área de mesanina, (Figura N° 3-5), ya que es ahí en
donde se encuentran concentrados los locales comerciales. Sin embargo, no
se descarta la posibilidad, en un futuro, de aplicar la misma lógica para locales
que se pudieran crear al interior de los andenes, como por ejemplo
vendomáticas de DVD, café, etc., o puestos móviles de desayunos u once,
dependiendo de la hora.
b) Tipos de Afluencia de METRO S.A.:
Los tipos de afluencia son sumamente importantes para el desarrollo de nuestro
proyecto, por lo que su comprensión y conocimiento es relevante para entender
las lógicas de negocio que utilizaremos para desarrollar nuestro propósito. En el
caso de METRO S.A., éste valor está dado por el sistema de medición de
afluencia – que mide los ingresos a la estación - y modelo de planificación de la
oferta de transporte – que mide las salidas de la estación y los transbordos.
De esta forma, para cada uno de los tipos de afluencia que se han identificado
(ingresos, bajadas, transbordos, transito), se tendrán distintos valores de la
función audiencia, debido a la siguiente definición:
Ingresos: Se refiere a la afluencia de METRO S.A. que accede a través
de torniquetes de la estación. Aplicando racionalidad, esta afluencia
33
pasará por Pasillos Acceso (1) (con una probabilidad dada), Boletería (2)
(con probabilidad 1), enfrentar los Ochavos (3) (con una probabilidad
dada) y finalmente, seleccionar un lugar dentro del andén para esperar el
tren (4) (con una probabilidad dada).
.
Salidas: Se refiere a la afluencia de METRO S.A. que accede a la
estación a través del tren. Aplicando racionalidad, la afluencia se bajará
del tren en una parte del andén (1) (con una probabilidad dada), realizará
intercambio o llegará a la boletería a través de escalas (2) (con una
probabilidad dada), enfrentará las puertas de salida (3) (con una
probabilidad dada) y finalmente saldrá de la estación por los Pasillos de
Acceso (4) (con una probabilidad dada).
Intercambios: Se refiere a la afluencia que accede a la estación a través
de un tren, se dirige a un nuevo andén y realiza combinación con otra
línea. Aplicando racionalidad, la afluencia se bajará del tren en un parte
del andén (con una probabilidad dada), lo recorrerá completo (con
probabilidad 1), caminará por los pasillos de intercambio necesarios (con
otra probabilidad dada), y finalmente seleccionará un lugar, dentro del
andén de destino, para esperar el tren (con una probabilidad dada).
Tránsito: se refiere a la afluencia que accede a la estaciones pero no
utiliza el tren como medio transporte, sino como punto de encuentro,
compras en tiendas o como un paso seguro de cruce peatonal. La
cantidad de personas se medirá utilizando encuestas.
Debemos dejar claro que en este estudio no se considerará la afluencia
de intercambio, debido a que esta no influye dentro del tránsito que se produce
sobre las mesaninas, Es la afluencia sobre éstas la que determina las
proyecciones de ventas de los locales comerciales en Metro S.A..
34
Figura N° 3-7: Esquema utilizado como modelo para el cálculo de afluencia. Afluencia de Entrada a la Estación.
1
2
3
(p) (1- p)
(q) (1- q)
(r)
(1- r )
Donde, p es la probabilidad de que
clientes accedan por el nor oriente
r, es la probabilidad de que clientes
accedan por el norte; q, es la
probabilidad que los clientes accedan
por el sur oriente; s la probabilidad que
los clientes bajen al andén vía 1 y t que
los clientes elijan el extremo del
andén.
(1-s)
(t) (1- t) 4
(s)
35
Figura N° 3-8: Esquema utilizado para el modelo de cálculo de afluencia. Afluencia de Salida.
3.4 CARACTERIZACIÓN DE USUARIOS
Considerando que cada campaña o actividad comercial desea llegar a un
segmento específico de la población, es necesario concordar las características
a través de las cuales se identificarán los usuarios. Estas características son las
utilizadas por el Estudio General de Medios (EGM)8 y corresponden al estándar
de la industria. Estas variables coinciden, además, con los datos obtenidos de
las encuestas de caracterización de usuarios de METRO S.A..
8 Realizado anualmente por Ipsos Search.
1
Donde, p es la probabilidad de que
clientes salgan por el acceso nor
oriente; r, es la probabilidad de que
clientes salgan por el norte; q, es la
probabilidad que los clientes salgan
por el acceso sur oriente; t
probabilidad que los clientes puedan
salir en la parte central del andén.
(t) (1- t)
2
(r)
(p) (1- p)
(1-q) (q)
(1- r)
3
4
36
1.1.1 SEXO
Se refiere al sexo de nacimiento del individuo, con dos opciones: Mujer y
Hombre.
1.1.2 EDAD
Se refiere a la edad del individuo. Se agrupa en torno a tramos de edad, con
una amplitud de 10 años entre los 5 y 99 años. No obstante esto, por
simplicidad y presentación, se agrupa en los siguientes tramos:
Menor de 18 años (Niños)
Entre 18 y 30 años (Jóvenes)
Entre 30 y 60 años (Adultos)
Mayor de 60 años (Adultos Mayores)
1.1.3 INGRESO
Se refiere al ingreso familiar per cápita de la familia del entrevistado. Es una
variable de control de la matriz GSE y se presenta por tramos según la
siguiente distribución:
Sin Ingresos
Menos de $55.000
Entre $55.000 y $150.000
Entre $150.001 y $300.000
Entre $300.001 y $450.000
Entre $450.001 y $700.000
Entre $700.001 y $1.000.000
Entre $1.000.001 y $1.500.000
Más de 1.500.001
1.1.4 MATRIZ GSE – SEGÚN NIVEL EDUCACIONAL Y OCUPACIÓN
37
De acuerdo al mismo estudio general de medios, a partir del nivel educacional y
el trabajo del jefe de hogar se identifica el Grupo Socio Económico al cual
pertenece el individuo y su familia, de acuerdo a la figura siguiente:
Actividad Jefe de Hogar
Educación Jefe de Hogar
Básica Incompleta o menos
E E D D C3 C3 C3Básica Completa
E E D D C3 C3 C3Media Incompleta / Media
Técnica completa D D D D C3 C3 C2Media Completa / Superior
Técnica Incompleta D D C3 C3 C2 C2 C2Universitaria Incompleta /
Superior Técnica Completa C3 C3 C3 C3 C2 C2 ABC1Universitaria Completa
C3 C3 C3 C2 C2 ABC1 ABC1Postgrado
C3 C3 C2 C2 C2 ABC1 ABC1
Empleado
Administrativo
medio y bajo,
Vendedor,
Secretaria,
Jefe de
Sección,
Técnico
especializado,
Profesional
independiente
carrera
Ejecutivo Medio
(Gerente o
Subgerente), Gerente
General de empresa
media o pequeña,
Profesional
independiente de
carreras tradicionales
Alto Ejecutivo empresa
Grande, Director de
Grandes Empresas,
Empresario propietario de
empresa mediana grande,
Profesional independiente
de gran prestigio
No Trabaja Trabajos
Menores,
Ocasionales o
Informales
Trabajos
Menores,
Obrero no
calificado,
Jornalero,
Servicio
Doméstico
Obrero
Calificado,
Capataz,
Microempresario
Figura N° 3-9 GSE según Ocupación y Nivel educacional del Jefe de Hogar. Fuente: Ipsos
3.5 CONCLUSIONES MARCO TEÓRICO
El marco antes planteado, en complemento con lo presentado en la memoria
―Rediseño del Modelo de Negocios para apoyar la toma de decisiones en el
área Inmobiliaria de Metro S.A9‖, más específicamente lo referente al problema
del ―Tenant mix” y lo expresado por Marshall, dan un marco global y vienen a
complementar lo planteado en el punto que se expondrá a continuación, en
donde se ofrece los alcances del modelo expuesto. Es ahí donde se aplican
ambas teorías, tanto la de diversificación no relacionada y el problema del
―Tenant mix”, con su aplicación con variables cualitativas.
9 Tesis Rediseño Del Modelo De Negocios Para Apoyar La Toma De decisiones en el Área inmobiliaria de Metro
S.A., por Juan Pablo Martínez, ver problema del tenat mix.
38
Lo que se pretende con el modelo de negocios planteado en esta tesis, es
justificar el por qué de la diversificación desde el negocio principal,
aprovechando las sinergias que aporta éste, sumado a lo que entrega una
buena selección. Y no solo eso, sino que, aún más, creando reales polos de
atracción, que ofrezcan un valor agregado al viaje de nuestros clientes, y los
inviten a bajar a las estaciones no solo por el objetivo del viaje, sino que
también lo hagan para adquirir distintos bienes y servicios que se ofrecen
dentro de ellas.
En este sentido, la visión que se presenta es mirar estas últimas como
potenciales ―shopping centers‖, que no sólo generen ingresos por concepto de
los viajes, negocio principal, sino que ahora por el mix de servicios y productos
entregados, con un ―layout‖ diseñado de forma inteligente, producto de un
análisis apoyado en el conocimiento de expertos, con el único fin de convertir
las estaciones en polos de atracción para los usuarios de METRO S.A. A la vez,
se les entrega un gran valor agregado a los clientes, ya que al ofrecer lo que
ellos buscan, sin necesidad de desviarse para encontrar lo que necesitan, todo
en el mismo lugar y de forma segura para los clientes, se convierte en una
variable de decisión que hará preferir este servicio. Esto permitirá, con el paso
del tiempo, ir creando un potencial grupo de clientes cautivos.
3.6 ALCANCES AL MODELO PLANTEADO.
Para el Metro de Santiago, el desarrollo inmobiliario en sus estaciones posee
una vital importancia, pues constituye un valor agregado para sus clientes-
pasajeros que habitualmente ocupan el servicio de transporte subterráneo. Sin
embargo, con el paso del tiempo se ha podido observar que el desarrollo de
locales comerciales al interior de las estaciones ha convertido paulatinamente a
algunas de ellas en reales polos de atracción, por lo que hoy el Metro de
Santiago no es sólo ocupado como un medio de transporte, sino que también
39
como un lugar en el cual es posible realizar compras, pagar cuentas, etc. De
esta forma, algunas estaciones como Universidad de Chile pueden ser
consideradas como verdaderos centros comerciales.
Para dar base a esta afirmación, y complementar el desarrollo de esta tesis, la
primera semana de diciembre del 2006 fue realizada una encuesta con el fin de
averiguar cuál es el comportamiento de las personas que se encuentran al
interior de las estaciones. Específicamente, se encuestaron personas que
salían de 11 estaciones, todas ellas pertenecientes a Línea 1. Entre los
resultados se observó que en algunas estaciones como Universidad de Chile,
Pedro de Valdivia y La Moneda, alrededor del 10%10 de las personas
encuestadas ingresaron a las estaciones sólo con el fin de hacer uso de los
servicios no relacionados con el transporte en Metro.
Figura N° 3-10: Tabla porcentual por estaciones, de personas que realizan otras actividades en la red de Metro.
10 Ver porcentajes específicos en Figura N° 2-2.
21,16%5,30%3,65%1,66%10,56%Promedio
25,17%9,93%3,64%1,99%9,60%
UNIVERSIDAD DE
CHILE
6,04%1,34%0,67%0,00%4,03%
UNIVERSIDAD
CATOLICA
2,00%0,00%2,00%0,00%0,00%TOBALABA
33,57%0,70%6,99%0,00%25,87%SANTA LUCIA
12,44%6,47%0,00%0,00%5,97%REPUBLICA
21,82%13,33%3,03%0,00%5,45%PEDRO DE VALDIVIA
19,46%3,36%2,01%8,72%5,37%LOS HEROES
43,15%9,59%6,85%0,00%26,71%LA MONEDA
41,88%7,94%7,22%0,00%26,71%ESTACION CENTRAL
11,56%1,02%2,72%5,44%2,38%ESCUELA MILITAR
5,88%0,00%4,41%0,00%1,47%BAQUEDANO
Total
USO
EXCLUSIVO
SERVICIOS
PUNTO
ENCUENTROOTROSCRUZARESTACION
21,16%5,30%3,65%1,66%10,56%Promedio
25,17%9,93%3,64%1,99%9,60%
UNIVERSIDAD DE
CHILE
6,04%1,34%0,67%0,00%4,03%
UNIVERSIDAD
CATOLICA
2,00%0,00%2,00%0,00%0,00%TOBALABA
33,57%0,70%6,99%0,00%25,87%SANTA LUCIA
12,44%6,47%0,00%0,00%5,97%REPUBLICA
21,82%13,33%3,03%0,00%5,45%PEDRO DE VALDIVIA
19,46%3,36%2,01%8,72%5,37%LOS HEROES
43,15%9,59%6,85%0,00%26,71%LA MONEDA
41,88%7,94%7,22%0,00%26,71%ESTACION CENTRAL
11,56%1,02%2,72%5,44%2,38%ESCUELA MILITAR
5,88%0,00%4,41%0,00%1,47%BAQUEDANO
Total
USO
EXCLUSIVO
SERVICIOS
PUNTO
ENCUENTROOTROSCRUZARESTACION
40
Si bien no existen datos anteriores que pudiesen contrastar estas cifras, la
creciente afluencia de la red desencadenada por Transantiago, ha tenido como
resultado un promedio de 2.021.01211 pasajeros en días laborales de Marzo,
doblando así la afluencia existente antes de la implementación de este sistema
de transporte. Con esto, el uso de los locales comerciales al interior de la red
puede aumentar, ya que el 20,61% de las personas que ingresan a la red en las
estaciones encuestadas realizaron acciones comerciales. En este sentido, el
desarrollo de Metro debiese apuntar a generar más conocimiento de sus
clientes y con esto aumentar más aún la contribución a los ingresos no tarifarios
por concepto de arriendo de locales comerciales.
3.7 VALIDACIÓN DEL MODELO DE PROYECCIÓN DE VENTAS
Lo que se pretende mostrar de ahora en adelante, es el paso a paso para lograr
la proyección de ventas. Cada uno de estos serán los que más adelante
(capítulo 5) veremos automatizados, de manera que el analista inmobiliario solo
tendrá que hacer un click para obtener, de manera fácil y sencilla, el resultado.
Se ha definido un plan de acción para validar el modelo de ventas que se
quiere instaurar en Metro S.A, Este comprende cuatro grandes etapas,
detalladas a continuación: Cálculo de Afluencia: define la cantidad de
afluencia que pasa por fuera de un local.
Segmentación de Usuarios: permite caracterizar la afluencia (etaria,
socioeconómica) que se calculó en el paso anterior.
Rutina de Búsqueda: busca los locales semejantes en cantidad de
afluencia y en caracterización de público.
11 Dato obtenido del SISMET, sistema de información especializado en llevar un conteo de la afluencia al interior
de la red de Metro.
41
Proyección de Ventas: realiza la proyección de las ventas para el local en
base a todos los parámetros calculados anteriormente
Lo que se pretende en este apartado es certificar las lógicas de negocios que
aparecen dentro de las etapas antes nombradas, logrando, así, su
automatización. Son estas las que contienen el valor final de esta tesis, lo que
determina la importancia de realizar una validación previa a la programación de
ellas de forma de poder encontrar posibles quiebres que ameriten realizar
cambios en la estructura diseñada.
3.7.1 VALIDACIÓN DEL MODELOS.
Para la validación del modelo, se llevó a cabo una proyección de ventas para un
local de la estación Universidad de Chile, que en el mes de febrero fue por
primera vez ocupado por ―Castaño‖ (rubro Panaderías). Para este efecto, se
procederá a comparar las ventas reales obtenidas para ese período con
respecto a la proyección realizada.
Es necesario establecer la lógica según la cual se llevará a cabo la proyección,
que luego será el centro de la automatización del ―sistema de proyección de
ventas‖:
1) Dado un local que se encuentra vacío, se selecciona un rubro que posea
ventas históricas. La proyección de ventas se hará para este rubro en
particular. Además, es necesario saber de antemano las características
de marca que ofrece el potencial arrendador.
2) Luego se buscan los locales semejantes según caracterización de
usuarios. Para ello se utilizan los resultados de encuestas realizadas en
Metro S.A.
42
3) Una vez encontrados los locales semejantes, se procederá a proyectar
sus ventas para un mes en particular en cada uno de ellos.
.%1...%106_
07_06_07_ 51 VCVC
historicaAfluencia
proyectaAfluenciamesVentasmesVentas
ij
ij
ijij
4) Las ventas proyectadas para un mes son modificadas por las variables
cualitativas que posee cada local en particular. Es decir, se intenta
corregir las ventas de una marca cualquiera, para que sean lo más
semejantes a las de la marca que se desea proyectar.
5) Se obtiene un ticket por persona, que hace referencia a la cantidad de
dinero que se obtiene por cada pasajero que pasa por fuera de cada
local.
ij
ij
jproyectadaAfluencia
mesVentaspersonaTicket
07_
07__
6) Cada local semejante al que se desea proyectar, poseerá un ticket. De
esta manera, se promedian los tickets de cada uno, así se sabe cuánto
debiese gastar cada persona que pase por el local, en particular para
cada mes proyectado. Así se finaliza multiplicando el ticket, por la
afluencia mensual proyectada para el local vacío (a proyectar). Esta
operación tendrá como resultado las ventas proyectadas para ese local.
Así entonces se procedió a realizar una primera validación del modelo.
Local Objetivo: Estación U. de Chile, local 5, vacío durante el mes de Enero de
2007.
Potencial Arrendador: ―Castaño‖
Rubro: Panaderías.
43
Es sabido hoy, que las ventas en ―Castaño‖ correspondientes a Febrero de
2007 fueron de$15.725.323 (local que se desea proyectar).
Por lo demás, es necesario evaluar cuales son las variables cualitativas del
local, si este ―fuese‖ arrendado por ―Castaño‖:
Figura N° 3-11: Evaluación de las variables cualitativas para “Castaño”.
La escala usada para la evaluación fue de 1 a 5. Sin embargo, es necesario
observar que las notas son puestas según el estándar de locales que posee
Metro. Cada nota está estrictamente referida a la descripción ofrecida de las
variables cualitativas. Para el sistema, éstas serán ingresadas de forma manual
por el analista inmobiliario. Cada vez que se realice una proyección, el sistema
pedirá esta información para poder entregar la estimación correspondiente.
A continuación, se presentan, por colores, las estaciones parecidas entre sí.
Sólo se consideran estaciones de L1, L2 y L5, pues aún no se poseen datos
estadísticos comerciales de L4 (los locales comerciales en esa línea son
marginales).
44
Figura N° 3-12: Estaciones Semejantes (según GSE).
De esta manera, se puede observar que Universidad de Chile, que posee color
verde oscuro, posee como estaciones semejantes a Universidad. de Santiago,
Estación Central, Los Héroes, Toesca, P. O’Higgins, Rondizzoni, Moneda, Sta.
Lucía, y sí misma. En estas estaciones debiésemos buscar locales comerciales
que posean historia de ventas al menos desde Febrero del 2006. En esta
categoría coinciden 2 locales: ―Fuchs‖, Universidad de Chile (ubicado en el
pasillo central del nivel de boleterías); y ―Fuchs‖ Moneda ubicado en la salida
norte de la estación en cuestión. Este detalle (figura 3.12) se utilizará dentro de
la lógica de búsqueda de local semejante, que permitirá tener cada una de las
estaciones agrupadas por características demográficas. Esta será una tabla que
se actualizará a medida que se cuente con una nueva EOD (encuesta origen-
destino) u otra, que permita ir actualizando la información del tipo de afluencia
que compone a la estación.
45
A ambos locales se les debiese proyectar su nivel de ventas para febrero 2007.
Las características de estos son las siguientes:
“Fuchs” Universidad de Chile:
Según estimaciones, el 22% del flujo total de personas que están diariamente al
interior de la estación, pasa por fuera de este local. Por lo demás, según la
encuesta de uso de espacios comerciales en Metro S.A., un 25% de las
personas que está al interior de U. de Chile ingresa a ella por motivos diferente
a realizar un viaje.
“Fuchs” La Moneda:
Según estimaciones, el 60% del flujo total de personas que están diariamente al
interior de la estación, pasa por fuera de este local. Sin embargo hay que notar
que La Moneda posee 2 mesaninas: poniente y oriente. Históricamente, la
mesanina con mayor afluencia es la que posee locales comerciales (oriente).
Esta posee un 60% de la afluencia total de ingreso a la estación, por lo tanto el
local ―Fuchs‖ debiese recibir un 36% de personas sobre el total que ingresan
diariamente a la estación. Por lo demás, según la encuesta de uso de espacios
comerciales en Metro S.A., un 43.15% de las personas que está al interior de la
estación La Moneda ingresa a ella por motivos diferente a realizar un viaje.
De esta manera, es posible calcular la cantidad de personas que pasa por fuera
de cada local, de manera diaria12:
12 En este caso se considera la afluencia diaria, aun cuando se podrían considerar se afluencias mensuales, sin
embargo para el modelo esto no posee mayor significancia.
46
Figura N° 3-13: Proyecciones de Afluencia por local (para cada local semejante).
Ponderando los factores sobre el total de personas en cada estación, y
considerando aquellas que no realizan viajes pero que si entran , se obtiene la
afluencia diaria de personas que transita por fuera de un local en particular.
Este factor es clave para los cálculos posteriores, toda vez que un error
numérico en esta etapa, generará errores posteriores en la proyección de
ventas.
Estas estimaciones de afluencias (entrada, salida, encuesta) serán necesarias
automatizarlas dentro de lógicas- Todas éstas se encontrarán dentro de un solo
paquete, que estarán en lo que llamaremos ―análisis de afluencia‖, que tendrá
su propia arquitectura tecnológica. Cada vez que se ingrese una nueva
estación, el sistema pedirá, como requisito básico, el ingreso de los porcentajes
que se estiman para la afluencia en tránsito, los respectivos de entrada y salida.
Para obtener la proyección de ventas final, es necesario plantear, tal como se
expresó antes, cuáles son las variables cualitativas de cada local semejante y,
cuál es el peso por el que se debe corregir la proyección de ventas para cada
uno de ellos en particular. Esta calibración posee una importancia fundamental
para el modelo en sí. Después de realizar un proceso de prueba y error, se
observó que el factor de corrección para cada variable cualitativa debe ir desde
un 0% hasta un 15%, a excepción de la dimensión ―price & promotion‖ que varía
entre un 0% para una diferencia de 1, y un 25% para una diferencia de 5 puntos
(en ambos casos lineal). A continuación se muestran los valores calibrados del
modelo:
47
Figura N° 3-14: “Pesos para la corrección de ventas en el modelo propuesto”
Esta tabla será la encargada, como se mencionó anteriormente, de calibrar la
proyección de ventas que está dentro de la arquitectura con el mismo nombre.
Para esto, será necesario introducir ésta como parámetro al sistema que será
construido, ya que es de aquí desde donde se sacarán los valores asociados a
las ponderaciones necesarias para cada variable cualitativa.
Finalmente, para proyectar las ventas de cada local semejante, se corrige por
cada dimensión la tendencia natural de las ventas, a crecer de manera
proporcional a la afluencia.
48
Así se obtienen, los siguientes valores para las ventas:
Figura N° 3-15: Tabla de ventas proyectadas para los locales semejantes.
A continuación se pondera el ticket promedio de los locales semejantes por la
Afluencia Febrero 2007 proyectada para el local vacío que se desea proyectar:
Figura N° 3-16: Error en la proyección por medio del modelo
Así, entonces, se puede observar que, dadas las condiciones propuestas, la
desviación del modelo es de un -3,17% con respecto a las ventas reales de
―Castaño‖ para el mismo mes. Este resultado demuestra que el modelo puede
ser calibrado coherentemente. Por último, es necesario observar que el margen
de error aceptable para una proyección confiable de ventas será de un 10%.
Esto nos permite poder justificar el hecho de automatizar el proceso de
proyección, siguiendo las lógicas propuestas en este apartado, que luego se
materializarán en el capítulo 5.
49
4 MODELO DE NEGOCIO PROPUESTO Y JUSTIFICACION
ECONÓMICA13
.
La Empresa de Transporte de Pasajeros Metro S.A. es una Sociedad Anónima
desde enero de 1989, cuyos accionistas son la Corporación de Fomento de la
Producción, CORFO, con 72,56 % y el Fisco de Chile con 27,44 %. Es la
continuadora legal de la ex Dirección General de Metro del Ministerio de Obras
Públicas, creada en 1974 por Decreto Ley Nº 257.
El corazón de Metro S.A, como se dijo anteriormente, es el trasporte masivo de
pasajeros, tratando de llegar a un equilibrio financiero en el largo plazo. Ésta ha
sido una de las premisas que había guiado la dirección de la empresa las
últimos décadas, dirección que se vió modificada ante las actuales
circunstancias que ha estado enfrentando el transporte público, principalmente
debido al proyecto de integración del transporte público de la capital, que
golpeó de manera drástica la forma de operar de la empresa. Todos estos
cambios han hecho que la forma de financiamiento de Metro S.A se vea
afectada directamente, influyendo de manera preponderante en su resultado
operacional. Por tal motivo, la organización ha ido buscando, desde ya hace
algunos décadas, distintas fuentes de financiamiento, ya no solo basadas en el
negocio principal que es el trasporte, sino que diversificándose hacia distintos
negocios, los llamados no tarifarios, tales como, por ejemplo, la Publicidad y el
Negocio Inmobiliario.
