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FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES

Carrera de International Business

ANÁLISIS DE LAS VARIABLES MACRO ECONÓMICAS QUE

INFLUYEN EN LA MICRO SEGMENTACIÓN DE LAS VENTAS DE

ALICORP EN PERÚ DURANTE EL PERIODO 2009 AL 2018

Trabajo de Investigación para optar el Grado Académico de

Bachiller en International Business

MARÍA FERNANDA CORONEL ROMÁN

FERNANDA ESCUDERO SPRAY

Lima – Perú

2020

3

Índice

Resumen .................................................................................................................................... 7

Abstract ..................................................................................................................................... 8

Introducción .............................................................................................................................. 9

Problema de investigación ..................................................................................................... 10

Planteamiento del problema ............................................................................................... 10

Formulación del problema. ................................................................................................. 10

Problemas General ........................................................................................................... 10

Problemas Específicos .................................................................................................... 10

Justificación de la investigación ........................................................................................ 11

Marco referencial ..................................................................................................................... 11

Antecedentes ....................................................................................................................... 11

Antecedentes internacionales ......................................................................................... 11

Antecedentes nacionales................................................................................................. 12

Marco teórico ........................................................................................................................... 13

Alicorp .................................................................................................................................. 13

Descripción de la industria .............................................................................................. 13

Descripción de la empresa .............................................................................................. 15

Línea de productos .......................................................................................................... 15

Productos de consumo masivo ....................................................................................... 16

Productos del hogar ........................................................................................................ 16

Productos industriales ..................................................................................................... 16

Comida para animales ..................................................................................................... 17

La micro segmentación ....................................................................................................... 18

Concepto .......................................................................................................................... 18

Tipos de micro segmentación ......................................................................................... 18

Ventajas de la micro segmentación ................................................................................ 20

La micro segmentación en el marketing digital ............................................................. 20

La micro segmentación en Alicorp ................................................................................. 21

La inteligencia artificial ....................................................................................................... 22

Concepto .......................................................................................................................... 22

La inteligencia artificial usada en la micro segmentación ............................................. 22

El sueldo mínimo ................................................................................................................. 24

4

Concepto .......................................................................................................................... 24

Evolución del sueldo mínimo en el Perú ........................................................................ 24

Consecuencias del aumento del sueldo mínimo ........................................................... 25

PBI per cápita ....................................................................................................................... 25

Concepto .......................................................................................................................... 25

Evolución del PBI per cápita en el Perú ......................................................................... 26

Densidad poblacional .......................................................................................................... 27

Concepto .......................................................................................................................... 27

Evolución de la densidad poblacional en el Perú (2009 – 2018) ................................... 27

Objetivos e hipótesis .............................................................................................................. 28

Objetivos .............................................................................................................................. 28

Objetivo General ............................................................................................................... 28

Objetivo Específicos ........................................................................................................ 28

Hipótesis .............................................................................................................................. 28

Hipótesis General ............................................................................................................. 28

Hipótesis Específicos ...................................................................................................... 29

Método ..................................................................................................................................... 30

Tipo y diseño de investigación ............................................................................................... 30

Tipo de investigación .......................................................................................................... 30

Diseño de investigación. ..................................................................................................... 30

Variables .................................................................................................................................. 31

Participantes ............................................................................................................................ 33

Instrumentos de investigación ............................................................................................... 33

Procedimiento ......................................................................................................................... 33

Plan de análisis ....................................................................................................................... 34

Resultados ............................................................................................................................... 35

Presentación de resultados ................................................................................................ 35

Estadísticos Descriptivos ................................................................................................ 36

Modelo Fixed Normality test ............................................................................................ 37

Panel Random test ........................................................................................................... 39

Random Hausman test ..................................................................................................... 41

Test de Jarque Bera test – Normality test....................................................................... 43

Discusión ................................................................................................................................. 43

5

Conclusiones ........................................................................................................................... 45

Recomendaciones ................................................................................................................... 46

Referencias .............................................................................................................................. 47

Anexos ..................................................................................................................................... 49

