Miguel Castaño en SEAT.

Casos prácticos [pic 1]

Miguel Castaño en SEAT

Objetivos: abordar desde la dirección de SEAT, algunos aspectos de un modelo de estimación, de la demanda de turismos de la compañía encargado al departamento de marketing. En particular, el caso práctico se centra en las variables exógenas relevantes y no relevantes a considerar y en las fuentes de información utilizadas.

Deberás de proporcionar por escrito una solución a las siguientes cuestiones:

¿Cree que existe una relación entre las ventas de SEAT y las del sector del automóvil? En caso afirmativo, ¿cómo es?

Se hace necesario, para verificar la relación que existe entre las ventas de SEAT y las del sector del automóvil, realizar un análisis del cálculo de coeficiente de correlación. Para este caso el coeficiente de correlación es de 0, 64, siendo Positiva moderada. Esto puede ser entendido como que la relación es indicadora, en el sentido que cuando las ventas del sector aumentan o disminuyen, las de SEAT pueden hacerlo moderadamente en esa misma proporción.

Para realizar la previsión de demanda de la compañía, ¿qué cree que debemos estimar? ¿Por qué?

Encargaron al señor Miguel Castaño para realizar la previsión de la demanda de los coches SEAT y decidió tomar en cuenta variables como el IPC, PIB, Renta Bruta Disponible, Dólar /Barril, número de conductores, tipo de interés, siendo estos apropiados para realizar el análisis, pues convoca un estudio del entorno que se relaciona con la venta de autos. Puede incluirse un análisis PESTLE para conocer otros aspectos que pueden tener mayor relación con las ventas, como pudiera ser el comportamiento del comercio y la globalización en las empresas de automóviles, aspectos de tecnología e innovación para el sector, la apreciación que tienen los clientes para los vehículos de la compañía SEAT, conocer a sus competidores y el ritmo de crecimiento de su empresa y del sector.

¿Cómo es la relación de la variable «ventas de coches totales del sector» con cada una de las demás variables?

Coeficiente de correlación entre las diferentes variables:

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