Para el año 2006, los ingresos por concepto de negocios no tarifarios ascendían
al 12% de los ingresos totales Pero este número, dadas las actuales
condiciones, ya sean de inversiones realizadas, como así también el aumento
13
Capitulo común con Tesis ―Rediseño del Modelo de Negocios para apoyar la toma de decisiones en el área Inmobiliaria de Metro S.A.‖, de Juan Pablo Martínez.
50
de pasajeros transportados producto de la implementación del plan de
trasporte Transantiago, tiene a la empresa en la imperiosa necesidad de
aumentar los ingresos por esta línea de negocio.
Los negocios no tarifarios de Metro S.A, están compuestos principalmente por
las categorías Negocios Publicitarios, Negocios Inmobiliarios y otros, los que a
grandes rasgos describimos a continuación:
1. Negocios Inmobiliarios: El negocio inmobiliario consiste en entregar en
arriendo la infraestructura a lo largo de la red de Metro S.A., los cuales a su vez
se subdividen en categorías tales como: arriendo de túnel, arriendo de espacios
comerciales, arriendo de locales comerciales, arriendo de terrenos, entre otros.
2. Negocios Publicitarios: El negocio de publicidad consiste en entregar en
arriendo espacios asignados a publicidad, los cuales, a su vez, se subdividen
en categorías tales como publicidad estática, publicidad dinámica, entre otros.
3. Otros Negocios: Se preocupa de aquellos negocios que no caen en
ninguna de los negocios o categorías anteriores, como por ejemplo asesorías.
A continuación podemos ver la representación gráfica del Departamento de
Negocios, la que se modela de la siguiente manera:
51
Figura N° 4-1: “Estructura del Departamento de Negocios”
Para los dos primeros, la comercialización se realiza por concepto,
principalmente, de metros cuadrados, lo que no es necesariamente la mejor
forma de comercialización en el actual escenario, en el que Metro S.A se ha
visto enfrentado a un brusco aumento de afluencia (figura 3-2). Por esto, existe
hoy la necesidad de indexar este tipo de negocios no solo a la superficie
concesionada, sino que también agregar la variable de afluencia.
52
Figura N° 4-2: “Modificación afluencia primer trimestre Transantiago”
En la figura 3-2 es posible apreciar el cambio en la cantidad de pasajeros con
respecto al mismo mes del año anterior. Aquí se puede concluir que indexar la
variable afluencia en la estructura tarifaria del arriendo inmobiliario es algo
importante, ya que tanto en hora punta como en los horarios valle, la afluencia,
en algunos casos, se vio casi duplicada. El beneficio claro es que se puede
asegurar un flujo continuo de pasajeros durante gran parte del día para las
estaciones y, por ende, para cada uno de los locales existentes. Esto hace más
atractivo para los clientes-arrendatarios obtener un lugar en las dependencias
de METRO S.A.
53
Figura N° 4-3: “Evolución de Ingresos de locales comerciales”
Es posible ver en la figura 3-3, correspondiente al mes de Marzo de 2007,
(primer mes de funcionamiento de Transantigo), que aún habiendo alzas
sustantivas de afluencia, más del doble que en años anteriores, los ingresos
sólo presentaron un leve aumento, no proporcional al aumento de la afluencia.
El motivo es simple: Metro actualmente no cuenta con una estructura tarifaria
que logre asimilar este fenómeno. Por esta razón, el efecto en la afluencia no se
refleja en beneficios directos para la empresa.
54
Figura N° 4-4: “Evolución de Ingresos Otros Negocios”
El efecto para el caso de otros negocios es de suma importancia, ya que se
puede apreciar una clara explosión de las ventas. La razón que explica de cierta
manera este aumento, es que muchos de los ítems que componen esta área,
como por ejemplo Bancomáticos, Vendomática, son contratos tarifarios que se
manejan en base a transacciones, y por lo tanto el efecto del aumento de
afluencia está claramente indexado. Es este el resultado que avala más aún la
necesidad de explotar de mejor manera esta realidad que actualmente vive
Metro con aumentos de afluencias sustanciales.
Para orientar la aplicación de este rediseño a los procesos del Departamento de
Negocios de Metro S.A, específicamente de su área de negocios inmobiliarios,
se comenzará con la definición de un modelo. Éste precisa de cada una de las
variables relevantes para su desarrollo, como por ejemplo cuál es el producto y
servicio, las necesidades que deben ser satisfechas, quién lo utiliza, quién
recibe los beneficios y quién asume el costo.
55
En esta evaluación económica, se partirá realizando una descripción del
Negocio Inmobiliario, perteneciente al Departamento de Negocios, el que a su
vez depende de la Gerencia Comercial de Metro S.A. Luego se identificarán las
necesidades, la definición del producto/servicio, los clientes, la oferta de valor,
la alineación estratégica, el mercado potencial y los beneficios directos e
indirectos que abordará el modelo de negocios planteado.
4.1 BREVE DESCRIPCIÓN DEL NEGOCIO INMOBILIARIO DE METRO S.A.
Asociado a su servicio de transporte, Metro desarrolla una dinámica gestión
inmobiliaria, a través de la cual se ofrece a los pasajeros una variada gama de
servicios a los que pueden acceder aprovechando su tiempo en las estaciones
de la red. Esta gestión consiste en la administración de 143 locales comerciales
distribuidos en la red, cajeros automáticos, teléfonos públicos, transmisión de
información por fibra óptica, correos, arriendo y venta de terrenos.
Para entender un poco más, se mencionan a continuación las dos variables de
arriendo con las que cuenta el Negocio Inmobiliario. Éstas son las siguientes:
Espacio: Lugar físico que se entrega en arriendo. En él se ubican
negocios de venta de productos o servicios como kioscos y stands.
Local: Lugar físico cerrado que se entrega en arriendo, en donde se
ubican los negocios de venta de productos o servicios.
En base a estas dos modalidades, se trabajará para definir una herramienta que
logre indexar la afluencia a la decisión de seleccionar un arrendatario para un
espacio o local disponible. Todo esto apunta a maximizar la rentabilidad de los
activos de Metro S.A.
56
4.2 MODELO DE NEGOCIO
4.2.1 DEFINICIÓN DE PRODUCTO
Tal como se mencionó anteriormente, los negocios no tarifarios de Metro S.A,
están compuestos principalmente por dos líneas: Negocio Inmobiliario y
Negocio Publicitario. Ambos son responsables del 93% de los ingresos del
departamento. Existe una tercera línea, como se señaló en un comienzo: ―otros
negocios‖, que se encarga de la administración de terrenos, promociones
específicas, consultorías y otros.
La realidad actual obliga a aumentar los ingresos no tarifarios, debido a que la
operación de transporte de pasajeros no es suficiente para cubrir las
inversiones realizadas. En este sentido, el crecimiento de Metro en el mediano y
largo plazo estará enfocado en la búsqueda de nuevos negocios relativos a la
comunicación y entretención de sus pasajeros. Así también, se espera
rentabilizar de mejor forma los espacios, mejorando los accesos a las
estaciones. En este sentido, se está comenzando a gestar el primer proyecto
inmobiliario de administración propia por parte de Metro.
57
A continuación, presentamos un esquema de cómo se componen los negocios
no tarifarios de Metro S.A:
Figura N° 4-5:”Líneas de Negocio no Operacionales de Metro S.A.”
Es necesario aclarar que desde aquí en adelante se trabajará sólo en el
desarrollo inmobiliario de Metro.
58
4.2.2 PRODUCTOS INMOBILIARIOS
Como se aprecia en la figura anterior, este negocio posee básicamente dos
productos: Locales Comerciales y Servicios. A continuación veremos cómo
están distribuidos y la cantidad de cada uno de estos dos formatos..
Figura N° 4-6: “Estado de los locales comerciales a Mayo 2007”
En cuanto a locales comerciales, es posible encontrar tanto servicios como
venta de productos. Aquí se tiene normalmente una cartera estable de clientes,
compuesta por panaderías, farmacias, joyerías, vestuario, etc.
59
A pesar de su precario desarrollo, el negocio de arriendo de locales comerciales
posee gran importancia para Metro S.A. La estrategia de la empresa sólo ahora
está comenzando a cambiar, mirando de mejor manera el estudio de los
clientes comerciales y pasajeros. Una prueba de ello es el desarrollo de una
herramienta: ―Data Warehouse‖, que permite unificar la información.
Figura N° 4-7: “Estado general de los locales comerciales”
Con respecto al desarrollo de locales comerciales, no hay una estandarización
en cuanto a su tipo, toda vez que la inversión es realizada por el arrendatario y
rebajada del arriendo mensual.
Con respecto al modelo de negocios, la forma de comercializar estos productos
se hace principalmente a través de un ―canon‖ por metros cuadrados, asociados
a la superficie disponible. En la Figura 2-7 es posible apreciar el estado de
ocupación de los locales comerciales a Mayo de 2007. Se pueden observar
algunos datos muy importantes, como el hecho de que la tasa de ocupación es
de un 90% y la morosidad es bastante alta (del orden de un 29% mensual).
Hoy, los ingresos por concepto de locales comerciales llegan a las UF 6.982
mensuales. Esto significa un 39% de los ingresos totales mensuales generados
por el área. Aquí se excluyen otros espacios como máquinas automáticas,
bancomáticos (ATM’s), Arriendo de túnel (preferentemente para telefonía móvil)
60
y, por último, los teléfonos públicos existentes en la red. Es necesario destacar
que este informe sólo abordará los locales comerciales. No obstante, es posible
diseñar lógicas que apunten a mejorar el mix de todos estos servicios.
4.2.3 MERCADO INMOBILIARIO
El mercado inmobiliario es más complejo de medir, toda vez que no existe un
registro único de arrendatarios ni de propietarios. No obstante esto, se puede
mencionar que la industria la conforman, por un lado, las empresas destinadas
a explotar espacios comerciales, como malls, supermercados, entre otros, y los
clientes inmobiliarios de locales comerciales (Retail) y de servicios.
Hoy son pocos los lugares de Santiago donde se puede asegurar afluencia
constante durante todos los días de la semana, por tanto se hace
extremadamente atractivo para los clientes comerciales efectuar un mix por
localizaciones. Actualmente, el negocio aporta mensualmente a METRO entre
UF 17.000 y UF 19.000, sobre un total de 4.835 metros cuadrados (No se
considera Escuela Militar, arrendado a un Subcentro).
4.2.4 CLIENTES
El negocio Inmobiliario ocupa dos modalidades de atención al cliente (ver figura
4-8). En la primera, trata directamente con el operador inmobiliario. El operador
puede tener un cliente a quien le entrega en arriendo el local. Este no trata
directamente con Metro S.A., si no que lo hace a través del operador. Si el
operador no tiene cliente, y es él quien ocupa el espacio arrendado, se pasa a
llamar cliente. La segunda variante es que Metro S.A. contacte directamente
sus clientes sin necesidad de utilizar un intermediario.
61
Figura N° 4-8: “Ilustración del Modelo de Negocio Inmobiliario”
Un ejemplo del manejo con operadores es Soc. Subcentro Las Condes,
proyecto que es desarrollado en Estación Escuela Militar. En este caso, Metro
se lleva un monto fijo por el arriendo de un espacio de 4550m2.
Para el negocio inmobiliario, es de vital importancia mantener la actual cartera
de clientes, sin la necesidad de ampliarse a nuevos oferentes. Se privilegia la
relación de clientes cadenas, que puedan aportar inversión y renovación a los
espacios. Se puede identificar a los siguientes clientes inmobiliarios como los
más relevantes, debido a los montos de inversión comprometidos y de volumen
en ventas. Existe a la fecha un total de 89 arrendatarios, todos clientes directos
de Metro. Sin embargo, no hay que olvidar los clientes indirectos a quienes va
dirigido este mix de servicios: los pasajeros y usuarios de las estaciones de
Metro.
Locales
Comerciales
(Rubros)
Clientes Espacios
comerciales
(Rubros)
Clientes
Farmacia Salco Brand,
Cruz verde
Embotelladora Andina
62
Panaderías Fuchs – Bimbo Banco Chile
RyV
Castaños Telefonía Pública Telefónica
Alimentos Unifood
Mc Donalds
Telefonía Celular Movistar
ENTEL PCS
Claro Chile Pagos Servipag,
Sencillito
Chilectra
Salud Fonasa Info. Comercial Dicom
C.C.S.
Transporte Tur Bus
Pullman, Condor
Bus
EFE
C. de Llamados Telefónica, AMB
Fotografía Puelle0073
Fonokina
Joyería Fanty Diarios Via Directa
Dist. Alfa Joyacenter
Figura N° 4-9: “Tabla con clientes inmobiliarios más relevantes Metro
S.A.”
4.2.5 PRECIO
En relación a las tarifas del negocio inmobiliario, estas varían entre las UF 0.3
por metro cuadrado (Escuela Militar) hasta las UF 3 por metro cuadrado
(Universidad de Chile). Desde hace un año se ha tomado la iniciativa de cobrar
el máximo entre un valor mínimo mensual garantizado (que corresponde a las
cifras por m2 según tipo de estación) y un porcentaje de las ventas netas (no
afectas a IVA), dependiendo del tipo de negocio y rubro. Es necesario
considerar que este modelo no puede ser aplicado a todos los servicios, por lo
63
que se espera que al menos un 40% de ellos (o más) puedan cambiar su
modelo al recién presentado.
Adicionalmente, algunos servicios que no se encuentran en locales comerciales
tienen rentas por máquina instalada, tal es el caso de cajeros automáticos,
telefonía móvil y telefonía pública. Para estos casos existen tarifas
diferenciadas por tipo de estación. Hoy este modelo ha variado desde el valor
fijo por máquina a la indexación de la afluencia, algo parecido a lo que ocurre
con los valores obtenidos como porcentaje de las ventas. Este es el caso de
los cajeros automáticos, que al superar las 10.000 transacciones promedio por
equipo y estación, deben instalar un equipo más.
Desde el punto de vista de los clientes-pasajeros, la disponibilidad de los
servicios como los mencionados son enormemente valorados, conformando en
algunos casos como en los cajeros automáticos la red de servicios más grande
del país.
Figura N° 4-10: “Precios promedio por estación para locales y kioscos comerciales”
64
Como parte de este proyecto, se decidió documentar el modelo de aumento
tarifario de manera de generar una metodología al respecto. Este modelo es
presentado más adelante debido a que complementa la posterior evaluación del
proyecto en cuestión.
4.3 ANÁLISIS DE LA INDUSTRIA INMOBILIARIA
4.3.1 ANÁLISIS DE PORTER
Una vez realizadas las definiciones anteriores, se procederá al análisis del
mercado de acuerdo al modelo de las cinco fuerzas de Porter, para efectuar
más en detalle un análisis externo del mercado.
Antes de partir con las cinco fuerzas de Porter, se hará una definición de cuáles
son los principales competidores. Estos son los siguientes:
65
Competidores:
Debido a la cantidad de rubros que actualmente operan en los espacios
inmobiliarios de METRO S.A (que van desde el rubro alimenticio hasta el de
vestuario), hoy existe una gran gama de competidores, tales como:
Shopping centers
Supermercados
etc.
En conclusión, la competencia pasa por cualquier agrupación de locales
establecidos que posea espacio inmobiliario para generar un “tenant mix” (mix
de arrendatarios) con una alta rentabilidad en términos de ventas/m2. Para esto,
se ha definido como competencia primaria, y la más relevante, a la que se
encuentra en las inmediaciones de las bocas de accesos a las estaciones. A
modo de ejemplo, los locales que se encuentran a la salida de la estación
Universidad de Chile, Paseo Ahumada, están caracterizados por una gran
afluencia de personas, por lo que la industria del retail está muy desarrollada.
Sin duda, es éste un factor relevante a observar, toda vez que se pretende dar
un giro a la visión existente hoy del negocio de arriendo de espacios
inmobiliarios en Metro S.A. En este sentido, la empresa debe observar el
desarrollo inmobiliario de los malls para rentabilizar sus espacios si desea
agregar valor a sus clientes comerciales y finalmente a los clientes pasajeros.
Así, estos últimos debiesen ver en un futuro a Metro no tan solo como un medio
de transporte, sino como un espacio atractivo y entretenido, en el cual la oferta
de servicios sea más audaz e innovadora para sus clientes.
66
1- Rivalidad entre Competidores
METRO S.A debe aprovechar sus fortalezas, sobre todo el ser una empresa
con una imagen de alta calidad y segura para los clientes. Las personas, una
vez dentro de las instalaciones de tren subterráneo, se sienten más protegidas,
debido al alto número de guardias e iluminación. Esto favorece a los locales
que están dentro de la red, ya que la gente puede comprar tranquilamente, a
diferencia de los locales que se encuentran fuera.
Una amenaza al desarrollo de los locales dentro de las estaciones de Metro, es
la gran diversidad de competidores. Cada uno de los espacios comerciales que
se encuentra en las vías de acceso al metro es un potencial adversario.
Existen altos costos de cambio para los arrendatarios.
Barreras a la salida (Generan Mayor competencia)
Altos costos de salida debido a grandes montos de inversión (sólo
en algunos casos).
Los activos son especializados, hecho que genera menor
posibilidad de salir de la industria.
Intensidad de la Fuerza: ALTA
2- Nuevos Participantes
Existe una amenaza real de que en cada una de las bocas de acceso o en sus
alrededores se instalen nuevos locales, generando nuevos focos de comercio.
Esto se produce debido a que el estar cerca de este lugar, asegura una
afluencia estable.
67
Amenaza de nuevos participantes.
Con respecto a la generación de barreras a la entrada (disminuye la
probabilidad de ingreso)
Fuerte inversión en posicionar un espacio comercial que posea una
buena localización.
Son relativamente bajas, ya que cualquiera puede arrendar un local en las
inmediaciones de METRO.
Intensidad de la Fuerza: ALTA
3- Desarrollo de potenciales Sustitutos
Los principales sustitutos son malls, tiendas, locales comerciales, kioscos, etc.
Hay que recordar que el manejo inmobiliario dentro de un espacio cerrado como
METRO puede tener aspectos monopólicos, dado que se maneja sólo a través
de METRO o de un operador. Dependiendo de la estación, se puede lograr
llegar a este público, en este lugar. A pesar de la ventaja que significa para
Metro el tener una afluencia alta y estable, los potenciales sustitutos son una
amenaza cierta y fuerte.
Si Metro se posiciona como un operador inmobiliario de relevancia, debiese
tomar el modelo utilizado con éxito en los malls, aumentando el retail y el
entretenimiento a su oferta de servicios. En este sentido, el valor agregado para
este tipo de producto es la cercanía a un medio de transporte masivo como el
Metro.
68
Amenaza de Sustitución
Formatos son estándar en la industria del desarrollo inmobiliario chileno.
Malls y centros comerciales podrían considerarse sustitutos toda vez
que ofrezcan una oferta de valor para un público que preferentemente
realiza compras ―al paso‖.
Sustitutos agresivos que pueden crear demanda, creando núcleos de
locales.
Intensidad de la Fuerza: BAJA
4- Proveedores
En relación a proveedores no se evidencian mayores problemas, principalmente
porque los insumos necesarios son comodities disponibles en el mercado. Tal
vez la especialización puede ser un tema importante de considerar, mas no es
relevante, ya que al estar en un entorno competitivo intenso es altamente
probable que a mayor precio puedan aparecer muchos otros proveedores con
similares características.
Proveedores de artículos inmobiliarios y de servicios para estos tipos de
locales.
Poder de Negociación de los Proveedores
Muchos proveedores disponibles
Bajo costo de cambio frente a proveedores.
Alta disponibilidad de proveedores sustitutos.
Nula amenaza de los proveedores de integración hacia adelante.
Baja amenaza de la industria de integración hacia atrás.
69
Proveedores contribuyen a la calidad del producto aportando novedad, y
Baja fracción del costo total de la industria, es representada por los
proveedores.
Por otro lado, los cambios dentro de los locales una vez construidos son de
exclusiva responsabilidad de los arrendatarios, por lo tanto disminuye aún más
el poder de los proveedores.
Intensidad de la Fuerza: BAJA
5- Compradores
Los clientes pueden ser cualquier persona, natural o empresas, que deseen
poner sus productos o servicios a la venta en los locales que ofrece METRO.
Esto hace posible que encontremos una amplia gama de posibles clientes.
Uno de los puntos a considerar que hace atractivo para los clientes el hecho de
arrendar locales al interior de las estaciones, es, en primer lugar, la afluencia
que se asegura que diariamente pasará por fuera de sus locales. En segundo
lugar, está la seguridad que brinda, tanto para los locales como para sus
clientes, el instalarse dentro de Metro. (Usuarios de METRO).
A pesar de que el espectro de potenciales arrendatarios es muy amplio, estos
no presentan una organización, por lo que su poder de negociación es bajo.
En síntesis, para observar el poder de negociación de los clientes comerciales
se tiene lo siguiente:
70
Alta concentración de clientes.
Alta disponibilidad de sustitutos.
Muy bajas posibilidades de integración hacia atrás de los compradores
Alto costo de cambio de los compradores
Hay que notar que el poder de los arrendatarios aumenta en la medida que
posee una operación mayor al promedio. Este es el caso de las cadenas de
panaderías, bancomáticos u otros.
Intensidad de la Fuerza: BAJA
4.3.2 ANÁLISIS FODA
A continuación, se presenta un análisis interno de METRO como gestor
inmobiliario, además del análisis externo de la industria y mercado sobre el cual
los productos no tarifarios de METRO deberán ser desarrollados.
4.3.2.1 ANÁLISIS INTERNO
Fortalezas:
Único medio que mide diariamente cada 15 minutos su afluencia, la cual
es fácilmente auditable y confiable y, gracias a las proyecciones
realizadas, asegurable a futuro.
Disponibilidad de información sobre caracterización y EOD cada 6
meses, a un costo marginal, ya que esta herramienta debe ser realizada
de todas formas para definir la oferta de transporte de la empresa.
71
Soporte tecnológico (Data Warehouse, Sistema Transaccional de
Negocios) que genera costos marginales de generación de la
información.
Medio maduro y eminentemente masivo. Durante los últimos años
ingresos crecientes y con proyecciones auspiciosas.
Afluencias crecientes producto de la integración del transporte, el cual ha
visto duplicada su participación, llegando a transportar sobre los 2
millones de pasajeros, teniendo cerca del 40% de los viajes laborales de
la capital. Actualmente se podría considerar la existencia de una
afluencia cautiva.
Espacios comerciales que han sido evaluados positivamente por los
clientes-pasajeros.
Categoría incluye diversos tipos de productos. Los que ofrece el negocio
comercial son:
o Soportes publicitarios (estáticos, dinámicos, promociones)
o Espacios comerciales (locales, stands de venta, máquinas
automáticas, ATM, Wifi, entre otras)
Valor agregado real a los productos, mediante la conformación de un
espacio único de conocimiento de los clientes, con altos niveles de
servicios.
Costos de implementación y operación marginales con respecto a los
costos de operación de la red.
72
Debilidades:
En algunos casos se trabaja con operadores, donde se pierde el control
de la última frontera del negocio y se genera, de esta manera, un alto
costo de cambio al momento del término de los contratos de concesión.
Un caso concreto es la tercerización realizada de la estación Escuela
Militar.
Las cifras entregadas provendrán de una entidad – METRO – que tiene
interés en el negocio inmobiliario, por tanto pueden existir percepciones
de subjetividad en la generación de ella.
Al ser METRO una empresa dedicada al rubro del transporte, es
esperable un bajo conocimiento en el ámbito inmobiliario.
Baja diversidad en los servicios actuales. Poco entretenimiento.
La Empresa posee hoy su foco fijo en la operación. Esto es perjudicial
para el desarrollo de proyectos ligados al arriendo de espacios.
Infraestructura limitante. Hoy no existen servicios básicos al interior de
las estaciones.
4.3.2.2 ANÁLISIS EXTERNO
A continuación, se procederá a analizar cuáles son las oportunidades y las
amenazas que se presentan este negocio, considerando las características
propias de este mercado.
73
Oportunidades:
Espacio para diferenciación a través de información, debido a la
disponibilidad de ella relativa a afluencia.
Generación de comunidad que apalanque otros negocios, al generar
información completa. Es posible que los negocios inmobiliarios puedan
aprovechar espacios publicitarios para lograr sus objetivos de venta, a
partir de la información disponible.
Traspasar a precio el valor agregado. La mayor disponibilidad de
información, genera el desafío de traspasar este beneficio a precio,
siempre y cuando esta información sea lo suficientemente interesante.
Aumento de ingresos por renta variable; mejorar mix de productos;
generar fidelización; nuevos clientes. Por medio del ingreso al sistema de
renta variable, se incentiva la entrega de información relevante que le
permita al cliente inmobiliario aumentar sus retornos, toda vez que en
ellos también participa METRO.
Optimizar ocupaciones actuales, mediante la asignación inteligente de
espacios disponibles y ociosos generando ingresos adicionales, al
menos mayores que cero.
Hoy, la imagen de METRO ha decaído producto de su incursión en el
Transantiago, por lo que es el momento adecuado para generar cambios.
Aumento de la afluencia por causa del Transantiago, genera más flujo de
personas en las estaciones.
74
Un 47% de los contratos no está vigente. Esto permitiría cambiar de
forma más fácil el modelo de negocios que actualmente Metro lleva a
cabo.
De la misma forma, se evidencian las siguientes amenazas:
Amenazas:
La creación de nuevos polos de comercialización en las cercanías de
METRO, lo que produciría una merma en las ventas de los locales.
Los mayores niveles de afluencia pueden tener un efecto negativo, ya
que hoy en día la gente se está aglomerando en las estaciones y pierde
la comodidad para comprar en la misma.