6

Índice de Tablas

Tabla 1 ................................................................................................................................... 19

Tabla 2 ................................................................................................................................... 20

Tabla 3 ................................................................................................................................... 24

Tabla 4 ................................................................................................................................... 26

Tabla 5 ................................................................................................................................... 27

Tabla 6 ................................................................................................................................... 31

Tabla 7 ................................................................................................................................... 32

Tabla 8 ................................................................................................................................... 36

Tabla 9 ................................................................................................................................... 37

Tabla 10 ................................................................................................................................. 39

Tabla 11 ................................................................................................................................. 41

Tabla 12 ................................................................................................................................. 43

Índice de Figuras

Figura 1 .................................................................................................................................. 21

Figura 2 .................................................................................................................................. 26

Índice de Anexos

Anexo 1. Matriz de consistencia (parte 1) ............................................................................. 49 Anexo 2. Matriz de consistencia (parte 2) ................................................................................ 50

Anexo 3. Base de datos de investigación ............................................................................. 51

Anexo 4. Tabla de estadísticos descriptivos (Eviews)........................................................... 52

Anexo 5. Fixed Normality test (Eviews) ................................................................................ 53

Anexo 6. Panel Random test (Eviews).................................................................................. 54

Anexo 7. Random Hausman test (Eviews) ........................................................................... 55

7

Resumen

En esta investigación identificaremos la relevancia que tienen las variables macro económicas

como el sueldo mínimo, PBI per cápita y densidad poblacional como impulsadora de las ventas

ayudada de la micro segmentación. Alicorp, gracias a sus varios años en el mercado, se ha dado

cuenta de la importancia que tiene la diversificación de sus productos y así mismo la forma en la

que llegan con cada uno de ellos hacia los distintos perfiles del consumidor. Alicorp no sólo tiene

entre su cartera de productos aquellos que son de forma industrial, los cuáles se dirigen a

mercados mayoristas, hoteles, restaurantes, entre otros, o productos especiales para las

mascotas sino también es mejor conocido como una empresa dedicada a la elaboración y

distribución de productos de consumo masivo, logrando así tener una gran variedad de productos

en el Perú y el extranjero. Por lo que, presentaremos cómo es que Alicorp logró convertirse en la

gran empresa que ahora es en el Perú enfocándonos en el marketing que han venido

desarrollando para cada grupo de clientes. Como parte final del trabajo, desarrollaremos y nos

enfocaremos en la micro segmentación específicamente en la que Alicorp vino trabajando desde

el año pasado y que se lanzará a fines de este año con un porcentaje de ganancias en ventas de

un 10% según estudios realizados por ellos mismos gracias a la inteligencia artificial que usan

como parte del crecimiento de la organización.

Palabras claves: Micro segmentación and Marketing and Inteligencia artificial

8

Abstract

In this investigation we will identify the relevance of the macro economic variables such as

minimum wage, GDP per capita and population density as a driver of sales helped by micro

segmentation. Alicorp, thanks to its several years in the market, has realized the importance of the

diversification of its products and also the way in which they arrive with each of them towards the

different profiles of the consumer. Alicorp not only has among its product portfolio those that are

industrial, which are aimed at wholesale markets, hotels, restaurants, among others, or special

products for pets but is also better known as a company dedicated to the elaboration and

distribution of mass consumption products, thus having a great variety of products in Peru and

abroad. Therefore, we will present how Alicorp managed to become the great company that is now

in Peru, focusing on the marketing they have been developing for each group of customers. As a

final part of the work, we will develop and focus on the micro segmentation specifically in which

Alicorp has been working since last year and will be launched at the end of this year with a

percentage of sales gains of 10% according to studies conducted by them thanks to the artificial

intelligence they use as part of the growth of the organization.

Keywords: Micro Segmentation and Marketing and Artificial Intelligence

9

Introducción

El presente trabajo de investigación tiene como fin demostrar la importancia de la segmentación del

consumidor en cada empresa indistintamente del sector al que se dirija. Esto se debe a que las

empresas se han ido dado cuenta de que la diferencia principal que hay entre un consumidor de

hace 10 años y el de hoy en día es la información a la que tienen acceso.