Conclusiones:
Dado que no hay una infraestructura ni una superficie como para desarrollar los
conceptos mencionados en esta tesis, como son el de tienda ancla y la
asociada al concepto del tenant mix, que busca desarrollar un modelo
semejante al de negocios de los malls, Metro S.A debe posicionarse como un
ente intermedio, que entregue una propuesta ligada preferentemente a los
servicios. En este sentido, la empresa debiese ligarse más a las compras por
conveniencia, no olvidando el foco estratégico de generar polos de atracción en
el mediano y largo plazo. Ya que lo que se busca, es, justamente, dar a los
clientes una propuesta que les permita, siguiendo su ruta normal, poder
abastecerse de servicios básico, sin necesidad de modificar su recorrido, de
manera segura y rápida.
75
5 DETALLE DE LA ARQUITECTURA DE LOS PROCESOS
En el presente capítulo se pretende entregar una definición del nuevo modelo
de negocios no operacionales de METRO S.A. Para lograr esto, se analizaron
en detalle los procesos asociados a las actividades comerciales no tarifarias, las
cuales en la actualidad son intensivas en horas hombre y requieren la
interacción constante de un operador humano o analista. Este proceso ha sido
rediseñado para integrar una nueva visión en la venta de espacios comerciales.
Esta nueva visión contempla el desarrollo de un control de etapas de las
actividades comerciales, basados en mantención de estado y, además, la
generación de una interface directa con el cliente comercial, que permitirá
acceder y entregar a futuro información relativa a su propia gestión comercial.
En los últimos años, METRO S.A ha visto aumentada la afluencia de pasajeros
de manera considerable, por lo que es de interés que todos sus ingresos en el
corto plazo cambien a un modelo de renta variable, el cual es el único capaz de
asegurar mayores ingresos en la medida que la afluencia de pasajeros
aumenta, tal como se ha proyectado.
En la presente tesis, se entregará un rediseño del sistema de venta de
espacios comerciales a partir del análisis de la situación actual de los
procesos14, el cual pretende cambiar su forma de comercialización. Esta nueva
comercialización estará dada por la interrelación de los procesos de negocios
inmobiliarios, principalmente con el sistema de proyección de ventas, basado en
afluencias de pasajeros de METRO S.A., y las llamadas ―variables cualitativas‖,
que explican el comportamiento de un negocio en particular. De esta forma, con
información entregada por dicho sistema, la empresa podrá elegir de mejor
14 Para ver detalle del rediseño ver tesis ―rediseño del modelo de negocios para apoyar la toma de decisiones en el área inmobiliaria de metro‖ de Juan Pablo Martínez
76
forma sus clientes inmobiliarios, para finalmente, en un futuro, construir una
cartera más rentable.
En adelante se enfocará el trabajo en una revisión general de todos los
procesos con su correspondiente rediseño. Sin embargo, dado que el proyecto
es acotado a ciertas actividades, se describirá la arquitectura propuesta para las
actividades que dan un valor agregado al proyecto en desarrollo, centrándose
principalmente en las que serán automatizadas
5.1 ACTIVIDADES A AUTOMATIZAR.
Las actividades a automatizar son aquellas que presentan un claro valor
agregado para los procesos que se desarrollan hoy en el área de Negocios de
Metro S.A. Existen actividades que son estándares y que por lo tanto no serán
abordadas en el presente informe. Estas últimas, en general, cumplen
funciones de carácter administrativo, y aunque poseen lógicas de importancia,
éstas no son de gran relevancia para el proyecto mismo.
Las actividades que se automatizarán son aquellas descritas anteriormente y
que consideran una innovación real a los procesos, tal como se realizan hoy en
Metro S.A. Este es el caso de las actividades que ejecutan lógicas de negocios
especialmente diseñadas para el apoyo de actividades como el registro de
ventas.
Entre las actividades a automatizar se encuentran:
Actividades de Mantención y Registro de la Base de datos: Estas
actividades están directamente relacionadas con el registro de
venta de los clientes inmobiliarios, así como de la continua
77
actualización de variables relevantes para el diseño del sistema.
Entre estas variables se encuentran la EOD15, información
agregada de afluencias por estación, y otras fuentes de
información como lo son encuestas externas, (Adimark, etc).
Actividades de soporte al análisis del comportamiento de
pasajeros: Estas actividades poseen un rol fundamental, ya que
muestran el core del proyecto a realizar. Dan soporte y
coherencia a las lógicas de negocios fundamentales para el
desarrollo del sistema.
De esta manera, las actividades que se procederán a automatizar son:
Consolidación y preparación de datos.
Pronóstico de la afluencia para todo local comercial.
Segmentación de la afluencia pronosticada, por zona16 y local.
Modelo de Búsqueda de Locales Semejantes.
Introducción de variables cualitativas al sistema, las que corresponden a las
características esenciales que determinan la entrada de una persona a un
local.
Modelo de Proyección de Ventas.
Todas las actividades anteriores poseen una arquitectura, así como lógicas de
negocios necesarias para un funcionamiento óptimo del sistema.
15 EOD: Encuesta origen destino, que es llevada a cabo anualmente por Metro S.A. con el fin de evaluar la caracterización del perfil de sus pasajeros.
16
Zona: Se conceptualiza este concepto como todos los lugares al interior de una estación que comparten el flujo de pasajeros que transita en su interior.
78
Para un mejor entendimiento, a continuación se muestran los diagramas que
permiten ubicar las actividades mencionadas en los distintos procesos
correspondientes.
El proceso principal corresponde al ―proceso de arrendamiento a terceros‖.
Como se mencionó anteriormente, éste es intensivo en uso de horas hombre,
situación que es particularmente compleja cuando se estima generar procesos
de análisis de datos, para dar un mayor valor agregado a los productos
entregados por METRO S.A. a sus clientes inmobiliarios.
Figura Nº 5-1 Esquema de rediseño propuesto nivel A0: Proceso de
arrendamiento a terceros en METRO S.A.
79
El proceso de Arriendo de Espacios a Terceros, comienza con el ingreso de una
solicitud de arriendo de espacios, la que es respondida por METRO S.A. o el
operador respectivo, según corresponda.
En términos generales, el proceso de ―Administración de Relación cliente final y
ventas‖ se refiere a todos los procesos de contacto con el cliente: desarrollo de
productos, ofertas, gestión de venta, análisis de nuevos espacios y respuesta a
proyectos de clientes. De esta forma, el negocio se inicia con este proceso,
junto
con el requerimiento de información o solicitud de ocupación de espacios por
parte
del cliente inmobiliario
Adicionalmente, el proceso ―Gestión del Negocio‖ se refiere a las actividades de
backoffice tendientes a analizar la implementación (en términos de restricciones
de operación de METRO), registrar las ventas y ejecutar las acciones de
administración, facturación y cobro de los contratos de arrendamiento
respectivos.
El proceso de instalación y control se refiere a las actividades de entrega del
servicio y posterior control permanente asociado al uso de los espacios
comerciales.
El proceso de mantención de estado en la actualidad es muy básico y se limita
a mantener carpetas de proyectos, autorizar los registros de venta por papel y
mantener el registro de ocupación y facturación en planillas MS Excel.
Para el rediseño de las actividades se debe centrar el análisis en el proceso A1:
administración relación cliente final y ventas (ver Figura 5.2); subprocesos A11:
80
Marketing y Análisis de Mercado, donde se encuentra la definición productos,
tarifas que la fuerza de ventas tendrá que cumplir, y A12: administración de
venta y atención a clientes, en el cual se desarrollarán las interfaces de
interacción con el cliente final, para la presentación de ofertas presenciales e
ingreso de requerimientos.
Figura Nº 5-2 Esquema de rediseño propuesto nivel A1: Administración
relación cliente final y ventas.
81
El proceso de ―Administración de Relación cliente final y ventas‖ tiene como
propósito el satisfacer con la oferta de productos disponibles las necesidades
de espacios actuales o nuevos proyectos que los clientes necesiten. Es así
como se encarga de mantener la relación con el cliente final, entregándole hoy
escasa información y sujeta siempre a la demanda particular del cliente,
además de gestionar y definir la venta. En la actualidad este proceso se
encarga de recepcionar los requerimientos de los clientes a través del único
canal de venta existente, el denominado presencial.
El proceso se divide en ―Marketing y Análisis de Mercado‖ (ver Figura 5.3),
―Administración de Venta y Atención a Clientes‖ (ver Figura 5.4) y ―Decisión de
Satisfacción de requerimientos‖ (ver Figura 5.5).
82
Figura Nº 5-3 Esquema de rediseño propuesto nivel A11: Proceso de
Administración relación cliente final y ventas / Marketing y Análisis
mercado.
El proceso de ―Marketing y análisis de Mercado‖ realiza las labores más
relevantes
para el diseño en curso. Aquí se llevan a cabo las etapas de estudio
fundamentales para un buen funcionamiento del sistema dando soporte, así, a
las acciones de ventas posteriores. Es en este punto hay que hacer hincapié
en las lógicas que soportarán las actividades que apoyen a este
83
Proceso, ya que serán éstas las que finalmente caractericen la gestión del
negocio mismo.
Este sub proceso está compuesto por 4 procesos, que son:
Análisis de nuevos diseños.
Análisis de comportamiento de clientes y usuarios.
Marketing del negocio.
Planificación de ventas.
El proceso ―Análisis de comportamiento de clientes y usuarios‖, tiene por
finalidad recoger los datos externos que darán soporte a los posteriores
estudios de afluencia y de ingresos, proyectados según el perfil de los clientes,
ubicación entre otros factores que determinarán la decisión de compra de los
consumidores. Será éste en donde finalmente caerán todas las lógicas y las
automatizaciones.
84
Figura Nº 5-4 Esquema de rediseño propuesto nivel A12: Proceso de
Administración relación cliente final y ventas / Administración de venta y
atención a clientes.
La figura 5.4, será el canal de información con el cliente en dos modalidades:
gestión de venta presencial y por internet. En la primera se intentará apoyar la
venta presencial de espacios comerciales con TI, asociados a la entrega de
información relativa al comportamiento de clientes. Por otro lado, se encuentra
el proceso de ―ventas por internet‖, canal adicional que utiliza el mismo apoyo
de TI entregado en venta presencial, pero que interactúa directamente con el
cliente. De esta forma, las lógicas que se utilizan en cada uno de los canales
son idénticas, diferenciando ―venta presencial‖ de ―venta por internet‖, en que la
primera permite ofertar todo tipo de espacios inmobiliarios, además de realizar
85
una gestión de arriendo más personalizada, a diferencia de venta por Internet,
que sólo contempla la venta y entrega de información de espacios estándares.
Figura Nº 5-5 Esquema de rediseño propuesto nivel Nivel A13: Proceso de
Administración relación cliente final y ventas / Decisión de Satisfacción
requerimientos
En la figura 5.5 se muestra el sub proceso de decisión de satisfacción de
requerimientos, que hoy por hoy en METRO S.A está en manos de un solo
analista. Sin embargo, el sistema se ha diseñado para que exista una decisión
automática de requerimientos. Esta decisión es coherente con el ingreso del
86
canal de venta de espacios a través de Internet. Además, éste pretende la
asignación temporal de los espacios.
A continuación mostraremos los apoyos computacionales que son necesarios
para lograr realizar una proyección de ventas para un local disponible de ser
arrendado, como la que se ha explicado en el capítulo 3 (validación de los
procesos de proyección de ventas).
Como se mencionó anteriormente, este análisis se enfocará en A11: Marketing
y Análisis de mercado, en donde se encuentran todas las lógicas que dan
fuerza al desarrollo de esta tesis.
5.2 ARQUITECTURAS TECNOLÓGICAS E-BUSINESS
A continuación se presentan las arquitecturas de las actividades que necesitan
ser automatizadas.
5.2.1 ARQUITECTURA DE CONSOLIDACIÓN Y DE PREPARACIÓN DE DATOS.
Esta arquitectura tiene como labor fundamental cargar los datos que deben ser
actualizados constantemente para un buen funcionamiento del modelo. Para
esto, será necesario que un analista del área sea el encargado de introducir la
información de forma constante, esto de acuerdo a un plan que será
coordinado con antelación.
87
Figura Nº 5-6 Esquema de rediseño propuesto nivel A1121: Consolidación y preparación de datos.
La lógica que debiese dar soporte a esta arquitectura consiste básicamente en
la recepción de los datos y actualización de los mismos en la ―Base de Datos‖,
enviando un mensaje de respuesta al usuario, confirmándole el resultado
positivo de la actualización de los mismos.
5.2.2 ARQUITECTURA DE ANÁLISIS DE AFLUENCIA.
Esta Arquitectura cumple una labor fundamental para el funcionamiento óptimo
del sistema en cuestión. Se desencadena automáticamente toda vez que la
afluencia, o que otros datos relevantes (como encuestas), sean actualizados en
el sistema. Todo esto proveniente de la arquitectura anterior de carga de datos.
88
Básicamente, esta arquitectura da soporte a las demás actividades. Posee una
lógica de negocios que recupera la información de afluencia proyectada para un
determinado período de tiempo, calculando así una proyección para la afluencia
de entrada a los torniquetes. Es necesario observar que este modelo supone
que las personas que transitan en las diferentes zonas de Metro S.A. son
estrictamente pasajeros, dado que no es posible estimar por ahora las personas
que bajan al Metro y que no lo usan.
Bajo el supuesto anterior, el flujo de personas que transita por fuera de cada
local debiese ser la suma de la afluencia de personas que entran y salen de la
red. Por esta razón es necesario obtener también la afluencia de salida, la que
se obtiene de la encuesta origen-destino. Toda esta información es procesada
por la lógica de negocios que será presentada en el punto 4.3 del presente
informe.
Figura Nº 5-7 Esquema de rediseño propuesto, nivel A11221: Arquitectura de análisis de Afluencia.
89
5.2.3 ARQUITECTURA DE SEGMENTACIÓN DE USUARIOS.
Esta arquitectura tiene como labor segmentar por perfil de usuarios la afluencia
que pasa por fuera de cada local, y que ha sido calculada previamente. Toda
vez que esta última haya sido actualizada, el sistema automáticamente debe
segmentar la misma, esto es por GSE17 , (% ABC1, %C2, %C3, %D, %E), sexo,
y por ingreso. Este modelo será profundizado en la revisión de la lógica del
mismo.
Figura Nº 5-8 Esquema de rediseño propuesto, nivel A112221: Arquitectura de Segmentación de Usuarios.
En lo que respecta a la lógica de negocios, este modelo corre automáticamente
toda vez que la afluencia haya sido actualizada, como ya se dijo antes-
Funciona básicamente asignando los porcentajes por perfil, a la afluencia total
17 GSE: Grupo Socioeconómico, definición de Adimark.
90
perteneciente a cada local. De esta manera, se obtiene un número
representativo a cada perfil y que está asociado al local.
5.2.4 ARQUITECTURA DE RUTINA DE BÚSQUEDA DE LOCALES SEMEJANTES.
La arquitectura asociada a este modelo cumple el rol de encontrar aquellos
locales que, dados los perfiles de afluencia, poseen un mayor parecido al local
con el cual se querrá comparar, y al que ―a posteriori‖ se le debiese realizar una
proyección de las ventas.
Figura Nº 5-9 Esquema de rediseño de Arquitectura, nivel A112222: de Búsqueda de Locales Semejantes
La lógica de Negocios para esta arquitectura cumple la función de buscar bajo
una cierta holgura dada, aquellos locales semejantes en términos del perfil de
la afluencia que cada uno posee. Una vez finalizada la rutina de búsqueda, se
obtendrá una serie de locales a partir de los cuales se debiese realizar la
proyección de las ventas bajo la arquitectura que se muestra a continuación. Es
91
necesario aclarar que este modelo no sólo debiese ser capaz de proyectar
ventas, sino que además transacciones. Esto para el caso de los cajeros
automáticos, caso crítico debido al interés que representa para Metro S.A. el
contrato con Banco de Chile (que actualmente representa el 10% de los
ingresos del área). Este hecho impacta fuertemente en la lógica de búsqueda y
en el modelo de clases, por lo que será necesario que exista, además del
atributo ventas, uno de transacciones, los cuales serán ocupados de diferente
manera, toda vez que el rubro que se desee buscar sea el bancario.
5.2.5 ARQUITECTURA DE PROYECCIÓN DE VENTAS.
Esta arquitectura es fundamental para el desarrollo del sistema. Posee
interacción con un analista inmobiliario, quien desencadenará la proyección de
las ventas. Para este objeto, él debiese seleccionar el rubro del negocio para el
cual desea proyectar ventas o transacciones (según sea el caso), y espacio
inmobiliario en donde necesita ubicar potencialmente al negocio deseado.
La lógica de negocios hace uso de variables cualitativas que determinan la
decisión de compra de los pasajeros al momento de ingresar a un negocio.
Entre las primeras se encuentran: imagen del local, mix de productos, etc18.
Estas variables son determinadas por la información de ventas que muestra los
detalles que justifican la inclusión de cada una de ellas al modelo.
18 El Modelo de proyección será explicado en su totalidad, en lo que sigue.
92
Figura Nº 5-10 Esquema de rediseño Nivel A112242 Arquitectura de Modelo de Proyección de Ventas y Transacciones
Figura Nº 5-11 Esquema de Rediseño, Nivel A11224 Arquitectura Modelo
de Proyección de Ventas por local y Rubro
93
5.3 DETALLE DE LA LÓGICA DE NEGOCIOS
Considerando los procesos que el rediseño automatizará, se presentarán las
lógicas de negocios.
5.3.1 LÓGICA DE VALIDACIÓN DE USUARIO.
5.3.2 LÓGICA DE CARGA DE DATOS.
El sistema despliega lista de opciones para la carga de datos, como por ejemplo
encuestas de tipo definidas, variables del modelo o cualitativas, etc, y por ultimo
las datos de afluencia.
IF(Tipo de dato seleccionado es de tipo afluencia)
Carga la actualización en la tabla afluencia
invoca el inicio de la lógica de calculo de afluencia
IF(Tipo de dato seleccionado es de tipo Variable cualitativa, se extrae texto del
campo Variable Cualitativa)
Lo definiremos como Varc, se verifica que esta variable no puede ser
mayo que 7 ni menos que 1
Una vez verificado se procede a cargar en la tabla Variables _ cualitativas
ELSE
Se carga la actualización de la información en las tablas que correspondan
IF (Obtener usuario de campo de texto Usuario)
Lo definimos como usuario2
IF (Obtener usuario de campo de texto Contraseña)
Lo definimos como contraseña2
IF (Obtener contraseña de tabla clientes asociada a Login)
Lo definimos como contraseña
IF (contraseña2=contraseña)
Return true
ELSE
Retorna contraseña incorrecta
ELSE
Retorna Contraseña mal ingresada
ELSE
Retorna Usuario mal ingresado mal ingresada
94
5.3.3 LÓGICA DE CÁLCULO DE AFLUENCIA
Esta lógica es invocada por el controlador de interacción de la lógica anterior.
Para el cálculo de la afluencia de entrada, se procede la siguiente manera:
Para cada estación
Select afluencia, estación, zona, pesos _ zona, eod_%
Where fecha es los últimos 7 meses
From Afluencia_historica, Pesos_estacion
Para la línea de esa estación
Select afluencia _ proyectada, estación, zona
Where zona=zona en estudio
From Afluencia _ proyectada
Una vez obtenidos los datos necesarios, se procede a ejecutar la
lógica estación por estación, esta consiste en:
1-Ver que porcentaje de la afluencia histórica es la afluencia que pasa por esa
estación mensualmente, se guarda en una variable EstacionXXX_%
2-Se extrae el valor de la afluencia proyectada para esa línea y se multiplica por la
variable anterior, con esto se obtiene una proyección de afluencia para esta
estación.
3-Luego se extrae el valor de peso por zona; que nos dice la probabilidad de que
una persona tome uno u otro pasillo, para salir finalmente por una u otra boca de
acceso; esta variable se multiplica con el valor de afluencia proyectada por
estación
Con esto se tiene la afluencia proyectada para la gente que entra a la estación,
ahora para el cálculo de la afluencia que sale de los andenes de la estación, el
proceso difiere un poco, a continuación se detallara:
4-Se extrae el porcentaje de gente que baja en la estación en cuestión, esto se
obtiene de la tabla EOD.
5-Este valor se multiplica por la afluencia para esta estación antes calculada, y así
se obtiene un valor para la afluencia que sale de los andenes
Ahora que se tiene tanto la afluencia de entrada y salida de los andenes, se suman
y se procede a:
6-Se guarda esta información en la tabla Pronostico _ afluencia, que va a tener la
afluencia por zona para cada estación. (Cada zona contiene un grupo de locales)
7-Invoca a la lógica de segmentación de usuario
95
5.3.4 LÓGICA DE MODELO DE SEGMENTACIÓN.
Para cada estación por zona
Select afluencia_proy_zona,*
Where fecha es los últimos 7 meses
From Afluencia _ proyectada
Para la estación por zona
Select % de composición de usuarios (sexo, edad,
socioeconómico, otros), *
Where zona=zona en estudio
From EOD, Locales, Estaciones
Una vez obtenidos los datos necesarios, se procede a ejecutar la lógica
estación por estación, esta consiste en:
1-Se toma la afluencia para una zona en cuestión, y se ve a que estación
corresponde
2-Para esta estación se extrae la composición desde la tabla EOD, luego estos
porcentajes se guardan temporalmente.
3-Estos porcentajes se multiplican por el valor de la afluencia para esa zona,
ejemplo:
-perfil economico_c1 zona 1= (Afluencia proyectada de esa zona)*(% de
gente C1 para esa estación)
-perfil mujeres zona 1= (Afluencia proyectada de esa zona)*(% de mujeres
para esa estación)
*las zonas que pertenezcan a la misma estación, tendrán los mismos % de
composición asociados.
4- Esto se realiza para todas las zonas y se carga en la tabla de Segmentación_zona
96
5.3.5 LÓGICA DE MODELO DE BÚSQUEDA DE LOCAL SEMEJANTE.
Esta lógica se encarga de encontrar todos locales que presenten la misma
composición socioeconómica y etaria, para el rubro en estudio. Para esto, se
utiliza una serie de filtros que permiten finalmente obtener el ranking deseado.
Recoge el parámetro “rubroX” ingresado por el analista inmobiliario en la página
de ingreso de proyección de ventas, y con esto se da inicio a la lógica de selección
Para cada rubro
Select segmentacion_zona, local
Where rubroX = rubros and
S_zona = S_zona(“rubroX” ± Δ)
From segmentacion_zona
Una vez obtenidos los datos necesarios, se procede a ejecutar la lógica por
rubro seleccionado, esta consiste en:
i = 1;
If (local _i=/ 0 tiene rubro igual al local en estudio)
Recoge la composición segmentada para cada local del mismo rubro,
Y la compara con la composición del local a proyectar, si es 5% superior o
inferior, este sirve, a modo de ejemplo:
-composición local a proyectar:
Socioeconómica
10% ABC1;
35% C2
55% C3
Etaria
15% <20 años
35% entre 21 y 35
55% > 35
Estos serian una muestra de los elementos a comparar, y cumple el
estándar, por lo tanto es guardada como posible local target
-composición local a comparar:
Socioeconómica
8% ABC1;
36% C2
56% C3
Etaria
12% <20 años
36% entre 21 y 35
52% > 35
97
5.3.6 MODELO DE PROYECCIÓN DE VENTAS Y TRANSACCIONES.
Esta es la lógica que reúne toda la información recolectada por las anteriores y
se encarga de proyectar las ventas para un horizonte determinado en base al
ranking definido en el paso anterior.
El analista inmobiliario debe ingresar el rubro al cual pertenece el local a proyectar, necesario para la lógica de búsqueda de local comercial, el cual debe ser
un registro valido, y luego debe seleccionar del menú las variables cualitativas que
describen a este local.
If (rubro existe)
Para cada local del ranking
Select local, Ventas_historicas vc
Where fecha es los últimos 7 meses
From ranking_locales, ventas _historicas, variables_cualitativas
Una vez obtenidos los datos necesarios, se procede a ejecutar la lógica por
la cantidad de locales existentes para un rubro, esta consiste en:
Para Local_i, se recogen cada uno de los variables cualitativas que lo
describen, ya que están ponderaran el valor de las ventas
Una vez recogidas las variables estas se procede hacer el calculo por
diferencia y la siguiente recopilación de la ponderación porcentual que
refleja esta diferencia ( %1VC ) (ponderación que puede ser negativa o
positiva)
Si el local cumple la composición estimada se guarda en la tabla ranking_locales
Else
No hay locales para ese rubro a comparar.
98
Teniendo los deltas ponderadores, se calcula la siguiente ecuación, corregida por las
variables cualitativas, que entregara las ventas para el local_i para un periodo
determinado:
%1*...*%1*06_
07_06_07_ 51 VCVC
historicaAfluencia
proyectaAfluenciamesVentasmesVentas
ij
ij
ijij
Obtener para cada local del ranking_locales
Luego se calcula un ticket por persona para cada uno de los locales de la siguiente
manera:
ij
ij
jproyectadaAfluencia
VentaspersonaTicket
07_
07_
Finalmente, se toma cada uno de los tickets y se calcula el ticket promedio, para luego
multiplicarlo por el valor de afluencia proyectada (para el local objetivo):
)07Pr_(*_07_ oyectadaAfluenciapromedioTicketsproyectadaVentas j
Finalmente esta es la proyección que se despliega en pantalla.
Else
Rubro no existe en la base de datos
99
6 DISEÑO DE LAS APLICACIONES COMPUTACIONALES
6.1 CASOS DE USO
Los casos de uso a considerar son básicamente los que permiten predecir el
nivel de ventas para un local comercial definido, considerando variables de tipo
cualitativas y cuantitativas.
El primer diagrama de caso de uso se compone de 3 casos particulares: la
carga de datos al sistema, que se encarga de mantener al día toda la
información relevante de las distintas fuentes de información que requiere éste,
como por ejemplo la carga de la afluencia histórica, las distintas encuestas
generadas por Metro S.A, etc.. Por otro lado, se encuentra el Cálculo de
Afluencia, que es el encargado de arrojar la proyección de los pasajeros que
pasan por fuera de un local. Y finalmente, la Segmentación de Usuarios por
medio del Modelo de Segmentación, que tiene como misión realizar una
estimación de la composición de las personas que transitan por cada una de las
estaciones, por ejemplo por situación económica, por nivel de estudios, etc.
Esta información permitirá proyectar las ventas para un local definido,
perteneciente a una zona determinada.
Como se puede apreciar en la figura siguiente, Carga de Datos se
extiende a Cálculo de Afluencia, ya que cada vez que el analista ingrese nuevos
datos sobre esta variable (afluencia), el sistema automáticamente debe ser
capaz de actualizar su pronóstico de afluencia. A su vez, cada vez que este
último haga una actualización, debe refrescar la segmentación de usuarios,
para que este realice sus proyecciones respectivas.
100
Figura N° 6-1 Casos de uso Carga Datos; Calculo de Afluencia; Modelo de Segmentación
El segundo diagrama de casos a considerar es el caso de uso Revisión del
Modelo, los que se muestran en la figura siguiente:
Figura N° 6-2 Casos de uso “Revisión del Modelo”.
Este caso tiene como finalidad la revisión del modelo de cálculo de
afluencia, el que permitirá realizar los ajustes necesarios a éste. Su forma de
operar es muy simple, será solo un cálculo de diferencia (en porcentaje) entre
las proyecciones que se estimaron para un ya mes pasado, contra su afluencia
real para dicho mes. Por ejemplo, la afluencia para Universidad de Chile para
101
agosto versus la afluencia real que tuvo ese mes, y si esta diferencia no es
aceptable por el analista, debe realizar los ajustes correspondientes.
Finalmente llegamos al diagrama más importante, que tiene los dos casos de
usos de más relevancia para el sistema. Estos son: Correr Modelo de
Proyección y Correr Modelo de Búsqueda Local Semejante, como se ven en la
siguiente figura:
Figura N° 6-3 Casos de uso Modelo de Proyección; Correr Modelo de Búsqueda de Local Semejante.
Aquí se observa cómo el analista corre el Modelo de Proyección de Ventas, el
cual, para realizar este cálculo, invoca al Modelo de Búsqueda de Local
Semejante, que tiene por objetivo entregar un ranking de locales semejantes
por composición de afluencia. Para esto se apoyará fuertemente en el caso de
uso anterior, ya que la segmentación previa se encargará de extraer la
composición más parecida al local en análisis. Para ser más exactos, extraerá
la constitución de afluencia más parecida a la zona a la que pertenecería ese
102
local. Una vez que este caso terminó su función, entra en escena la proyección,
corazón del modelo de negocios, encargado de tomar lo generado por todos los
casos anteriores y correr la lógica asociada para proyectar las ventas de un
local en particular, mezclando las variables cualitativas con las cuantitativas,
para entregar un valor estimado final.
6.2 DOCUMENTACIÓN DE CASOS DE USOS
Una vez introducidos en los casos de usos y habiendo explicado algunas
variables útiles para el desarrollo posterior de este capítulo, se procede a
mostrar la documentación de los casos de usos.
6.2.1 DOCUMENTACIÓN DE CARGA DE DATOS
Caso de uso: Carga de Datos
Actores: Analista Inmobiliario
Propósito: El analista tiene la función de poblar las
bases de datos y a la vez mantener
actualizadas estas.
Resumen:
Tipo: Primario
Referencias Cruzadas: Calculo de Afluencia
Descripción Escenario de Éxito: El analista debe ingresar las últimas
versiones de información que tiene a
disposición, estas la diferenciaremos en dos:
1- información de Afluencia
2- Otras
Para el primer caso tenemos que el analista
103
actúa de la siguiente manera.
1-El sistema le pide que ingrese usuario y
contraseña.
Una vez validado
2-Selecciona el tipo de dato a cargar, este
puede ser encuestas, ventas por local,
variables cualitativas, etc.
3-El sistema una vez que refresca la
información envía un mensaje de proceso
finalizado.
Para el segundo caso, en el que se carga
información referente a la variable Afluencia,
el desarrollo es el siguiente:
1-Carga información de Afluencia
2-El sistema detecta que es afluencia lo que
se va a cargar, debido al tipo de dato que va
a cargar.
3-El sistema gatilla proceso de cálculo de
afluencia.
4-Finalmente entrega el sistema n fin de
Proceso.
104
6.2.2 DOCUMENTACIÓN DE CÁLCULO DE AFLUENCIA.
Caso de uso: Calculo de Afluencia
Actores: Sistema
Propósito: El sistema se encarga de ejecutar este
proceso, por medio del cual rescata la
información referente a la cantidad de
personas que pasan por fuera de un
local con una cierta composición de
ésta.
Resumen: Segmentación de Usuario
Tipo: Primario
Referencias Cruzadas:
Descripción Escenario de Éxito: Aquí el sistema se encarga de ejecutar
el modelo de cálculo de Afluencia,
para obtener un pronóstico de la
cantidad de gente que pasa por un
determinado local, no solo en número,
sino en composición. Para esto, su
cálculo sirve de ―input‖ para el
siguiente proceso que es la
segmentación de usuario, que es
gatillado por este proceso.
105
6.2.3 DOCUMENTACIÓN MODELO DE SEGMENTACIÓN.
6.2.4 DOCUMENTACIÓN DE REVISIÓN DE MODELO
Caso de uso: Modelo de Segmentación
Actores: Sistema
Propósito: El sistema se encarga de ejecutar este
proceso. Este tiene por finalidad
segmentar a los usuarios en
composición
Resumen:
Tipo: Primario
Referencias Cruzadas: Cálculo de Afluencia
Descripción Escenario de Éxito: Aquí el sistema se encarga de ejecutar
el modelo de Segmentación de
usuario,
Caso de uso: Revisión de Modelo
Actores: Analista inmobiliario
Propósito: Verificar que el modelo de cálculo de
afluencia se encuentre dentro de los
márgenes esperados.
Resumen:
Tipo: Primario
Referencias Cruzadas:
106
6.2.5 DOCUMENTACIÓN PROYECCIÓN DE VENTAS
Descripción Escenario de Éxito: El analista ejecuta la revisión de
modelo y es este último quien, en un
simple cálculo, entrega al analista un
resultado porcentual del cálculo de
error. Y es el analista quien tiene la
facultad de cambiar las variables del
modelo o más bien los pesos para el
cálculo. Una vez arrojado el valor, el
sistema pregunta si se procederá a
hacer cambio de estas variables.
Dependiendo del error, el analista
debe hacer las modificaciones a los
parámetros, dependiendo de la
holgura que éste acepte.
Caso de uso: Proyección de Ventas
Actores: Analista Inmobiliario
Propósito: Entregar al usuario un valor de
proyección de las ventas que tendría
un determinado rubro o local definido
para una estación y ubicación dada.
Resumen:
Tipo: Primario
Referencias Cruzadas: Modelo de Búsqueda de local
semejante
Descripción Escenario de Éxito: El analista debe ingresar al sistema la
107
siguiente información:
1-Rubro del local
2-Estación o ubicaron de la zona a la
que pertenece el local en estudio
3-Nombre del local a ubicar
4-Variables cualitativas representativas
del local
Con todo esto el sistema realiza y
corre su lógica de proyección, a su vez
invoca a otro proceso el de Rutina de
Búsqueda, que le entregará como
input un ranking con los locales más
parecidos al que se desea proyectar.
Finalmente el modelo entrega un
promedio de ventas para un mes en
particular, en un futuro también podrá
entregar un resultado más general con
las ventas proyectadas de los
próximos trimestres o semestres, esto
dependerá de los datos de ventas
históricas que se manejen.
108
6.2.6 DOCUMENTACIÓN MODELO DE BÚSQUEDA DE LOCAL SEMEJANTE.
Caso de uso: Modelo de Búsqueda de local
semejante
Actores: Sistema
Propósito: Entregar al sistema un ranking de los
cinco locales más parecidos al local en
estudio
Resumen:
Tipo: Primario
Referencias Cruzadas: Proyección de Ventas
Descripción Escenario de Éxito: Este proceso es invocado por el
controlador del sistema anterior. Lo
que se desea recoger con este
sistema es un ranking con los cinco
locales que se asemejen de mejor
manera al local en estudio, esto se
busca en base a la composición antes
definida, además de la comparación
por la cantidad de gente que pasara
por fuera del local, entre otras cosas.
Éste corre una lógica, y para ello
cuenta con información de los
procesos anteriores que ya han
segmentado y perfilado a la afluencia,
por lo cual el sistema de ser capaz, en
base a esta información, de poder
obtener dicho ranking.
109
6.3 DEFINICIONES DE CLASES A NIVEL LÓGICO
Considerando los diagramas de secuencias definidos anteriormente, se
precisan las siguientes clases. Cada una de ellas permitirá recolectar datos,
entregar resultados, aplicar lógicas de negocios determinadas en base a
requerimientos definidos, además de guardar datos relevantes para la
realización y ejecución de cada una de éstas.
Para los siguientes capítulos se ha considerado la siguiente
denominación de estereotipos de clases tradicionales, es decir, Boundary,
Control y Entity. A continuación se presenta un acercamiento gráfico a cada uno
de ellas:
Figura N° 6-4: Patrón a seguir durante el diseño.
6.3.1 CLASES BOUNDARY
Este estereotipo será utilizado para caracterizar las clases a través de las
cuales un usuario interactúa con la aplicación. En el caso del e-bussines, estas
son páginas invocadas y desplegadas por medio de un browser.
Particularmente, se ha dispuesto la generación tradicional de 2 clases boundary
por cada caso de uso:
110
Página de Ingreso: estas serán las encargadas de recibir toda la
información proveniente desde el cliente y gatillarán, finalmente, las a
las clases de control correspondientes.
Página de Respuesta: estas serán encargadas de entregar
resultados provenientes desde las clases de control una vez ejecutadas
las lógicas respectivas, invocadas por las páginas de ingreso o por otras
lógicas, para finalmente desplegar las respuestas al usuario.
Esta división permite, por ejemplo, solicitar y entregar para cada tipo de usuario
(cliente comercial o analista) distintos campos de datos según sea la definición
de perfil de cada uno de ellos. Estas representaciones son independientes de
las lógicas del negocio y permiten alterar la representación sin modificar los
datos o las lógicas del negocio.
Las clases boundary serán representadas según UML y dependerán de las
características de cada browser.
Para cada uno de los casos de uso, se definen las siguientes clases boundary
en la tabla N° 6-5.
Caso de Uso Clase Boundary Definición
Carga de Datos Página de ingreso de
datos
Se solicita ingresar login y password
para el ingreso de datos al sistema.
Se solicita ingresar nombre de
archivo a actualizar.
Página de respuesta Se entrega la validación de archivo
correctamente cargado.
Calculo de error Página de ingreso Se solicita inicio de proceso de
111
evaluación del modelo, comparando
mediante una diferencia simple entre
pronóstico y datos reales.
Se solicita a analista entregar
nuevos parámetros para el modelo.
Página de resultado Entrega valor de error
Entrega de resultados de análisis.
Proyección de
ventas
Página de ingreso Se solicita ingreso de local a
proyectar.
Se solicita el ingreso de formulario
con valores de variables cualitativas
que explican las cualidades del local
a proyectar.
Página de resultado Entrega local con su respectiva
proyección de ventas.
Tabla N° 6-5: Tabla de definición de clases Boundary
6.3.2 CLASES ENTITY
Este estereotipo es por definición las clases que describen por medio de
atributos las entidades que serán representadas en la aplicación, y por medio
de métodos u operaciones, los servicios que proveerán. Estas clases serán las
primeras aproximaciones a los repositorios de datos, que se deberán
implementar en el DataWare house.
En estas clases se almacenará toda la información comercial referente al
negocio inmobiliario, además de datos referentes a la afluencia histórica,
afluencia proyectada y variables cualitativas, que serán las encargadas de
112
explicar de cierto modo las diferencias en las ventas de locales semejantes.
También, se encontrará información de los clientes inmobiliarios, sus ventas
históricas, entre otros datos, información que es relevante para el modelo de
proyección de ventas. Por último, encontramos datos de caracterización de
usuarios, gracias a la encuesta origen destino (EOD), que nos permitirá realizar
una segmentación de los clientes que pasan por fuera de cada uno de los
locales que actualmente se encuentran en las dependencias de Metro S.A.
Para cada uno de los casos de uso se definen las siguientes clases
Entity, en la tabla N° 6.6.
Clase Entity Definición
Datos de Acceso Almacena los target solicitados por los
clientes en cada estación.
Estación Estación, recupera todos los nombres de
las estaciones.
EOD Guarda los factores de expansión para
cada estación, según perfil (Sexo, GSE,
Edad).
Afluencia proyectada Guarda los pronósticos de afluencias
generados por modelo de afluencias (ya
expendidos por cada espacio comercial).
Afluencia Almacena todos los datos de afluencia por
día, desde la fecha de consulta hasta 3
años atrás.
Afluencia histórica Guarda la afluencia histórica por estación
Ventas históricas por local Clase que guarda las ventas históricas por
local
113
Variables cualitativas Guarda actualizada cada una de las
variables cualitativas por local
Fotos Detalle de cada espacio comercial para
cada período de tiempo.( aplicable)
Tipo de local Guarda la ubicación de cada uno de los
locales de metro y sus características
(rubro)
Variables modelo Guarda las posibles modificaciones o
correcciones que se deberán hacer a la
proyección de afluencia.
Locales semejantes Guarda temporalmente los locales que más
se asemejan a local en estudio en su
composición de afluencia.
Locales semejantes por VC Guarda temporalmente una segunda
derivada de los locales semejantes, pero
esta vez filtrados por su semejanza en la
ponderación de sus variables cualitativas
Segmentación zona Gurda los valores de la segmentación de
usuarios por zonas comerciales
Tabla N° 6-6: Tabla de definiciones de clases Entity
6.3.3 CLASES CONTROL
Este estereotipo es una clase de control que se encarga de ejecutar todas las
lógicas, tanto de presentación como las propias del negocio, a requerimiento de
otras. Para cada uno de los casos de uso se definen las siguientes clases
Control. (tabla N° 6.7).
114
Caso de Uso Clase Control Definición
Carga de datos Controlador de
autentificación
A partir de los datos ingresados por el
usuario del sistema, si estos son
validos o no, le permitirá o no cargar
información al sistema
Cargador de datos
A partir de la información ingresada y
el campo seleccionado el controlador
actualizara la data correspondiente.
Calculo de
afluencia Cargador de datos
Este controlador gatilla el proceso de
actualización del cálculo de afluencia
segmentada.
Controlador de
modelos de afluencia
Encargado de ejecutar en paralelo las
lógicas de cálculo de afluencia de
salida y de entrada a las estaciones
Procesador de modelo
de afluencia de entrada
A partir de la información entregada
por las distintas fuentes de afluencia
este se encarga de calcular la
afluencia que entra a cada estación,
diferenciando la zona por la que
ingresa
Procesador de modelo
de afluencia de salida
A partir de la información entregada
por las distintas fuentes de afluencia ,
más la EOD, ésta se encarga de
ejecutar una lógica que estima la
gente que sale desde los vagones
hacia la mesanina y finalmente sale
por alguna de las zonas comerciales
Segmentación de
usuarios
Controlador de
segmentación
A partir de las actualizaciones de
afluencia , esta lógica se encarga de
115
realizar la segmentación por
composición de ésta, y define las
proporciones por estrato socio-
económico para cada una de las
zonas comerciales
Revisión de
modelo Cálculo de error
Calcula el error a partir de los datos
pronosticados y los datos reales.
Para cada Actualización de afluencia,
se analiza los pronósticos de
afluencia entregados y se recupera la
afluencia real.
Con los datos anteriores, se analizan
las diferencias y si corresponde a más
de cierto % se modifican los
parámetros en la clase pronóstico.
Rutina de
búsqueda local
semejante
Controlador rutina de
búsqueda
Este controlador es invocado por el
de proyección de ventas y es el
encargado de seleccionar los 5
locales más parecidos en
composición de afluencia al local en
estudio.
Proyección de
ventas
Controlador proyección
de ventas
El controlador de proyección es el
encargado de recolectar toda la
información antes procesada y
realizar una estimación de las ventas
que eventualmente podría tener el
local en estudio.
Tabla N° 6-7: Tabla de definiciones clases Control.
116
6.4 DIAGRAMAS DE ESCENARIOS.
A continuación se detallan los Diagramas de Escenario según corresponda,
para cada uno de los casos de usos:
PROCESAMIENTO Y CARGA DE DATOS.
PROYECCIÓN DE AFLUENCIA.
SEGMENTACIÓN DE USUARIO.
CALCULAR ERROR.
MODELO DE RUTINA DE BÚSQUEDA.
MODELO DE PROYECCIÓN DE VENTAS.
En primer lugar, se tiene el diagrama de carga de datos, que
desencadena, como ya fue visto antes, la proyección de afluencia y
segmentación de usuarios:
Figura N° 6-8 Diagrama de Escenarios Carga de datos, Proyección de Afluencia y Segmentación de Usuarios.
: Analista
Inmobiliario
Sistema de carga
de Datos
Sistema de calculo de
AfluenciaSistema Segmentacion de
usuario
Ingresa Afluencia
Carga datos Tablas
correspondientes, e
invoca el sistema de
Calculo de Afluencia
Invoca sistema
Actualiza calculo
de Afluencia
cada vez que al sistema
se le ingresen datos de
afluencia se realiza un
proceso en cadena, que
gatilla la actualizacion
en el modelo de calculo
de afluencia y tambien
en la segmentacion de
usuarios.
Invoca Segmenatacion de usuario
Ingresa otros datos (
Encuestas, Ventas, etc)
carga
datos en
tablas
Procesos finalizado
117
Aquí se presenta la interacción entre los sistemas de ―carga de datos‖, que es
el primer eslabón de la cadena. Éste es el encargado de recibir la información
proveniente de las distintas fuentes, como DataWare House, encuesta Origen-
Destino, encuestas Adimark, libros de ventas, etc. Este sistema se relaciona
con el de ―Cálculo de Afluencia‖ y ―Segmentación de Usuario‖. Cada vez que el
analista ingrese datos que tengan que ver con esta variable, se desencadena
una serie de procesos que involucran a estos dos. Esto es de forma
condicional, ya que son invocados sólo cuando se está en presencia de datos
referente a esta variable.
Una vez que este proceso ha finalizado, es posible hacer una revisión periódica
de los parámetros que se están utilizando para el ―cálculo de afluencia‖. Para
eso, se cuenta con el escenario de ―cálculo de error‖, que arroja como valor un
error porcentual; y es el analista inmobiliario el encargado de hacer medidas
correctivas en base al valor recogido. Con esto se quiere decir que la holgura
del sistema la maneja manualmente el dueño del sistema y es él quien modifica
estas variables para los próximos ―cálculos de afluencia‖. A continuación, se
presenta la interacción del analista con el sistema:
118
Figura N° 6-9 Escenario de cálculo de error.
El siguiente es el diagrama de escenario para ―Proyección de Ventas y Rutina
de Búsqueda de Local semejante‖:
: Analista
Inmobiliario
Sistema Calculo
de error
Corre modelo de calculo
Entrega Porcentaje de error
Corre logica
de Error
Esta lógica es solo una
diferencia entre una
proyección sobre un mes
pasado y la afluencia real
que tuvo ese mes en
estudio.
-Si es la holgura es
superior a lo esperado, se
procede a la actualización
de las variables
Desea modificar Variables
Ingresa parametros nuevos
119
Figura N° 6-10 Escenario Sistema Proyección de Ventas y Rutina de
Búsqueda de Local
Aquí se puede ver cómo el analista interactúa con el sistema de proyección de
ventas e invoca al modelo de Rutina de Búsqueda. Este sistema global tiene
por objetivo entregar una estimación de las ventas que tendría un determinado
local, en base a variables de afluencia, composición de ésta y proyección de
ventas de locales semejantes, todo combinado con las variables cualitativas,
: Analista
Inmobiliario
Sistema Proyeccion
de ventas
Sistema Rutina de
Busqueda
Ingresar Datos
Corre logica , y busca
inf necesaria
invoca rutina de busqueda corre logica
de rutina
busqueda
Entrega al sistema
de Proyeccion el
ranking con los
locales mas
parecidos.
Locales Ranking
Pide datos de Variables Cualitativas
Datos de Variables Cualitativas
Corre logica de
proyeccion de
ventasCon los datos de locales parecido,
sus ventas y finalmente el ingreso
de varibles cualitativas, el modelo
corre una logica mezclando todos
estos datos, asignandole pesos,
para realizar una adecuada
estimacion de las ventas del local
que se instalaria en una estacion
determinada
Entrega Proyeccion de Ventas
120
que tienen como misión describir a los locales ya existentes y compararlos con
las variables que se ingresarán de este nuevo local ha estudiar.
6.5 DIAGRAMAS DE REALIZACIONES.
Antes de comenzar este capítulo, se hará una breve descripción de lo que
se entiende por cada una de las clases que se ocuparán en los siguientes
diagramas de secuencia. Estas son las siguientes19:
Clase Entity:
Clases que describen, mediante atributos, las
entidades que serán representadas en la aplicación y
mediante métodos u operaciones, los servicios que se
proveerán a partir de datos almacenados para atributos de
objetos particulares.
Clase Boundary:
Clases a través de las cuales un usuario interactúa
con la aplicación. En el caso del e-Business, estas son
páginas invocadas y desplegadas por medio de un Browser.
En general, se definirá una página de ingreso y otra de
egreso, pero se subentiende que son secuencias que
permiten la interacción dinámica con el usuario.
Clase Control:
Clases que ejecutan la lógica, tanto de presentación
como de negocio, requiriendo de otras; una clase particular
de control es aquella que implementa la función de
Controlador de Interacción.
A continuación se muestran cada uno de los diagramas de secuencia
para los casos de usos respectivos:
19 Referencia, Definiciones texto de apoyo ―Ingeniería de Negocios para la economía digital‖
121
6.6 ESCENARIO DE CARGA DE DATOS.
Figura N° 6-11 Escenario de Carga de Datos.
: Analista
Inmobiliario
: pag_ingreso : pag_respuesta : autentificador : Datos_usuario : Afluencia_historica : Proyeccion_afluencia : EOD : Ventas_historicas : Variables_Ctvas : Estaciones : Conversor_VC : Datos_usuario
ingrese usuario y claveverifica usuario extrae datos
logica de autentificacion
usuario valido
ingresa planilla
despliega menu de carga
carga datosactualiza datos
actualiza datos
actualiza datos
actualiza datos
actualiza datos
actualiza datos
actualiza datos
carga finalizada
datos actualizados
Cargador de datos
122
6.7 ESCENARIO DE CÁLCULO DE AFLUENCIA
Figura N° 6-12 Escenario de Cálculo de Afluencia.
: procesador afluencia
transitoSistema : cargador_datos : controlador modelos de
afluencia
: procesador modelo
entrada : procesador modelo
salida
: Afluencia_historica : Proyeccion_afluencia : EOD : Pesos_estacion : Proyeccion_aflu_zona : Encuesta transito
actualiza afluencia por zona
correr modelo de afluencia entrada
obtener af luencia historica
obtener af luencia proy ectada
obtener pesos
ejecuta logica calculo afluencia de entrada
actualiza af luencia zona
correr modelo af luencia de salidaobtener afluencia historica
obtener proyeccion de afluencia
obtener porcentaje de salida
obtener pesos por estacion
actualizar af luencia zona
ejecuta logica calculo afluencia de entrada
f in proceso
correr modelo de afluencia en transito
obtener af luencia proy ectada
obtener af lu historica
obtener porcentajes de af luencia transisto
ejecuta logica calculo afluencia en
transito
actualiza af luencia zona
123
6.8 ESCENARIO DE SEGMENTACIÓN DE USUARIO
Figura N° 6-13 Escenario de Segmentación de Usuarios
: controlador modelos de
af luencia
: controlador de segmentacion : Perfil : Proy eccion_af lu_zona : Segmentacion_zona : EOD : Estaciones
corre modelo de segmentacion
extraer variable sueldo promedio
extraer perfil educacional
extrae sexo
extraer valores de afluencia por zona
corre logica de
segmentacion
actual iza afluencia zona segmentada
extrae nombre estaciones
extrae origen
extrae edad
124
6.9 ESCENARIO DE CÁLCULO DE ERROR
Figura N° 6-14 Escenario de Cálculo de Error.
: Analista Inmobiliario : pag_ingreso : pag_respuesta : Calculador de error : v ariables modelo proy eccion : Proy eccion_af lu_zona : Af luencia_historica
corre analisis del modelo
ejecuta modelo de calculo de error
obtener proyecciones igual trimestre
obtener af luencia trimestralizada
resultado porcentual del error
informa resul tados de error
ajusta parametros
ingresa nuev os parametros
traspaso de nuevos parametros
actual iza nuevos parametros
reporta parametros modificados
despliega v alores f inales
125
6.10 ESCENARIO DE RUTINA DE BÚSQUEDA LOCALES SEMEJANTES
Figura N° 6-15 Escenario de Rutina de Búsqueda de Locales Semejantes.