Se abordarán las ventajas de la micro segmentación a lo largo del trabajo, así también como

la misma desde un punto de vista digital, logrando así incrementar las ventas de la empresa Alicorp.

Las variables que se consideran relevantes para el incremento de las ventas de Alicorp

ayudadas de la micro segmentación son la densidad poblacional, el sueldo mínimo y los ingresos.

Asimismo, podremos encontrar el planteamiento del problema el cual es cómo la micro

segmentación puede ayudar al incremento de las ventas de una organización o una mejor

segmentación de mercado, dependiendo de los intereses de cada empresa. Es así, como

presentaremos fuentes internacionales y nacionales para poder apoyarnos de sus estudios y

explicar mejor el tema de investigación.

En la investigación, se definirá la metodología, tipo y diseño de investigación que nos permitirá

conocer si el trabajo es o no experimental, que en este caso es no experimental y de tipo cuantitativo,

también se definirá el tipo de modelo de investigación que usaremos y analizaremos sus resultados.

Finalmente, la investigación presentará los resultados del trabajo en base a los datos que

hemos introducido al programa Eviews, que nos permitirá llegar a conclusiones en base a los

objetivos e hipótesis que hemos planteado posteriormente.

10

Problema de investigación.

Planteamiento del problema.

Actualmente, cuando se habla de marketing o negocios internacionales es casi imposible

no hablar de segmentación de mercados, innovación o desarrollo de producto / servicio. Las

empresas hoy en día se han visto en la necesidad de ser más comprometidas con el consumidor,

de poner más esfuerzo y dedicación en entenderlo y crear estrategias más óptimas para llegar a

ellos de una forma más eficiente y de manera efectiva con productos que realmente necesitan de

acuerdo al segmento el cuál pertenecen.

Ahora bien, es un error pensar que el producto o servicio que funciona y atrae gente en

un país A tiene que funcionar de igual forma en un país B. Es importante considerar al marketing

como pieza clave en el incremento de las ventas de una organización, ya que si una buena

difusión no se podría llegar a más ciudades o países.

En vista a lo mencionado anteriormente, es que el marketing h5a evolucionado la forma

de hacer negocios pasando de un marketing 1.0 a un marketing 3.0, tomando en cuenta las otras

variables como precio, plaza y promoción además del producto.

Es así que, vamos a enfocarnos en la P de plaza y cómo las diferentes formas de

marketing en este caso la micro segmentación pueden ayudar a un incremento en las ventas de

una organización, llegando al consumidor de una forma más elaborada y segmentada,

ayudándose de la inteligencia artificial para saber sus patrones de comportamiento.

Formulación del problema.

Problema General.

¿En qué medida contribuye el análisis de las variables macro económicas como

impulsadora de las ventas de productos de consumo masivo, productos del hogar,

productos industriales y comida animal en Alicorp en Perú para el periodo del 2009 al

2018?

Problemas Específicos.

¿En qué medida influye el sueldo mínimo en relación a las ventas de productos de

consumo masivo, productos del hogar, productos industriales y comida animal en la

empresa Alicorp en Perú para el periodo del 2009 al 2018?

11

¿Cómo influye el PBI per cápita en relación a las ventas de productos de consumo

masivo, productos del hogar, productos industriales y comida animal en la empresa

Alicorp en Perú para el periodo del 2009 al 2018?

¿En qué medida impacta la densidad poblacional en relación a las ventas de

productos de consumo masivo, productos del hogar, productos industriales y comida

animal en la empresa Alicorp en Perú para el periodo del 2009 al 2018?

Justificación de la investigación.

La forma de hacer marketing de las empresas de consumo masivo como Alicorp se ha ido

transformando en la misma medida que lo ha venido haciendo el consumidor, esto significa que

todos sus procesos han ido evolucionando y se han ido adaptando con ayuda de la tecnología.