: calculador proyeccion
de ventas : buscador locales
semejantes : Tipo locales : locales semejantes : Segmentacion_zona
correr rutina de busqueda
extrae locales igual rubro
extrae segmentacion de locales
extrae segmentacion de local a proyectar
asigna posiciones
corre logica de
semejanza y
puntuacion
ejecuta logica de
seleccion segun
criterio
fin procesos busqueda
126
6.11 ESCENARIO DE PROYECCIÓN DE VENTAS
Figura N° 6-16 Escenario de Proyección de Ventas.
: Analista Inmobiliario : pag_respuesta : proy ectador de v entas : locales semejantes : Conv ersor_VC : Segmentacion_zona : Variables_Ctv as : Ventas_historicas : pag_ingreso
ingresa parametros de local a proy ectar
correr modelo de proyeccion
extraer lista de locales semejantes
extraer cali ficacion de locales semejantes
logica de eleccion de locales
extrae ventas de locales seleccionados
envia formulario
solicita v ariable cualitativ as
ingresa formulario temporal
corre logica de comparacion y realiza estimación
informa resul tados
extrae tabla de conersion
corre logica de conv ersion
extrae afluencia zona perteneciente a locales
extrae locales semejantes
actual iza ventas
127
6.12 MODELOS DE CLASES LÓGICAS.
Una vez presentados los Diagramas de Secuencia, es posible dar paso a los Diagramas de Clases para cada uno
de los diagramas presentados con anterioridad. para comenzar se detallará el diagrama de clases de Carga de
Datos:
6.13 DIAGRAMA DE CLASE CARGA DE DATOS
Figura N° 6-17 Diagrama de Clases de Carga de Datos.
128
6.14 DIAGRAMA DE CLASE CALCULO DE ERROR
Figura N° 6-18 Diagrama de Clases de Cálculo de Error
129
6.15 DIAGRAMA DE CLASES RUTINA DE BÚSQUEDA LOCAL SEMEJANTE
Figura N° 6-19 Diagrama de Clases de Rutina de Búsqueda de Locales Semejantes.
130
6.16 DIAGRAMA DE CLASE PROYECCIÓN DE VENTAS
Figura N° 6-20 Diagrama de Clases de Proyección de Ventas.
131
6.17 DIAGRAMA DE CLASE CÁLCULO DE AFLUENCIA
Figura N° 6-21 Diagrama de Clases de Cálculo de Afluencia.
132
6.18 DIAGRAMA DE CLASE SEGMENTACIÓN DE USUARIO
Figura N° 6-22: Diagrama de Clases de Segmentación de Usuario
133
6.18.1 ESCENARIO DE CARGA DE DATOS. EMPAQUETAMIENTO DE CLASES.
Finalmente, con todas las relaciones existentes entre cada una de las clases
conforme a la definición de modelo Lógico, se presenta el Empaquetamiento de
las Clases, que tiene por finalidad simplificar las anteriores relaciones y definir
las clases genéricas que tendrán que conformar el sistema Propuesto.
Figura N° 6-23 Empaquetamiento de clases
134
7 CONSTRUCCIÓN DE LAS APLICACIONES TI
Como se ha mencionado con anterioridad, el diseño de las aplicaciones será en
base al modelo de tres capas, siguiendo con la arquitectura antes planteada.
La tecnología seleccionada para la aplicación será PHP. Por medio de ésta, se
hará el diseño físico de la aplicación. La razón por la que se optó por PHP y no
otra, se sustenta en dos motivos principales:
Este es la continuación de un proyecto antes desarrollado en
METRO S.A con esta tecnología. Este proyecto viene a cerrar el
ciclo.
Aplicaciones Java no están dentro de los estándares de METRO
S.A. Además, la infraestructura de equipos de escritorios en
promedio no presentan buena performance para este lenguaje.
Por su parte PHP presentó el mejor rendimiento.
Siguiendo la misma lógica del modelo planteado por la tesis precedente20, para
la clase Boundary se desarrollarán 2 tipos: páginas de ingreso y respuesta.
Para las ―Clases de Control‖, que es donde se encuentra la lógica del modelo,
se vinculará a las clases entity por medio de la instrucción ―include”. A su vez,
podrán desplegar los resultados producto de la interacción entre las lógicas y
las tablas diseñadas, en la página de respuesta por medio de la instrucción
―header”.
20 Diseño y construcción de una aplicación para el modelo de negocios no tarifarios de METRO S.A., David Nichel,
abril 2006
135
7.1 DISEÑO FÍSICO DE LA APLICACIÓN PARA PHP
A continuación se presentan los Diagramas de Secuencia para la tecnología
seleccionada, es decir para PHP.
136
7.1.1 ESCENARIO DE CARGA DE DATOS.
Figura N° 7-1 Escenario de Carga de Datos.
137
7.1.2 ESCENARIO DE CÁLCULO DE AFLUENCIA
Figura N° 7-2 Escenario de Cálculo de Afluencia.
138
7.1.3 ESCENARIO DE SEGMENTACIÓN DE USUARIO
Figura N° 7-3 Escenario de Segmentación de Usuarios Z Z Z Z Z
139
7.1.4 ESCENARIO DE CÁLCULO DE ERROR
Figura N° 7-4 Escenario de Cálculo de Error.
140
7.1.5 ESCENARIO DE RUTINA DE BÚSQUEDA LOCALES SEMEJANTES
Figura N° 7-5 Escenario de Rutina de Búsqueda de Locales Semejantes.
141
7.1.6 ESCENARIO DE PROYECCIÓN DE VENTAS
Figura N° 7-6 Escenario de Proyección de Ventas.
142
7.2 MODELOS DE CLASES LÓGICAS.
Una vez presentados los‖ Diagramas de Secuencia‖ con la tecnología definida, es posible dar paso a los
―Diagramas de Clases‖ para cada uno de los ya presentados.
7.2.1 DIAGRAMA DE CLASE CARGA DE DATOS
Figura N° 7-7 Diagrama de Clases de Carga de Datos.
143
7.2.2 DIAGRAMA DE CLASE CALCULO DE ERROR
Figura N° 7-8 Diagrama de Clases de Cálculo de Error
144
7.2.3 DIAGRAMA DE CLASES RUTINA DE BÚSQUEDA LOCAL SEMEJANTE
Figura N° 7-9 Diagrama de Clases de Rutina de Búsqueda de Locales Semejantes.
145
7.2.4 DIAGRAMA DE CLASE PROYECCIÓN DE VENTAS
Figura N° 7-10 Diagrama de Clases de Proyección de Ventas.
146
7.2.5 DIAGRAMA DE CLASE CALCULO DE AFLUENCIA
Figura N° 7-11 Diagrama de Clases de Cálculo de Afluencia.
147
7.2.6 DIAGRAMA DE CLASE SEGMENTACIÓN DE USUARIO
Figura N° 7-12: Diagrama de Clases de Segmentación de Usuario.
7.3 CONSTRUCCIÓN DEL PROTOTIPO.
Para la construcción de la aplicación, se elaboró un detallado plan de acción
junto con la empresa ―Arual Ltda‖21. Este contempló una serie de acciones
previas a la implantación de la solución, como reuniones con las áreas
participantes, de modo de incluir a todos e ir manejando las expectativas
creadas en torno a la aplicación. A continuación se muestra la carta Gantt del
proyecto, el cual analizará el paso a paso para llevar a cabo y terminar la
aplicación en las fechas comprometidas.
Figura N° 7-13: Gantt Piloto.
21 ver anexo 15 Requerimiento de sistema.
149
En primer lugar, se coordinaron reuniones mensuales con el jefe del
Departamento de Negocios, de modo de ir mostrando los avances del proyecto
y, a su vez, ir recibiendo retroalimentación para la aplicación para hacerlo lo
más amigable y simple posible para el usuario.
También se coordinaron reuniones con la gente de Informática, más
específicamente el área de procesos, administradora del Data Warehouse, de
modo de explicar y aclarar los alcances del proyecto y exponer las necesidades
del equipo.
Para continuar, se definieron 5 etapas, de manera de abordar el prototipo de
forma ordenada. Estas fueron las siguientes:
1. Análisis
En esta etapa se realizaron las definiciones de las vistas y
consultas de la aplicación. También se abordó la estructura de la
información y como ésta se necesita para lograr los resultados.
2. Diseño
En esta etapa se obtiene como resultado todo el modelamiento
UML, Casos de Uso, DSS, etc, para finalizar con el modelo de
clases.
3. Construcción
Durante esta etapa, se contempló la construcción de la
aplicación, con la definición de las interacciones en las distintas
aplicaciones: Data Warehouse y Sistema Transaccional de
Negocios (STN). A su vez, se realizaron los retoques finales a la
aplicación y se probaron sus funcionalidades.
4. QA y Capacitación
150
Se entregó la aplicación al usuario, de modo de que él realizara
las pruebas pertinentes. El plan de capacitación se enmarcó en el
plan de acción que se estableció en el STN, debido a que ésta
última corre en paralelo con la construcción de esta aplicación.
Tanto la gestión del cambio como el plan de capacitación serán
abordados en conjunto con dicho sistema.
5. Aprobación y Entrega
En esta etapa se finalizó con la entrega del prototipo y la
documentación pertinente, obteniendo la aprobación por parte de
los interesados.
A continuación, describiremos las pantallas del sistema y las características
principales de éste.
7.3.1 CARACTERÍSTICAS DEL PROTOTIPO.
Una vez realizada toda la arquitectura lógica y física del sistema, se procedió a
la construcción del prototipo, siguiendo el plan detallado anteriormente, para
encontrar la mejor utilización para una ubicación en particular. Para lograr esto,
se debió montar y cargar los siguientes datos:
Tabla Descripción
Registro de Usuarios
Mantiene la lista de los usuarios autorizados para
utilizar la herramienta, en el prototipo no se diferenciará
entre usuario, solo habrá un súper usuario.
Ventas históricas Tabla resumen de las ventas históricas de los rubros
panaderías ( únicos disponibles en formato digital a la
151
fecha)
Afluencias proyectadas Carga la proyección de afluencia por estaciones
Tabla EOD
Tabla resumen de cómo es el comportamiento de los
usuarios del sistema de transporte METRO S.A,
caracterizando su origen y destino
Tabla ECU Esta tabla resumen permite caracterizar y perfilar la
afluencia por estaciones.
Afluencia histórica Resumen de la afluencia por estaciones desde el
período 2005 a la fecha.
Variables cualitativas
(VC)
Tabla que permite obtener los valores para estas
variables que caracterizan la performance de un rubro-
local.
Conversor de VC
Permite realizar la conversión a porcentaje de las
diferencias entre las VC de los locales semejantes
versus el local objetivo.
Afluencia en transito
Resumen de la encuesta de utilización que permite
determinar la cantidad de gente que utiliza las
instalaciones de METRO S.A para tránsito sin utilizar el
servicio.
Segmentación Zona Caracteriza a una zona dentro de una estación. Perfila
la estructura de su afluencia.
Estas son las tablas mínimas necesarias para la realización del prototipo. La
mayoría de ellas son tablas hechas especialmente para el sistema a diseñar.
Solo un porcentaje bajo de ellas son entregadas por otros sistemas, como son
el Data Warehouse que se encarga de alimentar las proyecciones de afluencia
y la afluencia histórica. En un futuro cercano, la mayoría de ellas estarán
152
cubiertas por el sistema ―Transaccional de Negocios‖, el cual mantendrá el
registro de clientes inmobiliarios y las ventas históricas, entre otros..
A continuación, presentamos la visualización de las páginas que fueron
construidas con HTML, en las cuales se implementaron las lógicas que fueron
antes detalladas. Estas fueron validadas por el jefe del área de Gestión
Inmobiliaria.
7.3.2 PANTALLA DE INGRESO.
En esta pantalla22 el usuario se valida en el sistema, ver (figura N° 7-14). Para
esto, se recoge y corre la lógica de validación de usuario23: si el usuario está
en las BD, específicamente en la tabla de registro_usuario, podrá acceder al
sistema. De caso contrario, se le enviará un mensaje de error (ver figura N° 7-
15).
22 para ver otras pantallas ver anexo 16.
23
para mas detalle ver apartado 3.3.1
153
Figura N° 7-14: Pantalla de ingreso.
Figura N° 7-15: Pantalla de error en el ingreso.
154
En esta pantalla se le entrega al usuario la opción de volver a la página de
ingreso, digitar nuevamente el login y password y acceder al sistema. Se dejó
la opción de pinchar en caso de no estar registrado. Esta opción envía al
usuario a una página HTML donde se informan los teléfonos del administrador,
dejando abierta la posibilidad de configurar una forma para registrarse
automáticamente en el sistema.
7.3.3 PANTALLA INGRESO DE VARIABLES
Figura N° 7-16: Pantalla de ingreso de afluencia.
En esta pantalla (figura N° 6-15) se muestra cómo el usuario tiene la posibilidad
de agregar de forma personalizada datos de afluencia, de modo de corregir o
155
actualizar algún dato en particular. La información básica son mes, año y
cantidad de afluencia, previamente seleccionada la línea y estación a modificar.
Figura N° 7-16: Pantalla de editor de locales.
Esta pantalla (figura 6-16) nos permite editar o crear locales para estaciones en
particular, de modo de ir agregando o modificando la información de forma
simple para el usuario. A su vez, se debe ingresar de forma manual el
porcentaje de afluencia por fuera del local, dato clave para el cálculo final de
proyección de ventas. A éste hemos hecho referencia anteriormente como
―Peso por Estación‖, ya que es el que finalmente permitirá sacar el ticket por
persona que pasa por fuera del local.
156
Figura N° 7-17: Pantalla de mantenedor de rubros.
En esta imagen se muestra el mantenedor de rubros que ofrece METRO S.A.
Este permitirá tener en forma actualizada la oferta de rubros con que cuenta la
empresa, agregando los nuevos de forma muy simple.
157
Figura N° 7-18: Pantalla de Mantenedor de estaciones.
Esta pantalla (figura 6-18) nos permite modificar o actualizar la informacion
referente a las estaciones. Es aquí donde se asocian los valores porcentuales
correspondientes a las afluencias de entrada (peso), de salida y la
correspondiente a la afluencia entregada por la encuesta realizada en
específico para este proyecto. Esto permite cuantificar cuanta gente es la que
trafica por la estación sin necesariamente hacer uso del tren subterráneo. Ésta
se llamará ―afluencia de encuesta‖. Por otro lado, tenemos los datos que
permiten tener una segmentacion socioeconómica, en la cual se ingresan los
porcentajes por los perfiles definidos (E, D, C3, C1 y ABC1) .
158
Figura N° 7-16: Pantalla Carga masiva de datos.
En esta pantalla podemos ver la opción de carga masiva para las distintas
tablas de información que debemos ingresar al sistema. A modo de ejemplo,
tenemos la afluencia histórica, ventas y afluencia proyectada. Cada uno de
estos archivos debe subirse en un formato previamente establecido,
información que será cargada, en primera instancia, manualmente,, debido a
restricciones y políticas del área informática de la empresa. Por esto se acordó
que tanto el sistema comercial de METRO S.A y el Datawarehouse generarán
archivos en el formato establecido, que serán los que alimentarán y cargarán
esta aplicación.
159
Figura N° 7-16: Pantalla de proyección de ventas.
Finalmete, la pantalla de ―Proyección de Ventas‖ es la más relevante para el
desarrollo, ya que es la que gatilla gran parte de las lógicas diseñadas para el
proyecto. En ésta, se deben ingresar los datos referentes a la estación, el local
a proyectar, el rubro seleccionado y luego, las variables cualitativas, todos
elementos determinates para la proyeccion. En último lugar, se seleciona el
mes y año a proyectar. Con esto, el sistema tiene la información básica para
poder entregar una proyección de ventas para el local y rubro selecionado. Lo
importante es el valor agregado que da el poder realizar una proyección que no
solo contempla las ventas históricas, sino que también considera variables no
tangibles, que hacen posible diferenciar entre el mismo rubro, distintas marcas.
160
7.3.4 PANTALLA RESULTADOS PROYECCIÓN DE VENTAS
En esta pantalla (figura N° 6-16) el usuario verá los resultados de la proyección
de ventas que arroja el sistema. Además, entrega información relevante del
cálculo y los locales semejantes en base a las lógicas utilizadas.
Figura N° 7-17: Pantalla de resultados.
En primer lugar, entrega la cantidad de locales semejantes encontrados, los que
se despliegan más abajo en formato de tabla de Excel.
161
Luego, se encuentra el ticket promedio por persona, que se traduce en el valor
de las ventas proyectadas promedio, dividido por la afluencia proyectada24.
En tercer lugar está la información referente a la afluencia proyectada que pasa
por fuera del local, que al multiplicarla por el valor ticket promedio, nos da
finalmente el valor proyectado para las ventas del mes analizado.
En el cuadro en formato Excel se encuentra información relevante de los locales
semejantes que arrojó el análisis hecho por la aplicación, lógicas detalladas en
capítulos anteriores. En este cuadro encontraremos información referente a:
1. Nombre de la estación a la que pertenece el local.
2. Nombre del local.
3. Ventas proyectadas para este local, parta el mes en análisis.
4. Ticket por persona de ventas.
Esta pantalla muestra el resumen de la información más importante, utilizada
para realizar la proyección.
24 ver capitulo 3.7 validación del modelo de proyección de ventas.
162
8 IMPLEMENTACIÓN DE LOS PROCESOS DISEÑADOS Y LOS
SISTEMAS DE APOYO TI
El sistema diseñado será instalado en un computador de escritorio, que estará
normado por las políticas de informática que rigen a la empresa. Estos deben
seguir una serie de normas técnicas que serán expuestos a continuación.
A su vez el sistema estará integrado principalmente con dos sistemas de apoyo,
los cuales son:
El Data Warehouse Corporativo de la empresa
El sistema Transaccional de negocios, perteneciente a la Gerencia
General.
Cada uno de estos será analizado en detalle y se expondrá la relación que
tendrá con el sistema de proyección de ventas
8.1 ASPECTOS TÉCNICOS
El sistema reutilizará la plataforma diseñada para la tesis predecesora25
, la que
presenta capacidad ociosa. Esto es suficiente para los requerimientos que exige
este desarrollo.
La red corporativa opera con los sistemas operativos Windows NT Server 4.0,
Windows 2000 y 2003 Server26.
25 Diseño y construcción de una aplicación para el modelo de negocios no tarifarios de METRO S.A., David Nichel,
abril 2006
26 ver detalle anexo Estándares Informáticos Para Proyectos De Software
.
163
Por otra parte, el motor de Base de Datos a nivel departamental corresponde a
SQL Server 6.5 y 2000.
8.2 INTEGRACIÓN SISTEMA TRANSACCIONAL DE NEGOCIOS (STN)
Es un sistema que actualmente se encuentra en construcción para la Gerencia
Comercial de Metro S.A., específicamente para el departamento de Negocios.
Este sistema busca almacenar, administrar y procesar un conjunto de datos e
información emanada por este departamento, ordenándola con la finalidad de
apoyar la toma de decisiones. Éste será construido con un motor de basa de
datos SQL server 6.5, lo cual no presenta inconveniente para la conexión con
el sistema de proyección de ventas.
Este sistema mantendrá información relevante para la proyección de ventas, tal
como:
Ventas históricas
Información de clientes inmobiliarios
Detalle de clientes morosos
Disponibilidad de espacios
Información de contratos
Otros
Como se puede observar, es claro que el sistema transaccional de negocios
entregará en un 80% la información necesaria por el sistema de proyección de
ventas, por lo que es de suma importancia lograr la mejor sincronización y
monitoreo de ésta. Será el alimentador principal y, por ende, se debe velar
porque la información que se cargue sea muy confiable, de modo que
finalmente la predicción que arroje el software sea lo más cristalina posible.
164
8.3 INTEGRACIÓN SISTEMA DATA WAREHOUSE
Este sistema, actualmente en explotación, será el encargado de entregar la
información referente a la afluencia que pasa por cada una de las estaciones de
Metro S.A. Para esto, se coordinará por medio de una carpeta compartida, en la
cual Data Warehouse generará un archivo previamente definido, el cual se
cargará en la aplicación.
8.4 ASPECTO DE MANEJO DE CAMBIO
Este levantamiento de procesos y propuestas de rediseño, apunta a mejorar
la actual gestión de los locales comerciales de METRO S.A., para dar paso,
finalmente, al diseño de una herramienta tecnológica que permita realizar la
toma de decisiones con la mayor cantidad de información posible, de modo de
hacer más confiable y precisa la selección y ubicación de un arrendatario al
interior de los locales en METRO S.A.
Para lograr el éxito de lo antes planteado, se necesita trabajar con el factor
humano, presente en todos los procesos de rediseño. Para esto, se ha decidido
dividir al grupo en dos partes: una enfocada a los procesos internos de la
organización y otra que abordará y se hará cargo de lo externo, de modo de
focalizar la visión y hacer más claro la forma de abordar el proceso.
Para comenzar, definiremos los ámbitos de acción. Como podemos ver en la
figura, los principales problemas que se enfrentaron en el ámbito interno fue el
uso de la tecnología y la capacidad de asumir y adoptar los cambios dentro de
la organización. En tercer lugar, el elemento externo a la organización, debido a
que es la variable con menos capacidad de manejo que posee METRO S.A.
Estos son los clientes Inmobiliarios.
165
Figura N° 8-1: Ámbitos de gestión del cambio.
8.5 ASPECTOS TECNOLÓGICO
METRO S.A cuenta con una gran bodega de datos que ha sido trascendental
para realizar un proyecto como éste, ya que en él se cuenta con la información
disponible para lograr parte de los objetivos del plan. Por tal razón, desde el
punto de disponibilidad de información al interior de la empresa, generada por
METRO S.A, no se presentan grandes problemas. Esto por el lado de la
información histórica de la organización, como es la afluencia, encuestas, etc.
Sin embargo, el sistema necesita de la información de tipo comercial,
específicamente de los locales y espacios, además , de comportamiento de
cliente y contratos. Toda esto estará disponible en un sistema que está
actualmente en construcción. Es por esta necesidad que se debe gestionar su
oportunidad, disponibilidad y confiabilidad, ya que es de suma relevancia para
166
el proyecto que éste esté a disposición en el momento que se requiera y con
un 100% de confiabilidad. Es de suma importancia destacar este hecho, ya que,
como se pudo ver en otros proyectos tecnológicos, al llevar a la práctica estos
puntos nos damos cuenta de que solo parecen triviales, sin embargo están
lejos de serlo,, debido a que muchas veces las personas encargadas de
actualizar y subir la información no son las más indicadas o no se les trasmite la
importancia de realizar labores tan marginales como subir planillas, modificar
datos cambiados, etc.
Finalmente, lo que se debe lograr desde el punto de vista tecnológico, es que
los encargados de la implantación del sistema de negocios, sean capaces de
gestionar a las personas, sus talentos, generando un compromiso con el
cambio, adoptando esta nueva tecnología de forma armoniosa, sin temores, ni
menos como un enemigo, sino como un facilitador de sus labores. La
experiencia ha demostrado, al interior de la empresa, que si no se considera la
cultura de las personas, cualquier proyecto, por excelente que sea, va sin
frenos al fracaso.
8.6 ASPECTO ORGANIZACIONAL
METRO S.A. es una empresa que se caracteriza por tener gente altamente
comprometida con la organización, personas que llevan varios años en ella,
por lo que la cultura es un tanto renuente a los cambios tecnológicos. Debido a
esto, la adopción de nuevas formas de trabajo dentro de la empresa, se realizan
en forma lenta.. Esto se debe principalmente a que METRO S.A, como empresa
de trasporte, ha estado en un territorio en donde no tenía mayor competencia y
vivía de forma tranquila. La realidad de hoy es muy distinta, por lo que se deben
adoptar nuevas formas de hacer y realizar las labores, de modo de ser cada vez
167
más eficientes. Esto toca todas las áreas de la empresa y no solo las que están
en directa relación con el ―core‖ de la organización.
Por tal razón, como se mencionó anteriormente, se debe tener en consideración
cuál es la situación actual que perciben las personas y su cultura, su estado de
ánimo frente a este proceso de cambio, además del conocimiento disponible
sobre los alcances y objetivos del cambio propuesto. Para esto, se debe formar
un equipo de trabajo formado por todas las personas del departamento que
interactúan diariamente con los temas inmobiliarios, un grupo de siete personas
guiado por los líderes de este proyecto.
Mirando desde una perspectiva más global, es importante considerar la forma
en que la propia organización percibirá el cambio y qué acciones realizará para
el apoyo a este nuevo proceso; a nivel de la empresa, se debe mencionar que
se cuenta con su apoyo para llevar a cabo este proyecto. Se tiene la mejor de
las disposiciones para abordar este proceso. Pero como se sabe, en todo
proceso de cambio hay expectativas y estas deben ser abordadas de forma
concreta y apaciguadas, si están o no están acorde a los objetivos del proyecto.
Por tal razón, se desarrollará un plan de acción que contempla, entre otros, el
manejo de expectativas. Este estará enfocado en entregar una propuesta clara
y entendible de los alcances del proyecto, la forma de abordarlo y cómo se
manejan los aspectos emocionales y de expectativas. Es claro que si estos no
se gestionan y se crean altas perspectivas que luego pueden no cumplirse, los
resultados no serán los mejores.
8.6.1 CLIENTES COMERCIALES
Es el ámbito de mayor preocupación, ya que es el que dice relación con el
cliente comercial, quien finalmente deberá valorizar el servicio entregado. Tal
168
como se indica más adelante, en lo relativo a la industria, es altamente
complejo establecer relaciones estándares con los diversos clientes, ya que no
existe necesariamente relación entre ellos.
El desafío es que el cliente comercial asigne un real valor a la información
entregada, ya sea a través del desarrollo de productos especiales o a través de
mayores ingresos debido a la mejor utilización de los espacios, gestión y
valorización intrínseca del medio.
Para lograr una mayor credibilidad de estos, se programaron reuniones que
permitirán mostrar la herramienta con análisis de casos concretos y resultados
reales, lo que permitirá ver en directo cuál es el potencial de una aplicación
como esta.
8.6.2 CLIENTE COMERCIAL INMOBILIARIO
El cliente inmobiliario requiere tanto controlar la inversión, como también
realizar acciones concretas sobre la gestión comercial de sus espacios
comerciales, asociados a datos duros referentes a afluencia y comportamiento
de clientes pasajeros de METRO S.A.
169
9 PLAN PILOTO
En este capítulo se pretende realizar la validación del prototipo construido con
sus procesos relacionados, así como también la aplicabilidad comercial del
sistema diseñado27. La realización del plan piloto comprende una serie de
etapas o pasos, las que serán detalladas más adelante. Principalmente, lo que
se busca con este es lograr la aprobación y utilización práctica de la
herramienta para la predicción certera de elección de un locatario para un local
definido, con el fin último de lograr una mayor rentabilidad de los espacios
comerciales.
9.1 CONTEXTO DEL PLAN PILOTO
El contexto en que se enmarca el plan piloto es el estudio de una propuesta de
ampliación para un local ubicado en la Estación Pedro de Valdivia. En este se
encontraba una panadería Fuchs, la cual tenía a principios de este año la
posibilidad de ampliar su superficie al doble del tamaño original. Tomando este
antecedente, y realizando modificaciones en cuanto a los argumentos
planteados en esta memoria (principalmente enfocado en las variables
cualitativas), se procedió a proyectar las ventas para dicho local con el doble de
metraje, asumiendo a su vez una remodelación para su actual ―layout‖.
Considerando esta información, se le realizó una propuesta de renegociación
de contrato, mostrando el nivel de ventas que podría alcanzar dadas sus
características propias o cualitativas, y los niveles de afluencia asociado al
local. A continuación se muestran los datos básicos del local en cuestión.
27 ver capitulo 6.3, detalle de la construcción de la aplicación.
170
Local Objetivo Estación Pedro de Valdivia
Local 5 – 6
Superficie Local 46 mt2
Arrendatario
Potencial Fuchs Ideal S.A
Rubro Panadería
Figura N° 9-1: Información Local a proyectar.
Ahora se mostrarán los pasos realizados para llegar al resultado final.
9.2 ETAPAS DEL PLAN PILOTO
En una primera etapa, lo que se hizo fue una recolección de información, datos
y libros de ventas, que son la base para realizar las proyecciones. Una vez
recolectados, se realizó la limpieza de estos, para finalmente realizar la carga
de la información.
En segundo lugar, se definieron las variables asociadas al modelo,
específicamente se trabajó con la ayuda del jefe de Área Inmobiliario, para
determinar los variables que explicarían el comportamiento de las ventas del
local, las llamadas variables cualitativas.
Finalmente, con la información ya depurada se procedió a ingresar los datos al
software y realizar la proyección para el caso antes planteado.
171
A continuación mostraremos una tabla con los pasos a seguir:
Actividad Duración en
días
Fecha
inicio
Fecha termino
Recolección y validación
de información
7 26/04/2008 03/05/2008
Limpieza y adecuación
de formatos de carga de
información
2 04/05/2008 05/05/2008
Ajustar variables con
Jefe de productos
inmobiliarios (JPI)
1 09/05/2008 09/05/2008
Introducción de
información a Sistema
1 10/05/2008 10/05/2008
Validación de resultados
preliminares
2 11/05/2008 12/05/2008
Actualizar de información
de variables relevantes
1 13/05/2008 13/05/2008
Correr modelo en
sistema y evolución de
resultados
1 16/05/2008 16/05/2008
Presentación de
resultados a JPI y ajuste
de resultados para
renegociación con cliente
seleccionado
3 18/05/2008 20/05/2008
Figura N° 9-2: Pasos generales piloto.
172
Una vez realizada la validación final por parte del jefe del Departamento de
Negocios de Metro S.A, se pudo dar pie a la renegociación del contrato con la
empresa Fuchs, teniendo información útil, como lo es un nivel esperado de
ventas, para lograr un mejor precio para el espacio arrendado.
9.3 PROYECCIÓN MEDIANTE EL SOFTWARE
El primer paso fue cargar la información de ventas, afluencia, variables
cualitativas, etc., como se muestra a continuación:
Figura N° 9-3: Ingreso general de datos.
Seleccionando el menú, podemos ingresar la información necesaria para
realizar la proyección. Los requerimientos básicos de datos para realizarla son
los siguientes:
173
1. Ingresar las variables cualitativas asociadas a los locales.
2. Proyección de afluencia.
3. Afluencia histórica.
4. Ventas históricas.
5. Locales del mismo rubro para análisis.
Con esta información, el sistema se encuentra capacitado para realizar una
aproximación a las ventas que tendría el local a analizar. A continuación, se
describirán lo que compete a las variables cualitativas, ya que son éstas en
gran parte las que explicarán los resultados obtenidos.
Figura N° 9-4: Variables Cualitativas Locales semejantes.
Para este caso, se encontraron 4 locales semejantes, dos en estación Tobalaba
y uno en Manuel Montt y Pedro de Valdivia. Cada uno tiene asociado sus
variables cualitativas (VC), las que serán determinantes para realizar la
predicción de ventas. Los valores para estas oscilan entre 0 y 5.
Analizamos la línea final (―Fuchs‖ en verde), en donde se muestran las VC que
tendría el nuevo local. Para la variable ―Store Atmosphere” se le calificó con 5,
debido a que se espera que el proveedor modifique sus actuales
características, de modo de hacer más acogedor la distribución interna y
externa. Otra variable que sufrió modificaciones fue ―Price & Promotion”, la que
se calificó con 4. Esto porque actualmente ―Fuchs‖ ha modificado su forma de
174
proceder y las promociones son parte importante de su nueva oferta de valor al
cliente.
9.4 RESULTADOS DEL PILOTO
Una vez ingresado todos los datos necesarios, se procedió a correr el modelo.
La información entregada por el software se entrega a continuación:
Figura N° 9-5: Pantalla de resultados de proyección.
175
Figura N° 9-6: Pantalla Resultados entregado por software.
Analizando la información entregada por el software, podemos ver que el ticket
promedio por personas equivale a 16.134, que es producto del promedio de los
tickets de los locales semejantes encontrados. Este valor es multiplicado por la
proyección de personas que pasan por fuera del local en cuestión. Esto nos
permite tener una estimación de cuánto vendería este arrendatario en las
condiciones mencionadas en este piloto. La aplicación arrojó un valor de
$23.436.107 de ventas netas para el mes de Abril del 2008.
Finalmente, esto se utilizó para renegociar el contrato que se tenía con la
empresa Ideal S.A, dueña de la marca ―Fuchs‖. Esto correspondía a la
Valor del ticket para local proyectado
Venta proyectada para local en análisis
Afluencia proyectada que pasa por fuera del local
176
ampliación de 23 mt2 a 46 mt2 ., ya que se podía asegurar un piso de ventas.
Complementariamente, se realizó un cuadro de ventas que estipula los ingresos
por concepto de canon fijo y variable, de tal forma que el aumento
presupuestado en las ventas debería generar siempre ingresos superiores a los
que se dejaban de percibir por el arriendo de ambos espacios por separados,
de modo de no realizar un mal negocio. A continuación, se muestra el cuadro
de ventas propuesto, con sus tramos correspondientes.
Ventas Netas Porcentaje Aplicable Fijo UF
766-900 6,50% 50
900,01-1050 7,50%
1050,01 y mas 8,50%
Figura N° 9-7: Tramos de rentas según nivel de ventas para local en
estudio.
Para evaluar la experiencia, se exponen los resultados que tuvo el local en
estudio para el mes que se ejecutaron las lógicas por medio del software, de
modo de contrarrestarlas con la realidad, luego de aceptada la propuesta por
parte del cliente.
Proyección Ventas
Abril 2008 $ 23,436,107
Real Ventas
Abril 2008 $ 22,747,318
Error 3,03%
Figura N° 9-8: Tabla de comparación ventas reales v/s ventas proyectadas.
177
Es posible ver que los resultados fueron más que satisfactorios, ya que el error
entregado por la aplicación fue del 3,03%, valor aceptable para realizar una
proyección de ventas.
9.4.1 RESULTADO CONCRETO DE LA EXPERIENCIA
A continuación veremos imágenes del resultado concreto de la experiencia, en
donde se puede apreciar claramente como se modificó no solo la superficie,
sino que además se trabajo en el ―layout‖ interno de la panadería.
Figura N° 9-9: Panadería Fuchs Pedro de Valdivia antes de la
remodelación.
Si se contrarresta esta realidad con lo que se consiguió, producto de la
negociación con el cliente, no solo se expuso el nivel de ventas que podría
tener, sino que también se le mostró que para lograr dicho objetivo debería
178
mejorar algunos aspectos, tales como la apariencia interna del local, lo que en
esta memoria se llamó ―Stores atmosphere”, y la relevancia que tenía esto para
lograr el resultado esperado.
Figura N° 9-10: Panadería Fuchs Pedro de Valdivia actual.
179
Figura N° 9-11: Nuevo Layout Interno.
Figura N° 9-12: Interior de panadería Fuchs.
180
Finalmente, como se puede apreciar, no solo se logró un buen resultado
producto de ampliar el tamaño de la panadería, sino que también se realizó un
buen trabajo en lo que se refiere a ambientación del local.
9.5 CONCLUSIONES DE LA EXPERIENCIA.
Lo más importante de esta experiencia innovadora era logar la validación de los
procesos diseñados, así como también la implementación de éstos. Analizando
los resultados obtenidos y evaluando la experiencia al interior de Metro S.A,
podemos decir que esta fue exitosa. No solo se logró integrar distintas áreas de
la empresa tendientes a mejorar el manejo de la información, sino que se le dio
un valor extra a este activo, que permitirá contar con más información a la hora
de negociar el valor de los espacios comerciales de la empresa. A continuación,
expondremos las conclusiones más relevantes obtenidas en este piloto, que
engloban lo desarrollado en esta tesis.
Uno de los objetivos prioritarios que se logró cumplir a cabalidad, fue dar valor
concreto a la información que tiene Metro S.A, tanto la explicita como la
implícita. En este sentido, el proyecto supo combinar y llevar a un sistema
automatizado no solo los datos digitales con que cuenta la empresa, sino que
también se logró traspasar parte del conocimiento de expertos en el negocio
inmobiliario a la aplicación, que se manifiesta principalmente en las variables
cualitativas. Este paso fue uno de los aportes más importantes del proyecto en
cuanto a innovación.
En segundo lugar, el piloto dejó ver la necesidad de manejar con mayor
integridad las cuentas comerciales con sus clientes. Para esto se propuso un
rediseño al sistema de facturación. Estas iniciativas están siendo llevadas a
181
cabo y apuntan no solo a mejorar la relación con clientes, sino que a un mejor
manejo interno de esta información.
Otro aspecto a destacar es la integración de distintos sistemas en los que se
encuentra la información: estos son el Data Warehouse, el sistema
Transaccional de Negocios. En una primera instancia, el traspaso de
información se hará por medio de interfaces, no por conexión directa a las
bases, ya que por restricciones de seguridad informática, no es posible
intervenir bases de datos transaccionales. Es importante recordar que esto no
es un inconveniente para el sistema construido, ya que este se utilizará ante
renegociaciones de contrato, evento que no es masivo.
Finalmente, lo que se entrega en esta tesis como resultado final, es una
herramienta que permitirá de manera fácil y sencilla, poder realizar una
estimación de las ventas para un mes en particular, para un local dado. Este
resultado es significativo, ya que entregará un nivel de ventas asegurado para
el cliente y también permite a Metro S.A contar con información adicional para
negociar el valor del arriendo, logrando un mejor valor por el metro cuadrado,
pudiendo elegir rubros más rentables para ubicaciones disponibles.
Para concluir, a continuación mencionaremos aspectos relevantes a mejorar, ya
que la consistencia y fiabilidad de la proyección realizada depende en gran
medida de atacar y solucionar estos temas.
182
9.5.1 ASPECTOS DETERMINANTES PARA EL ÉXITO FUTURO
El modelo actualmente tiene algunas deficiencias, las que se pretenden mejorar
en un futuro. Este es un proyecto que requiere de mucha información,
informacional que en algunos casos está presente en el Data Warehouse y se
encuentra disponible y es de fácil acceso. Pero hay otro tipo de información
que no se encuentra en las bases históricas de Metro S.A. Esta es, en algunos
casos, costosa y difícil de conseguir, como por ejemplo aquellas que tienen
que ver con las ventas históricas o encuestas de caracterización de usuarios.
A continuación, se nombrarán algunos aspectos a mejorar y que deben estar en
un círculo continuo de actualización, de modo de ir depurando y mejorando
cada vez más la proyección que se realizará por medio de la aplicación.
En primer lugar, la aplicación se alimenta de información que debe estar lo más
actualizada posible para poder entregar resultados confiables. Los resultados
obtenidos en el plan piloto se trabajaron con información del 2006 para el caso
de la caracterización de usuarios, aunque se le realizaron manipulaciones para
aumentar su confiabilidad. Dicha información es recogida de la ―Encuesta
Origen-Destino‖, encuesta que no está diseñada ni presenta la profundidad
ideal que se busca en esta Tesis.
En segundo lugar, en Metro S.A siempre se ha hablado de dos tipo de
afluencia, de entrad y salida, nunca se había tratado de cuantificar la cantidad
de personas que ocupan las mesaninas como punto de encuentro, ingresan por
algún servicio presente en la estación o simplemente lo utilizan como un medio
seguro para cruzar desde una vereda a otra. Estos también son potenciales
clientes que no necesariamente utilizan el tren subterráneo, que no se
encuentran en ninguna estadística de afluencia y, como se pudo comprobar con
183
la encuesta ―Uso de Espacios Comerciales‖28 realizada en el marco de este
proyecto, para el caso de algunas estaciones representa cerca del 30% del
valor global de afluencia considerada para la proyección.
Para el cálculo de la cantidad de gente que pasa por fuera del local, se realiza
actualmente una estimación en base a información histórica. Sin embargo, hoy
existen tecnologías29 que se utilizan en malls y aeropuertos, por nombrar
algunos, que permiten tener un valor real de la cantidad de gente que transita
por un espacio determinado, lo que permite disminuir a cero el error producto de
estimaciones realizadas en este aspecto. A raíz de lo desarrollo en este tesis y
los beneficios asociados que tiene, se justificó un proyecto al interior de la
organización que tiene que ver con cámaras de seguridad que son capaces de
contabilizar la cantidad de pasajeros al interior de las estaciones.
Actualmente, el modelo no considera algunos aspectos macroeconómicos como
son el IPC, ya que se trabaja solo con ventas netas libres de IVA. Este indicador
no es considerado dentro del modelo, pero es posible introducirlo dentro de las
lógicas existentes, de modo de poder incluir los vaivenes que tiene la economía
y que son reflejados en cierto grado por este indicador.
Finalmente, es sumamente importante incluir en los nuevos contratos libros de
ventas electrónicos, de modo de poder contar con la información en un formato
fácil de trabajar y más confiable. Sin duda son estas variables cualitativas un
factor trascendental para la proyección.
28 Para más detalle ver anexo Encuesta de uso de espacios Comerciales presente en la tesis Rediseño del Modelo
de Negocios para Apoyar la toma de decisiones en el área Inmobiliaria de Metro s.a, de Juan Martínez Rubio
29 Ver anexo 14, Tecnologías Disponibles En El Mercado Para El Conteo De Personas.
184
10 EVALUACIÓN DEL MODELO DE NEGOCIO Y JUSTIFICACIÓN
ECONÓMICA
10.1 MODELO TARIFARIO PROPUESTO.
En la actualidad, todos los espacios comerciales (incluyendo locales) son
negociados de forma diferente, sin una base metodológica más que el expertise
del desarrollador inmobiliario de Metro. En este sentido, cada negociación es
diferente. Se ha hecho necesario documentar el conocimiento ligado al manejo
inmobiliario, debido a que está en manos de una sola persona..
En el contexto de un cambio en el modelo de negocios, (pasando de un canon
fijo a otro variable) se hace necesario cuantificar el aumento en el cobro por el
concepto de mayor afluencia de personas en las estaciones.
Así también, es necesario observar que la ganancia extra proviene del nuevo
modelo de negocios impuesto, que cobra a los operadores el máximo entre un
valor mínimo mensual asegurado (V.M.M) y un canon variable dependiente de
las ventas. De esta forma, existe un ―delta‖ tarifario proveniente de la ganancia
marginal a obtener por medio de este nuevo modelo.
Para avanzar en este sentido y en la estandarización de los procesos del área,
se propone el siguiente modelo tarifario, que posee como base la experiencia
del jefe de productos inmobiliarios de Metro S.A.:
Δ Tarifa = α (Afluencia) + β (Nivel de Ventas) + ɣ (Ubicación) +
ε (Superficie) + η (Rentabilidad de la industria) – λ (Store
Atmosphere)
185
Las variables que muestra el modelo están directamente referidas a las
herramientas que ocupa el operador Metro durante la negociación de un
espacio comercial. En este sentido, cada variable posee un significado especial
que a continuación es explicado:
1. Afluencia: Esta variable es la más relevante para Metro, toda vez que es
éste el principal elemento diferenciador con respecto a la competencia.
De esta manera, la afluencia es un factor que posee un peso (alfa) de
importancia en el aumento tarifario.
2. Nivel de Ventas: Esta variable está referida a la esperanza de ventas
que el operador o arrendatario realizará. Un mayor nivel de ventas
debiese traducirse en un mayor precio en el arriendo. Este hecho estará
respaldado por el sistema que se ha diseñado en este proyecto de grado.
De esta manera, es posible asegurar un cierto nivel de ventas a los
clientes inmobiliarios, lo que más tarde debiese ser traspasado a Metro
como un aumento en la renta del operador.
3. Ubicación: Metro posee una gran variedad de ubicaciones, variable que
va de la mano con la afluencia. Existe evidencia histórica que muestra la
gran importancia de una buena ubicación y que ésta afecta directamente
el nivel de ventas.
4. Superficie: Un cambio positivo del nivel de superficie implica
necesariamente un aumento en el nivel de renta. No obstante, todos los
rubros poseen un óptimo particular para su superficie. Por ejemplo, una
panadería se desempeña bien entre los 30 y 50 m2. En otros casos sólo
son necesario unos 20 m2 (Salo).
186
5. Rentabilidad de la industria: Es una variable muy relevante a ser
considerada. Un ejemplo claro es el de los Bancomáticos o cajeros
automáticos. Hoy el precio por m2 de cada uno de ellos es 10 veces
mayor que para otros rubros. Este factor es clave. En este sentido un
conocimiento del cliente y de su industria es fundamental. Este factor
debe ser considerado de sobre manera por el operador de Metro.
6. Store Atmosphere: Esta variable cualitativa es considerada al momento
de negociar con cada cliente. Un diseño atractivo para el cliente,
implicará una mayor inversión, mejor capacitación de los vendedores,
mayor “Know How” del negocio, mayores supervisiones y, por último, una
mejor estandarización de los procesos. Esto es considerado como
negativo al delta de tarifa. Este es el caso de operadores que poseen un
buen conocimiento del negocio, y que son reconocidos como tales, (Mc
Donalds, Falabella, etc.). Mediante este concepto, se intenta respaldar el
hecho de que estas empresas cancelen un menor precio por m2 como
estándar en el mercado.
Este modelo fue diseñado de manera de estandarizar la toma de decisiones y la
negociación de precios con los operadores. Por ahora posee el respaldo de
Metro. Sin embargo, es posible llevarlo a cifras más concretas dándole valores
a las diversas variables y ponderadores del modelo. No obstante, se seguirá
este modelo para realizar una evaluación económica que justifique la
construcción de una herramienta que maximice la rentabilidad de los activos de
Metro (espacios comerciales).
187
10.2 DEFINICIÓN DEL PRODUCTO
Este proyecto de grado tiene como fin generar una herramienta que permita
respaldar la toma de decisiones y la negociación del jefe de productos
inmobiliarios de Metro con los potenciales arrendatarios, debido a la
trascendental importancia que posee para la empresa elegir un mix óptimo de
estos (tenant mix), decisión que se toma alineadamente a la estrategia de
Metro. Una herramienta como la que se está evaluando permite:
Asegurar ingresos según el tipo de rubro.
Respaldar el nuevo modelo de negocios de un canon variable dado por
el nivel de ventas.
Aplicar procesos de negocios que sustenten una buena toma de
decisiones.
Proyectar ventas según ubicación y rubro de local.
Integrar variables cualitativas que influyen en las ventas de cada local.
Diseño e implementación de herramienta tecnológica que rentabilice la
operación de un local, en función de la ubicación óptima para cada
operador.
La innovación de este producto radica en el hecho de que su lógica de negocios
es única, y ha sido validada previamente para predecir el comportamiento en
las ventas de un negocio dado.
10.3 IMPLICANCIAS DEL MODELO
Para realizar una evaluación óptima de la herramienta diseñada, se hace
necesario observar económicamente hablando cuál es el retorno que posee
para Metro invertir en desarrollar una herramienta que ayude a mejorar el
―tenant mix”, apoyando así el nuevo modelo de negocios que ha sido
188
presentado en este proyecto. A continuación, se analizarán cuales son los
ingresos y los costos asociados al desarrollo de una herramienta de este tipo.
10.4 INGRESOS
Un proyecto de este tipo posee ingresos por concepto de dos variables que
apuntan al objetivo de maximizar la rentabilidad de los activos de Metro. El
primero es debido a la variable en el ―tenant mix‖, debido a que una mejor
selección de los locales, dadas las necesidades de los consumidores finales,
potenciará las ventas. La segunda variable está asociada directamente al
cambio en el modelo de negocios, es decir, al aumento de los ingresos sólo por
el concepto de utilizar un porcentaje de las ventas.
Existen dos tipos de Ingresos:
A. Ingresos por mejora en el Tenant Mix
Los cambios en la selección del ―tenant mix‖ han sido muy poco documentados
en la literatura actual. No obstante, Bean et al. (1987) validó el hecho de que es
posible mejorar el mix de arrendatarios potenciando las ventas, aumentándolas
en un 10% - 20%. Sin embargo, este resultado es producto de una acción de
mejora conjunta de un cluster de locales. Por esta razón, este análisis se hará
en base a conjuntos de locales, agrupados por estaciones.
Durante la evaluación de la mejora en los ingresos, se trabajó con todas las
estaciones que poseen locales comerciales. Se observó cómo mejorar el
―tenant mix” en cada una de ellas. Existen, sin embargo,, estaciones que
pudiesen poseer un mix adecuado, por lo que no sería necesario mejorarlo.
189
Siguiendo la metodología ya expuesta, se construyó la siguiente tabla que
posee cada una de las estaciones y su posterior aumento porcentual en
ingresos, esto siempre en dos escenarios: uno optimista y otro pesimista.
Figura N° 10-1: “Tabla con ocupación de locales y crecimiento % en
ingresos para Metro por concepto de mejorar el Tenant Mix”
En la figura anterior se pueden observar las estaciones que se verían
mayormente afectadas por cambios en su “Tenant Mix”. El criterio para
seleccionar las estaciones fue considerar aquellas que poseen una mayor
cantidad de locales (partiendo por Universidad de Chile, conexión a calle
Matías Cousiño, que posee 7). Este criterio se debe a que la potencia del
―tenant mix‖ radica en que un mayor número de locales verán aumentadas sus
ventas debido al concepto de ―cluster‖ que está inmerso. Es decir, que un
mayor número de locales genera una mayor búsqueda de servicios para los
190
consumidores, lo que más tarde se traduce en ventas y, con esto, en rentas
para el operador inmobiliario (en este caso Metro).
De esta forma se fijó un crecimiento anual del 15% por concepto de mejora en
el Mix, en un escenario optimista, y sólo de 5% en un contexto pesimista.
B. Ingresos por aumento en las ventas (consecuencia del nuevo
modelo de negocios)
En el caso de un aumento en las ventas, (sólo en aquellos locales adheridos a
la renta variable), deberían existir potencialmente aumentos en la renta
percibida por Metro. No obstante, es necesario observar que las rentas
percibidas por la empresa son hoy, en algunas estaciones, bastante mayores a
las del mercado en general. En este sentido, renegociar el modelo de negocios
puede jugar en contra, ya que sin duda es probable que se deje de percibir el
nivel de renta actual. Por esta razón, la incorporación de este modelo de
negocios se hará lentamente y en un horizonte de dos años (duración promedio
de los contratos).