Por tal motivo, la presente investigación busca determinar la importancia de la

adaptabilidad del marketing en la empresa Alicorp, el uso que le han dado específicamente a la

micro segmentación y el análisis de las variables macro económicas como nuevo impulsador de

sus ventas.

De igual forma, buscamos plantear cómo sería el mismo proceso de micro segmentación

en los países latinoamericanos en dónde Alicorp tiene planta de elaboración, y si este sería

efectivo.

Marco referencial

Antecedentes.

Antecedentes internacionales.

Distintas fuentes han estudiado las estrategias que toman las empresas para

incrementar sus ventas, entre esas fuentes hemos considerado las siguientes:

Ross, A. B. (2014). Sinergias estratégicas entre empresas y sus canales

comerciales. Suma de Negocios, 5(10), 4-11. Se puede entender a raíz del escrito por

Ross, que las empresas tienen diferentes opciones de estrategias para aumentar el valor

de sus productos, incrementar las relaciones entre su capital humano y tener una mejor

relación bilateral entre sus canales de distribución. Además, dichas estrategias funcionan

para todo tipo de empresas, independientemente al sector al que pertenezcan.

12

Sierra, A. G. (2016). Retail Marketing. Estrategias de marketing para los minoristas.

ESIC. Indica que es necesario tener en cuenta el marketing digital; sin embargo, se hace

hincapié en no olvidar los principales fundamentos del marketing, ya que debemos

entender al marketing digital como un medio para llegar a las estrategias planteadas por

la empresa y no como un fin.

Escuder Luján, H. (2017). Impact of Big Data on the Financial Sector (Doctoral

dissertation). Menciona que el "Big Data" se muestra como una nueva y revolucionaria

técnica sobre el análisis de la base de datos en el desarrollo del manejo empresarial la

cual se ha convertido en una técnica fundamental en el desarrollo empresarial. Con esta

técnica podemos analizar de forma efectiva indicadores, información financiera,

información acerca de los clientes, en cuanto a su frecuencia o cantidad de compra, entre

otros.

Nina, W. J. Actores políticos, (2019) Redes sociales digitales y microsegmentación.

REFERENDO, 73. Estamos en un momento importante de la tecno política en Bolivia. Si

en 2009 la novedad de las organizaciones políticas fue su incursión en las plataformas

digitales, en 2014 fue el uso de las redes sociales digitales. Cuando quedan meses para

ingresar en un proceso electoral general, es preciso preguntarnos sobre la asimilación de

estas tecnologías en las estructuras partidarias, su aprovechamiento y responsabilidad

para mejorar la calidad del diálogo público y la cultura política. La publicidad digital y la

micro segmentación son dos recursos que no han sido utilizados en las campañas políticas

generales9 y que resultan indispensables para los estrategas digitales en la coyuntura

vigente.

Investigadores nacionales.

En cuanto a los investigadores nacionales tenemos los siguientes:

Roquez, A. (2001). Impactos de las tecnologías de información y comunicación en

el Perú. Instituto Nacional de Estadística e Informática. Lima. Perú. La tecnología hoy en

día viene siendo un elemento importante que funciona como impulsador para todas las

empresas a través de la globalización. Esto ayuda a cada empresa en cuanto a la

internacionalización de sus negocios, además de facilitar la rapidez en todos sus procesos,

ya que es más fácil eliminar sus barreras de entradas a los diferentes mercados

mundiales, gracias a los diferentes medios de transportes se ahorra en tiempo y el costo

se puede volver mucho menor que antes.

Carrillo-Guerrero, R. C. (2017). Manual de canales de distribución del Perú. Se

sabe que hoy en día, el consumidor se encuentra cada vez más expuesto a la promoción

que realiza las empresas ofreciendo sus productos o servicios, a través de las diferentes

redes sociales que existen, banners publicitarios o avisos entregados de forma directa en

lugares públicos. Es en ese momento en el que el consumidor tiene la posibilidad de

comparar precios y calidad, donde muchas veces uno se puede llegar a ver influenciado

en su decisión de compra, precisamente por la publicidad que las empresas realizan. Es

por eso que, debido a la constante publicidad se ha incrementado el consumo de sus

diversos productos, por tal motivo la necesidad de implementar nuevos canales de

distribución, ya sea porque el cliente se acerca a las tiendas físicas, puede hacer el pedido

de una forma virtual o utilizando alguna aplicación virtual haciendo uso del servicio de

delivery.