Para llevar a cabo la evaluación de los ingresos en su totalidad, es necesario
observar cuánto pueden aumentar las rentas por estación y local. Para llevar a
cabo esto, se analizó cada estación en particular con su mix de arrendatarios, y
se estimó el monto de aumento en la renta por concepto de cambio de modelo
de negocios. Esta estimación fue realizada en base a la historia de otros
negocios, en particular el caso de Fuchs, que aumentó la renta a Metro desde
$4.976.001 (Abril 06, modelo canon fijo) hasta $ 5.387.152 (Abril 07, canon
variable). El aumento en este caso fue de un 8,26% anual por cifra,
relativamente baja, debido a que durante la renegociación de cada contrato los
valores fijos disminuyen en al menos un 30%, valor que debe ser recuperado
191
como porcentaje de las ventas. De esta manera, el modelo de negocios siempre
apunta a una mirada de mediano plazo, una apuesta en que se espera alcanzar
un nivel mínimo de ventas que genere un valor marginal por sobre el monto
mínimo mensual que Metro ha asegurado. La lección es siempre intentar
minimizar el tiempo en que se pudiese recibir menos flujo de dinero. Para esto,
usualmente las empresas se comprometen a cambiar su fachada, invirtiendo en
imagen, de tal forma de asegurar a Metro que su merma en ingresos por renta
debiese ser recuperada lo antes posible. Este es el caso de Fuchs, quien
después de un cambio en su imagen y fachada obtuvo un aumento del 6%
mensual en sus ventas (que se encontraban estancadas hasta esa fecha).
Así se concluye que los esfuerzos deben ser siempre compartidos para que
este modelo funcione y que en general es necesario esperar al menos dos años
para comenzar a obtener los frutos del nuevo modelo.
Caso Particular: Estación Universidad de Chile
En virtud de lo anterior, se presenta a continuación un análisis a la estación
Universidad de Chile con cada uno de arrendatarios, haciendo referencia al
probable aumento que se pueda generar en el nivel de renta anual por concepto
de mejora en las ventas año a año.
192
Figura N° 10-2: “Aumento de ingresos estimados en U. de Chile”
En la figura 6-2 se describen los incrementos anuales esperados en las rentas.
En este caso el 59% corresponde a retail o servicios telefónicos, en los cuales
es aplicable la renta variable. Si aplica el cambio de modelos según el local, se
procedió a suponer una tasa anual de incremento en ventas, que siguiendo el
ejemplo anterior de Fuchs, se fijó en un 8% para todos los rubros, (este
porcentaje en rigor debiese ser diferente para todos ellos).
Este mismo análisis fue realizado para toda los locales de la red, obteniéndose
lo siguiente:
193
Figura N° 10-3:” Tabla con ocupación de locales y crecimiento porcentaje
en ingresos para Metro por concepto de cambiar el modelo de negocios”
Como es posible ver en la figura anterior, el máximo crecimiento por estación
está dado por un 8% anual que se considera bastante conservador, pero que
parece bien como un escenario optimista. Claramente, los porcentajes mayores
de crecimiento están asociados a estaciones con menos locales, y que poseen
más operadores orientados al retail (en donde aplica la renta variable).
En la figura anterior se observa el panorama luego de que todos los locales se
integran a la renta variable. Sin embargo esto requiere de un cierto tiempo, que
en algunos casos podría llegar incluso a los dos años. De esta forma, los
ingresos serán modelados mediante un crecimiento lineal, que supondrá el
cambio progresivo en el modelo de negocios de los diferentes rubros hasta
llegar al 100%. Para ello, se supondrá que el 20% de los locales bajo estudio ya
han implementado el modelo de renta variable y que sólo después de dos años
se llega al 100%. Este punto se verá reflejado en el punto siguiente.
194
Ingresos consolidados: Suma de los anteriores.
Hoy se tiene que un 30% del total de los locales posee renta variable. Además,
si se considera que el ―tenant mix‖ se ha avanzado en un 10%, es posible
considerar un 20% como avance del proyecto a la fecha. Si se espera llegar en
2 años a tener todos los locales potenciales bajo un régimen de renta variable
(100%), se puede obtener que la tasa de conversión por mes es de 3,33%, cifra
que se debiese acumular hasta llegar al 100% de los beneficios totales,
provenientes por cambios en el modelo y en el ―tenant mix‖.
Finalmente, será la tasa de conversión el reflejo de la posterior integración de
los clientes inmobiliarios a este nuevo modelo de negocios. Las figuras
siguientes muestran los ingresos estimados a Julio 2009:
Figura N° 10-4: “Ingresos totales en UF estimados bajo el modelo
Optimista”
195
Figura N° 10-5: “Ingresos totales estimados en UF bajo modelo Pesimista”
Las figuras 6-4 y 6-5 muestran los ingresos estimados a Julio de 2009. Para
este cálculo, los ingresos totales se evaluaron de la siguiente forma:
Canon Estimado = Canon Actual*(1+% cambio anual t. mix+ % cambio
anual modelo)2.
Se procedió así a encontrar el ―delta‖ de ingresos que aporta el proyecto en su
conjunto, debido al uso de una herramienta que mejora el ―tenant mix‖ y por el
cambio de modelo en sí mismo. Estos ingresos se proyectan anualmente y
consideran la tasa anual de mejora y el cambio en el modelo de negocios.
Además, se supuso una tasa de conversión del 3,33% mensual, que indicará
196
que los ingresos mensualmente crecerán a esa tasa, hasta llegar a los cánones
estimados.
Delta Ingreso Total
(Optimista) UF
Delta Ingreso Total
(Pesimista) UF
% incremento
mensual
Canon Junio -07 6982,07 6982,07 3,333%
Canon Estimado Julio -
09 8809,02 7770,78
Jul-07 365,39 157,74
Ago-07 426,29 184,03
Sep-07 487,19 210,32
Oct-07 548,09 236,61
Nov-07 608,98 262,90
Dic-07 669,88 289,19
Ene-08 730,78 315,48
Feb-08 791,68 341,77
Mar-08 852,58 368,06
Abr-08 913,48 394,35
May-08 974,37 420,64
Jun-08 1035,27 446,93
Jul-08 1096,17 473,22
Ago-08 1157,07 499,51
Sep-08 1217,97 525,80
Oct-08 1278,87 552,10
Nov-08 1339,76 578,39
Dic-08 1400,66 604,68
Ene-09 1461,56 630,97
Feb-09 1522,46 657,26
Mar-09 1583,36 683,55
Abr-09 1644,26 709,84
May-09 1705,15 736,13
Jun-09 1766,05 762,42
Jul-09 1826,95 788,71
Cánon Julio 09 8809,02 7770,78
Figura N° 10-6: “Ingresos en UF proyectados bajo un horizonte de
evaluación de 2 años”
El delta de crecimiento de los ingresos es producto del aporte del proyecto en
su totalidad. Este fue calculado de la siguiente forma para el caso optimista:
Δ Canon mes i = (8.153,80- 6.982,07) x (20% x i x 3,33%)
Para el escenario pesimista el cálculo es totalmente análogo.
197
10.5 COSTOS
10.5.1 COSTOS DE DESARROLLO
Para poder realizar los cruces de la información, se necesita tener total
conocimiento campañas y soportes en una base de datos. Por esto es vital el
desarrollo del sistema de negocios, el cual es un gran apoyo a todo este
proceso. El costo de este sistema es de 1800 UF (licitación realizada con este
valor). Sin embargo, los costos de instaurar una herramienta de este tipo para
este proyecto serán considerados cero (costo hundido), puesto que ya fueron
tomados como inversión en el proyecto anterior, evaluado en la Tesis de Grado
de Fernando Reyes, ―Rediseño de los procesos del departamento de negocios
de Metro S.A.‖, la cual concluyó que era rentable la construcción de una
herramienta como ésta, cuya función principal fuera administrar las cuentas de
todos los clientes inmobiliarios.
10.5.2 COSTOS DEL PERSONAL
El costo asociado al personal que estará a cargo del desarrollo y análisis de la
información, revisión y actualización de los modelos, así como de la
mantención técnica del sistema, corresponde a una persona. En el caso del
ingreso de la información de ventas y todo lo relacionado con el ―back office‖, se
mantendrá la misma persona actual, que solo cambiará su interfaz de planilla
de cálculo al sistema de negocios. Esto no requiere costo extra. El costo
relativo a esta persona es de $750.000 mensuales; es decir 40,3 UF/mes.
Además, se debe considerar como inversión en desarrollo de hardware una
persona que será la encargada de implementar el sistema diseñado. Se
198
consideró para este último objetivo un costo de 55 UF/mes. La duración del
desarrollo debiera ser de 3 meses.
El diseño de esta herramienta, además, posee un costo que también debe ser
considerado y que es equivalente a $200.000 al mes durante un plazo de un
año y 6 meses, para dos personas, con un costo de $7.200.000. Aquí se
considera que un 50% de las H/H fueron dedicadas al diseño de este sistema.
Este valor corresponde a 386,4 UF. Finalmente el monto de la inversión a
considerar será el valor en diseño e implementación de la herramienta, todo
esto con valor de 549,3 UF (55 UF x 3 meses + 386,4 UF).
10.6 FLUJO DE CAJA
Se consideraron los siguientes supuestos para la confección del flujo de caja
privado:
Horizonte de evaluación: 2 años.
Depreciación: 5 años para software.
Inversión
UF
T
Depreciación
Cuota
depreciación
mensual (UF)
Valor
Residual
(UF)
549,3 5 años 9,155 329,58
Tasa de descuento: 12% anual, usada para todos los proyectos de Metro
S.A.
199
De esta forma, para los dos escenarios originalmente previstos, se obtuvieron
los siguientes resultados.
Escenario
Optimista
Escenario
Pesimista
Ingresos mensuales
promedio (UF) 1.096,17 473,22
Costos Anuales(UF) - 483,60 - 483,60
VAN (UF) $ 18.243,73 $ 7.183,74
VAN $ 339.333.344,25$ 133.617.613,86$
TIR N.A. N.A.
Retorno sobre inversión 3074% 1211%
Evaluación
De esta forma se puede concluir que el proyecto, en sus dos escenarios, es
altamente rentable para su dueño, ya que en todos la rentabilidad de él es
mayor que cero. A continuación, se adjuntan los flujos de caja de cada
escenario.
Es posible concluir que el proyecto es rentable en sí mismo, y que, aún más, es
capaz de justificar la inversión en el sistema transaccional de negocios, dado
que su valor actualizado neto, es, en ambos escenarios, mayor que 1800UF.
200
10.6.1 FLUJO DE CAJA DEL ESCENARIO OPTIMISTA:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Jul-07 Ago-07 Sep-07 Oct-07 Nov-07 Dic-07 Ene-08 Feb-08 Mar-08 Abr-08 May-08 Jun-08 Jul-08
Delta Ingresos Totales(optimista)365,39 426,29 487,19 548,09 608,98 669,88 730,78 791,68 852,58 913,48 974,37 1.035,27 1.096,17
Costos de personal -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30
Depreciación -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16
PEA 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
UAI 325,09 376,83 437,73 498,63 559,53 620,43 681,33 742,22 803,12 864,02 924,92 985,82 1.046,72
Impuesto (17%) -55,27 -64,06 -74,41 -84,77 -95,12 -105,47 -115,83 -126,18 -136,53 -146,88 -157,24 -167,59 -177,94
UDI 269,82 312,77 363,32 413,86 464,41 514,95 565,50 616,05 666,59 717,14 767,68 818,23 868,77
PEA 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Depreciación 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16
Flujo Operacional 269,82 321,93 363,32 413,86 464,41 514,95 565,50 616,05 666,59 717,14 767,68 818,23 868,77
Inversión -593,40
Valor Residual de los activos
Flujo de caja -323,58 321,93 363,32 413,86 464,41 514,95 565,50 616,05 666,59 717,14 767,68 818,23 868,77 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Ago-08 Sep-08 Oct-08 Nov-08 Dic-08 Ene-09 Feb-09 Mar-09 Abr-09 May-09 Jun-09 Jul-09
Delta Ingresos Totales(optimista) 1.157,07 1.217,97 1.278,87 1.339,76 1.400,66 1.461,56 1.522,46 1.583,36 1.644,26 1.705,15 1.766,05 1.826,95
Costos de personal -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30
Depreciación -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16
PEA 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
UAI 1.107,61 1.168,51 1.229,41 1.290,31 1.351,21 1.412,11 1.473,00 1.533,90 1.594,80 1.655,70 1.716,60 1.777,49
Impuesto (17%) -188,29 -198,65 -209,00 -219,35 -229,71 -240,06 -250,41 -260,76 -271,12 -281,47 -291,82 -302,17
UDI 919,32 969,87 1.020,41 1.070,96 1.121,50 1.172,05 1.222,59 1.273,14 1.323,68 1.374,23 1.424,78 1.475,32
PEA 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Depreciación 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16
Flujo Operacional 919,32 969,87 1.020,41 1.070,96 1.121,50 1.172,05 1.222,59 1.273,14 1.323,68 1.374,23 1.424,78 1.484,47
Inversión
Valor Residual de los activos 329,58
Flujo de caja 919,32 969,87 1.020,41 1.070,96 1.121,50 1.172,05 1.222,59 1.273,14 1.323,68 1.374,23 1.424,78 1.814,05
VAN (UF) $ 18.243,73
VAN $ 339.333.344,25$
TIR N.A.
Retorno sobre
inversión3074%
201
10.6.2 FLUJO DE CAJA ESCENARIO PESIMISTA
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Jul-07 Ago-07 Sep-07 Oct-07 Nov-07 Dic-07 Ene-08 Feb-08 Mar-08 Abr-08 May-08 Jun-08 Jul-08
Delta Ingresos Totales (pesimista)157,74 184,03 210,32 236,61 262,90 289,19 315,48 341,77 368,06 394,35 420,64 446,93 473,22
Costos de personal -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30
Depreciación -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16
PEA 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
UAI 117,44 134,58 160,87 187,16 213,45 239,74 266,03 292,32 318,61 344,90 371,19 397,48 423,77
Impuesto (17%) -19,97 -22,88 -27,35 -31,82 -36,29 -40,76 -45,22 -49,69 -54,16 -58,63 -63,10 -67,57 -72,04
UDI 97,48 111,70 133,52 155,34 177,16 198,98 220,80 242,62 264,44 286,27 308,09 329,91 351,73
PEA 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Depreciación 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16
Flujo Operacional 97,48 120,85 133,52 155,34 177,16 198,98 220,80 242,62 264,44 286,27 308,09 329,91 351,73
Inversión -593,40
Valor Residual de los activos
Flujo de caja -495,92 120,85 133,52 155,34 177,16 198,98 220,80 242,62 264,44 286,27 308,09 329,91 351,73 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Ago-08 Sep-08 Oct-08 Nov-08 Dic-08 Ene-09 Feb-09 Mar-09 Abr-09 May-09 Jun-09 Jul-09
Delta Ingresos Totales (pesimista)499,51 525,80 552,10 578,39 604,68 630,97 657,26 683,55 709,84 736,13 762,42 788,71
Costos de personal -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30 -40,30
Depreciación -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16 -9,16
PEA 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
UAI 450,06 476,35 502,64 528,93 555,22 581,51 607,80 634,09 660,38 686,67 712,96 739,25
Impuesto (17%) -76,51 -80,98 -85,45 -89,92 -94,39 -98,86 -103,33 -107,80 -112,26 -116,73 -121,20 -125,67
UDI 373,55 395,37 417,19 439,01 460,83 482,65 504,47 526,30 548,12 569,94 591,76 613,58
PEA 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Depreciación 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16 9,16
Flujo Operacional 373,55 395,37 417,19 439,01 460,83 482,65 504,47 526,30 548,12 569,94 591,76 613,58
Inversión
Valor Residual de los activos 329,58
Flujo de caja 373,55 395,37 417,19 439,01 460,83 482,65 504,47 526,30 548,12 569,94 591,76 943,16
VAN (UF) $ 7.183,74
VAN $ 133.617.613,86$
TIR N.A.
Retorno sobre
inversión1211%
202
11 GENERALIZACIÓN DE LA EXPERIENCIA MEDIANTE UN PATRÓN DE
PROCESO Y FRAMEWORK
11.1 GENERALIDADES
A partir de las lógicas de negocios definidas anteriormente, es posible definir
clases de objetos genéricos que permiten conformar un ―Framework‖. El
objetivo principal es lograr encapsular el conocimiento que se desarrolló al
interior de la empresa METRO S.A, para así poder lograr su aplicabilidad en un
ámbito mayor, lo que permita finalmente resolver problemas referidos al
dominio específico, aumentando la eficiencia y generando un mayor valor para
la empresa.
Para lograr esto, se deben considerar dos elementos: en primer lugar, el
realizar una modelación en base a los patrones para el rediseño de los
procesos, adecuándolos para lograr la generalización. Y en segundo lugar, se
realiza una adaptación de la solución tecnológica. Esto permite llevar a cabo
una estructura de software que, a su vez, tiene como por objetivo ser punto de
partida para el desarrollo de la plataforma computacional, logrando, finalmente,
la adaptación al negocio particular.
Para analizar la integración que debiera existir entre los componentes de
software de apoyo y el diseño del negocio, se mostrará a continuación en
forma gráfica la unión que debiera existir entre ambos30:
30 Modelo realizado Sr Oscar Barros, en su paper ―Componentes de lógica del negocio desarrolladas a partir de
patrones de procesos‖
203
La motivación de realizar un‖framework‖ de este tipo, a diferencia de los que se
ven en la literatura, es que se distinguen por su componente de lógica. En
particular en METRO S.A, el negocio inmobiliario se caracteriza por presentar
un alto componente de lógicas de negocio, por lo que no se habla de objetos
normales, sino son ―objetos de negocios‖ que permite estar un escalón más alto
que una simple generalización.
Analizando los elementos antes mencionados para lograr una generalización,
es posible observar que consta de dos partes. Sin embargo, en este capítulo
sólo se tocará lo referente al componente computacional, ya que a nivel de
representación de proceso no hay cambios, la modelación utilizada es
totalmente genérica y no distingue de un negocio particular como el de METRO
S.A (ver capítulos 4, 5, 6). Por esto, se deberá especializar lo que se llamarán
―objetos de negocios‖. Todos estos apuntan a tener una relación más cercana
Patrones de procesos para un cierto dominio
Framework para apoyo a actividades del proceso
Especialización del patrón y lógica genérica para el
rediseño de un caso
Lógica del negocio genérico para actividades
del proceso
Construcción del software a partir del
Framework
Especialización del Framework al caso
particular
204
con los clientes y poder contar con la mayor información de ellos a la hora de
realizar la toma de decisiones.
Como se pudo apreciar en la evaluación económica, una herramienta
como esta trae beneficios para METRO S.A. Estos pasan por encontrar, en
primer lugar, el cliente más idóneo para un lugar en específico y en una
segunda derivada, el lograr la combinación precisa de rubros dentro de una
estación, que permiten tener un aumento considerable en las ventas por el
concepto inmobiliario. Un factor que quizás no se mencionó anteriormente, es
el tema que tiene relación con el manejo de los contratos. Es ahí donde se
cambia el modelo y se deriva a la renta variable. Por tal razón, hay que tener
especial cuidado con ellos.
Para llevar a cabo este ―framework‖, se seguirá la misma modelación que
se utilizó para los pasos anteriores, diseño por medio de UML. En este
desarrollo se seguirá utilizado el modelo de tres capas y será utilizada una
plataforma internet para su uso. Si bien en una primera instancia será simulada
en la intranet de METRO S.A, el hecho de ocupar el modelo de tres capas
permite tener la flexibilidad y la independencia de realizar las modificaciones en
las lógicas, ya que, como mencionamos anteriormente, solo habrá cambios en
las lógicas o componente de negocio y no en los procesos en sí.
Para comenzar, nos referiremos a los dominios de aplicación que se
vislumbran para un diseño como este, para posteriormente entrar a la definición
propiamente tal de la generalización.
205
11.2 DOMINIO DE APLICACIÓN
El principal elemento que motiva este proyecto es sin lugar a dudas el público
cautivo que tiene METRO S.A. Para lograr desarrollar un proyecto similar o
encontrar dominios de aplicabilidad, es necesario contar con un flujo de
personas relativamente constante y medible, elementos con los que cuenta la
empresa. Ésta, por medio de sus torniquetes y encuestas de distintos tipos,
puede logar realizar una estimación lo bastante confiable de su nivel de
demanda. Y no tan solo medir sino que, además, se puede realizar una
caracterización de los usuarios que transitan diariamente por sus instalaciones.
Con esta información y aplicando los patrones y ―Framework‖, se podrá realizar
estimaciones del potencial de compra de cada uno de ellos y llegar a realizar
una oferta más atractiva para estos, o sea, realizar un mix de productos más
acorde a las necesidades de los usuarios, de modo de capturar el máximo
excedente de los compradores.
Como es sabido, son pocas las empresas que cuentan con un sistema de
torniquetes que les permita tener una estimación de las personas que circulan
por las instalaciones en estudio. Por tal razón, a continuación se mostrará una
breve reseña de usos de tecnología31 para zanjar esta falencia.
Sistema de conteo de personas “CheckCounter”: Este es un
sistema de conteo de personas de alta fidelidad, basado en un
análisis digital de una imagen tomada por una cámara en posición
cenital sobre la zona de paso que se desea controlar, sobre la que se
sitúa una línea imaginaria que determina la zona de paso, y el
sentido de las personas. Es un sistema de alta comunicabilidad, que
31 Ver anexo tecnologías disponibles en el mercado para el conteo de personas.
206
está diseñado para recibir y tratar datos. Además cuenta con un
software que le permite al usuario recuperar, tratar, exportar y ofrecer
información. A continuación se muestra como está diseñado un
sistema como este:
Figura N° 11-1: Esquema de modelo conteo de personas.
Este es un sistema que permite resolver uno de los principales inconvenientes
que tendría que aplicar un sistema de proyección de ventas como el que se
propone en esta tesis. Incluso esta herramienta de conteo es aún más
poderosa que lo que se utilizó para este proyecto en METRO S.A, ya con los
torniquetes sólo se permite contar exactamente la afluencia que sale de las
estaciones. Para contabilizar la que entra y transita, se utilizan estimaciones
que entregan diversas encuestas.
Una vez solucionado el tema tecnológico para la estimación de afluencia,
207
podemos analizar los dominios de aplicación. A continuación se presentan
algunos ejemplos:
En primer lugar están los Mall y Boulevards. Cada uno de estos cumple con los
requisitos que se necesitan para desarrollar modelos como éste: cuentan con
un flujo continuo y con la necesidad de sacarle el mayor provecho a sus
instalaciones. Por tal razón, pretende lograr una distribución óptima y un mix de
productos acorde a las características de sus clientes, de tal forma de obtener
la mayor rentabilidad por mt2.
En segundo lugar están los supermercados, que también pueden utilizar
sistemas como estos para el diseño de los locales que están dentro de sus
instalaciones. Del mismo modo, en un nivel más agregado, está el diseño de
sus góndolas.
Otra aplicación que se le podría dar es analizar flujos de un determinado
espacio y perfilar a la afluencia que allí se convoca, de tal forma de caracterizar
un cierto territorio y así, en base a esta información saber, por ejemplo, qué tipo
de locales sería auspicioso poner en ese espacio. Podemos citar como ejemplo,
el analizar con encuestas el tipo de preferencias de comida, para poder ubicar
el lugar óptimo para ubicar un restaurante de cierto tipo.
Ahora se dará inicio a la definición de las actividades que serán generalizadas
por medio del ―Framework‖. Estas actividades serán las siguientes:
Cálculo de afluencia
Segmentación de Usuarios
Rutina de búsqueda local semejante
Proyección de Ventas
208
11.3 FRAMEWORK CÁLCULO DE AFLUENCIA
A continuación, se presenta el diagrama de generalización de cálculo de
afluencia, en el cual se han definido dos clases controladores: una genérica y
otra que puede ser una exención de algún modelo de conteo específico para
cierto dominio.
Figura N° 11-2: Framework de cálculo de Afluencia.
209
11.4 FRAMEWORK SEGMENTACIÓN DE USUARIO
Para la generalización de la segmentación de usuario sólo se deben customizar
las ―entity‖, ya que tanto la lógica como el controlador son adaptables a otros
dominios, sin modificación de sus contenidos.
Figura N° 11-3: Esquema Framework Segmentación de usuarios.
210
11.5 FRAMEWORK RUTINA DE BÚSQUEDA LOCAL SEMEJANTE
Para el caso de rutina de búsqueda, las lógicas que se definieron son
claramente implementables, independientes del dominio. El controlador
―búsqueda de locales semejantes‖ es general e independiente del ámbito; las
únicas diferencias pasan por las clases que se generalizaron para dejarlas de
modo genérico.
Figura N° 11-4: Framework Rutina de búsqueda Local semejante.
211
11.6 FRAMEWORK PROYECCIÓN DE VENTAS
Finalmente, se presenta el corazón del modelo que muestra una lógica de
Proyección de Ventas ya generalizada de modo de ser utilizada y aplicada a
dominios donde se desee encontrar al oferente preciso para un espacio
determinado.
Figura N° 11-5: Framework proyección de Ventas.
212
12 BIBLIOGRAFIA
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Economía Digital‖; EDICIONES J. C. SAEZ, 2004.
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patrones: mejores prácticas de gestión para aumentar competitividad‖;
Dolmen Ediciones, 2000.
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Economics‖, 1991 - anderson.ucla.edu
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1997 McGraw-Hill
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Jesús Rodríguez Pomeda, José Miguel Rodríguez Antón, ― La Teoría de
Recursos y Capacidades: Un cruce de caminos‖
15. HI Ansoff, ―Strategies for diversification‖, Harvard Business Review 1957
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p. 179-187.
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Barcelona.
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patrones: mejores prácticas de gestión para aumentar competitividad‖;
Dolmen Ediciones, 2000.
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las actividades industriales‖. Economía Industrial, nº 305, p. 75-86.
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proceso de abastecimiento en Teléfonica CTC Chile.‖ Memoria para
optar al Título Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Chile, Enero
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basada en gestión del conocimiento en una empresa de
telecomunicaciones‖ Tesis para optar al Título de Magíster en Ingeniería
en Negocio con Tecnologías de Información del Departamento de
Ingeniería Industrial, Universidad de Chile.
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negocios no tarifarios de METRO S.A.‖ Tesis para optar al Título de
Magíster en Ingeniería en Negocio con Tecnologías de Información del
Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Chile.
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Free Press.
25. Porter, M. (1998), ―Clusters and Competition‖ cap 7 de M. Porter on
Competition, HBS Press.
215
13 ANEXOS
13.1 ANEXO 1: ESTÁNDARES INFORMÁTICOS PARA PROYECTOS DE SOFTWARE EN
METRO S.A
El presente documento tiene por finalidad establecer un marco regulatorio de
las actuales normativas que implanta el Departamento de Informática de Metro
S.A., asociados al desarrollo de proyectos informáticos corporativos y
departamentales.
13.1.1 PLATAFORMA ESTÁNDAR
La aplicación a desarrollar debe considerar la compatibilidad de los programas
y/o aplicaciones corporativas y de red actualmente disponibles en Metro S.A.
La plataforma corporativa de software de Metro S.A., corresponde a lo
siguiente:
Sistema Operativo Servidor: Microsoft Windows 2000 Server idioma
Inglés, Service Pack 4.
Motor de Base de Datos SQL Server 2000 Service Pack 3A.
Sistema Operativo Cliente (PC): Microsoft Windows 98 SE, 2000, PRO
y XP PRO.
Software de Productividad Personal: Microsoft Office versión 97, 2000
y XP español, en versión profesional.
Antivirus Suite Active Virus Defense de Network Associates
El hardware disponible corresponde al siguiente:
Plataforma cliente estándar de trabajo (usuario)
216
Cliente2: Pentium III Cliente3: Pentium IV
RAM: 128/256/512 MB RAM : 512 MB
DHU: 20/40 GB. DHU: 80 GB
OS: W98 SE y 2000 PRO OS: W2000/XP PRO
Red: 10/100 base T
Protocolo de comunicación: TCP/IP.
13.1.2 CONSIDERACIONES GENERALES EN LA IMPLANTACIÓN Y DE DESARROLLO DE
SOFTWARE
El desarrollo del software informático debe contemplar una etapa de
sincronización o Tuning de la aplicación, donde se deben realizar
esfuerzos por disminuir al máximo los tiempos de respuesta, ya sea
en querys o consultas y/o cargas de datos.
El proyecto de software debe contar con tiempos de respuesta
razonable en los procesos y acorde a las características definidas por
el proponente, sin que el usuario final deba esperar demasiado
tiempo para el resultado de la información. En caso de que
acontezca la aplicación, deberá mostrar mensajes correspondientes
al retraso, aduciendo medidas que corrijan la consulta.
El software debe poseer interfaces amigables, fáciles de usar y
entendibles por el usuario final.
El proponente no podrá conectar ninguna clase de equipamiento a la
red corporativa de Metro S.A., ni modificar la configuración de
217
estaciones de trabajo, sin la autorización del Departamento de
Informática.
El proponente no podrá instalar software de ninguna clase en Metro
S.A., a excepción del propio proyecto de software desarrollado.
El Proponente deberá ajustarse al nivel de conectividad de su
aplicación bajo los protocolos existentes en la red de METRO S.A., y
bajo ningún caso podrá implementar protocolos que no estén
ejecutándose en la Red Corporativa.
El Proponente es el responsable de la totalidad de las instalaciones
de la aplicación en dependencias de METRO S.A. hasta la recepción
provisional o final del proyecto.
1. Calidad
El proponente deberá incorporar normas de calidad aplicando controles y
revisiones exhaustivas en sus dependencias del diseño, implantación y
documentación del proyecto de software.
El proponente deberá presentar un plan de control de cambios de la
aplicación.
2. Plan de Pruebas
El proponente debe confeccionar y presentar un plan de pruebas antes
de la instalación del primer prototipo, el cual se debe ir actualizando, y
que contendrá la definición de los respectivos set de datos de entrada y
salida, él cual será validado y aprobado por METRO S.A. El usuario final
debe tener activa participación en la definición del plan y en su respectiva
aprobación final.
3. Documentación de Proyectos Informáticos
218
A partir de la política de Desarrollo de Aplicaciones Computacionales
vigente en Metro S.A., se establece que la documentación que debe
acompañar a todo proyecto informático debe corresponder a:
Monografía descriptiva del proyecto.
Modelamiento de datos, conteniendo:
- Modelo de datos, el cual debe incluir modelamiento de
privilegios de acceso.
- Diagrama de entidad-relación
- Diccionario lógico de datos, el cual debe contener como
mínimo el nombre de entidad, descripción de entidad, atributos
de entidad y llaves.
- Especificaciones de interfaces, si aplica.
- Diagrama de contexto.
- Diagrama de flujo de datos.
Manual de Usuario. Éste debe ser redactado en forma clara y sencilla
para el buen entendimiento del usuario final, debiendo contener como
mínimo una visión general del sistema, uso del sistema por cada tipo
de usuario o rol definido, árbol de navegación, navegación por
pantallas, descripción de pantalla, definición de campos y botones de
pantalla, preguntas frecuentes, resolución de errores.
Especificaciones técnicas de puesta en marcha, conteniendo:
- Manual de aspectos técnicos de la aplicación.
- Manual de instalación.
- Parámetros de funcionamiento.
- Configuración.
- Administración de usuarios.
219
El proponente deberá entregar en forma impresa la documentación
oficial, de acuerdo a los hitos entregables del proyecto, acompañado de
un acta que acredite dicha acción. Adicionalmente, el proponente deberá
suministrar en CD los correspondientes manuales, a modo de respaldo
de información, los cuales deben ser compatibles con la herramienta de
automatización de oficinas OFFICE 2000.
4. Plataforma de software existente.
El proponente será responsable de que la aplicación opere en forma
correcta e integrada con el resto de las aplicaciones corporativas de
Metro S.A. y será el proponente quien destine horas hombre adicionales,
sin costo para Metro S.A. con la finalidad de la integridad con la
aplicación corporativas y la plataforma de software existentes.
La aplicación debe contemplar al producto de automatización de oficinas
Office 2000, para toda salida de información, tales como planillas,
archivos de texto, presentación y correo.
5. Propiedad Intelectual
La propiedad intelectual y/o industrial de todos los productos que se
deriven de la ejecución de los trabajos y actividades necesarias para
llevar adelante el proyecto, será de la exclusiva propiedad de Metro S.A.
6. Confidencialidad
El proponente se compromete a no divulgar ni transferir a terceros el
desarrollo de los productos realizados para Metro S.A., ni incorporar a
redes nacionales o internacionales de transmisión de datos el producto
de los trabajos desarrollados, ya sea total o parcialmente.
220
7. Criterio de Aceptación del Software
Los criterios de aceptación del proyecto de software corresponderán a la
recepción satisfactoria de Metro S.A. de los siguientes aspectos técnicos:
Término del Plan de Pruebas de la aplicación.
Recepción de la documentación completa.
Recepción de programas fuentes
221
13.2 ANEXO 2: TECNOLOGÍAS DISPONIBLES EN EL MERCADO PARA EL CONTEO DE
PERSONAS
Los flujos de visitantes van en aumento en todos los ámbitos de la vida pública.
Por doquier hay grandes cantidades de personas en movimiento aparentemente
desordenado. Si se registran sistemáticamente estos movimientos, se pueden
utilizar comercialmente los datos obtenidos. El sistema de conteo de personas
totalmente automático de DILAX es un método para el registro de visitantes.
Este sistema posibilita el registro de flujos de personas, el tiempo de
permanencia de las personas y la ocupación de espacios concretos en el
transcurso del tiempo. De este modo es posible analizar con la máxima
precisión el comportamiento de los clientes o visitantes.
13.2.1 PRINCIPIO FUNCIONAL
El registro de datos tiene lugar mediante uno o varios sensores de infrarrojos
activos. Éstos se disponen en una barra de sensores horizontal (lo más discreta
posible) a distancias de 35-40 cm (optimo 37,5 cm) a una altura máxima de 2,70
metros en la zona de paso.
Figura N° 13-1: Sistema de conteo.
222
Gracias a la combinación de varios puntos de medición y algoritmos
matemáticos, el sistema de conteo de personas es capaz de descifrar
situaciones de aglomeración complejas y registrar con gran exactitud las
personas entrantes y salientes. Los resultados del conteo de los sensores se
almacenan de forma temporal en el aparato de conteo (auxiliar de puerta TSL-
998) y a continuación se transmiten a una central para su procesamiento y
evaluación posteriores (véase „Variantes del sistema―).
13.2.2 POSIBILIDADES DE APLICACIÓN
Los sistemas DILAX pueden integrarse en redes ya existentes, pero también
pueden utilizarse como sistemas completamente autónomos. Por lo tanto,
pueden aplicarse en:
Estaciones, aeropuertos
Eventos de todo tipo
Comercio minorista (centros comerciales, almacenes)
Museos, exposiciones, bibliotecas
Restauración (restaurantes, clubes nocturnos)
Centros de información (turismo, etc.)
Existen dos tipos de variantes de funcionamiento:
1. Funcionamiento integrado en red
En este modo de funcionamiento, el sistema de conteo se integra como
componente del sistema en la infraestructura existente en el lugar objetivo. De
223
este modo se pueden transmitir inmediatamente los datos de conteo a través de
una red interna a un equipo central (PC) y representar en tiempo real los
resultados de conteo. Las variantes posibles de la transmisión de datos a través
de la red son:
Ethernet
WLAN
RS-485
Figura N° 13-2: Sistema integrado a una red.
2. Modo stand-alone (autónomo)
Los sistemas de conteo en modo stand-alone se utilizan en zonas en las que no
existe infraestructura informática o con las que no existe ninguna conexión
224
permanente (p. ej. áreas de descanso de autopistas). Los datos de conteo
registrados se acumulan y archivan en un equipo central (BBM-Web-Server). A
continuación, los datos llegan automáticamente a una central, ya sea mediante
consulta a intervalos de tiempo libremente configurables o mediante transmisión
electrónica de datos. Las variantes de la transmisión de datos en el modo
stand-alone son:
GSM/GPRS
RDSI (módem)
Registro de datos en la zona de entrada.
Analógico (módem)
LAN inalámbrico
Figura N° 13-3: Sistema autónomo. Independiente del sistema que se aplique en línea o autónomo, los dos cumplen
con los requerimientos antes planteados para resolver el problema de conteo de
personas.
225
13.3 ANEXO 3: REQUERIMIENTOS DE SISTEMA EXPUESTOS EN EL DOCUMENTO DE
LICITACIÓN.
A continuación se muestra los requerimientos que se exigieron en la licitación,
para el desarrollo del sistema diseñado en esta memoria.
Proyecto: “Desarrollo e Implementación de un prototipo de sistema BI para la
asignación eficiente de los espacios comerciales de Metro S.A.‖
Área responsable: Gerencia Comercial
Montos del Contrato: UF 216
Proveedor: Arual Ltda.
Tipo de Adjudicación: Mediante 3 Cotizaciones
Fecha: 14 Diciembre de 2007.
1. Antecedentes Proyecto
La integración de METRO S.A. al Plan Transantiago genero la necesidad de
revisar los procesos y plantear la redefinición de algunos procesos de negocios
no tarifarios. Esto debido a la oportunidad que significaría aprovechar el
aumento en la afluencia de pasajeros, lo que necesariamente provocará un
impacto en el uso de los servicios asociados a la red, por lo que se hace
prioridad generar modelos que sustenten una buena cuantificación de los
costos y que maximicen así los ingresos en función de este aumento
presupuestado en la afluencia.
Así entonces, se pretende generar una visión amplia y estratégica de los
procesos de negocios que pueden ser aprovechados de mejor manera por
226
METRO S.A. Para esto, es particularmente importante diseñar, optimizar y crear
procesos de negocios que sustenten una buena toma de decisiones.
Los negocios no tarifarios de Metro S.A, están compuestos principalmente por
las categorías Negocios Publicitarios, Negocios Inmobiliarios y otros, los que a
grandes rasgos describimos a continuación:
1. Negocios Inmobiliarios: El negocio inmobiliario consiste en entregar en
arriendo la infraestructura a lo largo de la red de Metro S.A., los cuales a su vez
se subdividen en categorías tales como Arriendo túnel, Arriendo Espacios
comerciales, Arriendo Locales comerciales, Arriendo Terrenos, entre otros.
2. Negocios Publicitarios: El negocio de publicidad consiste en entregar en
arriendo espacios asignados a publicidad, los cuales a su vez se subdividen en
categorías tales como publicidad estática, publicidad dinámica, entre otros.
3. Otros Negocios: Se preocupa de aquellos negocios que no caen en
ninguna de los negocios o categorías anteriores, como por ejemplo asesorías.
Para este proyecto se pretende construir una herramienta que apoye la gestión
del negocio inmobiliario, esto por medio de la implementación de un sistema de
información que realice la asignación eficiente32 para un local disponible en la
red y con contrato próximo a finalizar.
32 Entiéndase por eficiente, el más rentable
227
Metodología de Consultoría
Como parte de las actividades a desarrollar se encuentran validar el modelo
lógico construido para ambas aplicaciones. Para este efecto se realizarán
reuniones de trabajo regulares entre la consultora y los ingenieros de la
Gerencia Comercial de METRO S.A. Estas reuniones tendrán como fin
conceptualizar los elementos fundamentales del sistema y las relaciones entre
éstos.
El trabajo se realizará dividiendo el proyecto en dos Etapas:
Etapa 1: Revisión del diseño lógico de la solución y desarrollo del modelo físico
de datos. Será exigida en esta etapa también, un desarrollo de interfaces
previo al diseño final del prototipo.
Se cancelará el 50% del proyecto a plena conformidad de las actividades
anteriores.
Etapa 2: Diseño e implementación de un prototipo de sistema computacional, a
nivel usuario, que soporte el modelo obtenido de la parte anterior. Esta etapa
considera el desarrollo de un modelo de datos, su implementación en una base
de datos, la elaboración de un motor de optimización, y la definición de
interfaces. Todos temas ligados a Tecnologías de Información y Comunicación.
Se cancelará el 50% a plena conformidad de Metro S.A., una vez obtenidos los
resultados asociados al plan piloto realizado, todo esto dentro de un marco de
un plan de pruebas.
228
Por último, es necesario agregar que todo desarrollo se realizará en un
ambiente externo a Metro S.A., por lo que no existen riesgos asociados a daños
a terceros, además los montos asociados al proyecto son bajos. Por las
razones anteriores, el contrato no tendrá asociado boletas de garantía, aún
cuando poseerá multas ligadas al cumplimiento del mismo.
2. Productos a Entregar
Los productos a desarrollar e implementar en el ámbito del proyecto son:
- Un modelo de asignación computacional para un local perteneciente a la red
de METRO S.A.
- Un prototipo de un sistema computacional que permita, entre otras cosas:
ingresar y procesar información; crear, almacenar y compartir instancias;
generar los parámetros y modelos asociados al problema en estudio;
optimizar las decisiones; entregar diferentes reportes de la solución
obtenida.
- Entrega de la documentación del modelo de datos.
- Observaciones y recomendaciones que resulten del estudio del problema y
del desarrollo del sistema de información.
Este producto considera la entrega de un informe que incluye tanto la
descripción del diseño lógico y físico como de los aspectos prácticos de la
implementación computacional de la aplicación.
229
3. Análisis Técnico-Económico de la propuesta
Se llevo a cabo tres cotizaciones en empresas que poseen amplia experiencia
en el mercado, en lo que a este tipo de desarrollos se refiere. A continuación, se
explicará en detalle la oferta de cada una de las empresas.
a) C&C:
Empresa de amplia reputación en el mercado, oferta la construcción de un
sistema de proyección de ventas en su totalidad, no como una versión prototipo.
Considera la construcción de diversos módulos, y un plan con actividades a
desarrollar, con un horizonte de 11 semanas. A su cargo se pone a un Jefe de
Proyectos y un analista programador. Económicamente hablando, se propone lo
siguiente:
En total fueron consideradas 540H/H con un costo de 1.404UF, considerando la
construcción total del sistema, y no en una versión prototipo.
Sin embargo, es posible apreciar que este proyecto involucra un prototipo hasta
la semana 7, lo que significaría 4 etapas: Levantamiento de requerimientos,
Inducción de modelos, Definición de Interfaces externas y Diseño de Base de
Datos y prototipo. Todo esto tendría un costo de 954UF.
Actividades a desarrollar Planificación en semanas Recursos Humanos incluidos Total de Hrs. Total de UF
Levantamiento de requerimientos
Inducción sobre Modelos
Definición de Interfaces externas semana 4,5 Jefe de Proyecto, Analista programador 90 225
Diseño de Base de Datos y prototipo semana 6,7 Jefe de Proyecto, Analista programador 90 225
Construcción de Módulos semana 8, 9 Jefe de Proyecto, Analista programador 90 225
Pruebas semana 10 Jefe de Proyecto, Analista programador, 45 113
Puesta en marcha semana 11 Jefe de Proyecto, Analista programador 45 113
TOTAL 540 1.404
180 504semana 1, 2, 3, 4 Jefe de Proyecto, Analista
230
b) Esquema:
Considera 500H/H, del proyecto hasta una fase previa de prototipo. Contempla
además, el trabajo de dos profesionales con experiencia en el desarrollo de
aplicaciones, además de un gerente de proyecto, encargado de velar por el fiel
cumplimiento de la calidad y los plazos a cumplir.
El horizonte de planificación es de 11 semanas.
El costo final, asciende a 500UF.
c) Arual:
Empresa de consultoría especializada en Informática, Gestión y Organización,
con experiencia en el mercado, (se ha desempeñado en variados sectores,
tales como el financiero, retail, etc).
La propuesta incluye el trabajo de 4 personas, un Gerente de Servicios
profesionales, encargado de velar por la calidad del producto entregado, un
Gerente de Proyecto, a cargo de la administración de los recursos técnicos, y
dos ingenieros de proyectos, en los roles de Desarrollador y Analista Testing.
Se considera la realización de un prototipo funcional, en el cual se realizará
como primera etapa, un análisis de los requerimientos, estudio de ambiente y
factibilidad, inserción en modelo y ambiente actual. Un mes en fase de análisis.
En una segunda etapa se incluye la Interfaz Front-End v/s Back-End, software
de comunicación interna y externa, con una duración estimada de un mes en su
totalidad.
En síntesis, el costo del proyecto es de 240UF, que considera un 10% de
descuento, por el hecho de ser esta la primera vez que el proveedor realiza una
cotización para METRO S.A.
231
4. Adjudicación Final
Se realizaron 3 cotizaciones, las cuales pueden ser revisadas en la siguiente tabla:
Se observaron las tres ofertas, concluyéndose lo siguiente:
C&C presenta una oferta atractiva en términos de desarrollo, pero está
orientada al desarrollo total del proyecto, y no al levantamiento de un
prototipo, razón por la cual el precio propuesto está fuera del rango
previsto.
Esquema: Presenta una propuesta con un precio también alto, que se
encuentra fuera del presupuesto para el desarrollo de este proyecto.
Arual Ltda.: Ha sido seleccionado como el proveedor que será el
encargado de llevar a cabo este proyecto, debido a que presenta el
menor precio y una metodología de trabajo que cumple con la exigida por
Metro S.A. Como ya se mencionó antes, esta empresa posee
experiencia en el diseño de sistemas TI, habiendo trabajado en
proyectos con empresas pertenecientes a diversos sectores, bancario
(Banco Santander, Banco de Chile), Telecomunicaciones (Telefónica del
sur, ENTEL PCS), etc.
C&C Computación 1.445 UF
Esquema S.A. 500 UF
Arual Ltda. 216 UF
232
13.4 ANEXO 4: PANTALLAS ADICIONALES SISTEMA DE PROYECCIÓN DE VENTAS.
A continuación se mostraran gran parte de las pantallas que fueron diseñadas
en el sistema.
a. Pantalla de selección de menú
Abajo se muestra la pantalla, posterior a la de ingreso de login y password, de
menú principal, en esta se puede apreciar y seleccionar:
a. Archivo: Solo para salir.
b. Modificar Parámetros: aquí se ingresan y se modifican parámetros
de manera puntual (uno a uno), para cada uno de datos
requeridos por la lógica, por ej. afluencia histórica, locales de la
red, etc.
c. Proyectar ventas: permite ejecutar la proyección, solicitando los
parámetros de local a estudiar.
d. Ingresar datos: aquí se puede cargar de forma masiva los datos
requeridos para realizar la proyección.
Figura N° 13-4: Pantalla inicial.
233
b. Pantalla de Ingreso o Modificación de Afluencia Histórica.
Dentro del menu de Modificacion de Datos, se encuentra la opcion de modificar
la afluencia historica, informacion de relevancia alta para la proyeccion. En este
menu se puede cambiar o agregar de forma puntual un dato, para un mes
determinado, un año en especifico y un valor determinado.
Figura N° 13-5: Pantalla ingreso o modificación de afluencia.
c. Pantalla de Ingreso o Modificación de Local.
En este menú, el usuario puede agregar o modificar un local, para esto se
necesita como mínimo ingresar los siguientes datos:
a. Estación a la que pertenece
b. Nombre del local a ingresar o modificar
234
c. Porcentaje de Afluencia (peso relativo) que pasara por fuera de este local
Estas modificaciones se pueden hacer de forma puntual, y permitirán ir
manteniendo de forma actualizada los locales y sus respectivos pesos relativos,
ya que este último dato es sumamente relevante para la estimación de afluencia
final.
Figura N° 13-6: Pantalla de ingreso porcentajes relativos.
d. Pantalla de Ingreso o Modificación de Rubro.
Este menú permite manejar e ir ingresando los nuevos rubros que se van
añadiendo a la lista de clientes comerciales que tiene Metro S.A, para esto de
forma sencilla se selecciona listar rubro y dentro de éste se debe seleccionar el
botón agregar, y se deberá ingresar el nombre del rubro a agregar.
235
Figura N° 13-7: Pantalla de modificación o ingreso de rubro.
e. Pantalla Visualización y Modificación de estaciones.
Este menú se puede listar las estaciones actualmente contempladas por el
sistema, en esta se puede visualizar la siguiente información:
a. Nombre de Estación
b. Abreviatura
c. Línea a la que pertenece
d. Grupo de similares, esto permite ir agrupando las estaciones en grupos
con comportamiento similar en cuanto a composición de flujo.
e. Valor de encuesta, este refleja el porcentaje de afluencia que será
considerado y sumado a la afluencia de entrada y salida del la estación.
f. Peso de afluencia
g. Porcentaje de Salida
236
h. Estructura socioeconómica
Figura N° 13-8: Pantalla de ingreso estratificación económica
Pinchando sobre cualquiera de las estaciones listadas, se puede entrar a la
opción de modificación de datos existentes, tal como se muestra a continuación:
237
Figura N° 13-9: Pantalla de modificación de estructura socio económica.
En este se muestra todos los datos y parámetros que se pueden modificar por
el usuario del sistema, para terminar la operación se deben guardar los
cambios.
f. Pantalla Visualización y Modificación Arriendos.
En este menú el usuario podrá actualizar, modificar o agregar arrendatarios al
sistema, para lo cual deberá ingresar la siguiente información:
a. Estación, estación a la que pertenecerá el nuevo arrendatario
b. Local, local que utilizara dentro de la estación.
c. Nombre del arrendatario
d. Seleccionar el rubro al que pertenecerá este arrendatario. De no existir
un rubro para este arrendatario, se debe crear antes de ingresar esta
información.
238
e. Variables Cualitativas, aquí se ingresan las 5 variables definidas para el
sistema ( Store Atmosphere, Access, Cross Category, Within Category,
Price and Promotion)
Figura N° 13-10: Pantalla de ingreso de nuevos arriendos.
Cualquier modificación, para que sea efectiva debe terminar con agregar. De
manera contrataría las modificaciones no serán reconocidas por el sistema.
g. Pantalla Visualización y Modificación Ventas.
Dentro de este menú el usuario podrá agregar, modificar y visualizar las ventas
para los distintos locales existentes en la red.
Dentro del menú de ventas, se abre la ventas que se muestran en la imagen, en
esta se pueden listar las ventas. Previo a la visualización se aplican ciertos
239
filtros, como estación a la que se quiere apuntar y luego arrendatario que se
quiere modificar.
Una vez listado, se pueden modificar a antojo del usuario, solo debe hacer
sobre seleccionar el mes que quiere modificar y con el clic izquierdo para poder
realizar la actualización. Si se desea agregar una nueva venta, se debe
seleccionar agregar, botón en la parte superior izquierda. Una vez presionado
éste, se abrirá una pantalla, de color rojo, que permitirá agregar ventas. Para
hacer esto debe ingresar la siguiente información:
a. Estación
b. Local
c. Arrendatario
d. Mes
e. Año
f. Cantidad, es el valor en pesos de las ventas netas para el mes y año en
cuestión.
240
a. Figura N° 13-11:Pantalla Visualización y Modificación Ventas
Finalmente se debe presionar sobre agregar para actualizar la información en el
sistema.