González, J. M., Becerra, O. A. D., & Zevallos, E. E. C. (2019). “Retos y propuestas

de la profesión contable para el desarrollo de economías sustentables en Latinoamérica”.

Quipukamayoc, 27(54), 73-82. Se viene dando una importante tendencia de la

responsabilidad social y ambiental, tanto que no solo ha generado un reto para la

implementación de las mismas en las empresas, sino también en el ámbito financiero de

cada una. Esto se debe a que implementar nuevos programas de sostenibilidad, implican

un mayor costo al principio de cada proyecto; sin embargo, en cuanto al futuro de la

empresa, implicará una reducción de los mismos.

Marco teórico.

Alicorp.

Descripción de la industria.

Alicorp pertenece a la industria de comidas y bebidas, la cual en el Perú ha ido

creciendo y evolucionando progresivamente en los últimos años. La industria alimentaria

obtuvo un crecimiento del 17% durante el 2018, la cual se posicionó como la mejor en los

últimos 6 años, esto se dio gracias a la pesca industrial, que funcionó como principal factor

de crecimiento. Ministerio de Producción (Produce).

Otro factor importante en esta industria y que Raúl Pérez - Reyes, ministro de

13

14

Producción, menciona es que esta industria aporta el 20% en el PBI manufacturero y 2.6%

al PBI nacional.

Asimismo, la industria de comidas y bebidas genera más de 342 mil puestos de

trabajo, cifra que representa el 22,1% en la PEA ocupada nacional; lo que hace que la

población peruana progrese y puedan tener una mejor calidad de vida.

Sin embargo, para el sector de alimentos y bebidas en el rubro de consumo masivo

hace dos años (2018) ha sido uno de los más difíciles debido a los cambios que se sabían

vendrían en el 2019, y las empresas se han visto en la necesidad reducir los azúcares en

sus productos. En otros casos, algunas empresas han optado por incrementar su línea de

productos a unos en la categoría orgánicos, veganos o vegetarianos

En este caso, Alicorp empezó el proceso en el 2015 cuando se propusieron reducir

el sodio, azúcar y grasas saturadas en un 10% y ya lo superamos en algunos productos

para que cumplan con los estándares propuestos". Pérez Gubbin, A. CEO de Alicorp.

Sin embargo, como ya se sabe, ante cualquier cambio el consumidor siempre es

el que sale favorecido, pero ¿El consumidor peruano estará dispuesto a pagar más por

productos que contengan más ingredientes saludables? Lamentablemente, es el

consumidor peruano es un poco reacio a los cambios, y más aún cuando se aumenta el

precio. Estas diferencias son las que compararemos, ya que Alicorp también comercializa

sus productos en otras partes del mundo, lugares en los cuales la regulación de productos

ya se ha dado y analizaremos los impactos que han tenido frente a los de nuestro país,

junto con las diferencias de cultura que hay entre Perú y en este caso Brasil.

Finalmente, analizaremos las inquietudes que se dan en la industria alimentaria:

- Angustia por un futuro eco amigable: Hoy en día, los consumidores prefieren

consumir productos de aquellas empresas que muestran la responsabilidad ambiental que

vienen ejerciendo. Esto se puede ver reflejado en los ingredientes que utilizan, o si es en

la industria textil que sean productos elaborados con materiales eco amigables como los

hechos a base de cosas recicladas.

- Mensajes claros y transparencia: Por la corriente creciente de consumir

productos saludables, la población pide que las empresas sean claras y especifiquen que

contiene exactamente cada producto. De ahí, que la "Ley de Octógonos" sea apreciada

por el consumidor que quiere tener una alimentación consciente.

15

- Ahorrar tiempo: Un factor que varias empresas han sabido aprovechar, es el

estilo de vida acelerado que tiene el consumidor hoy en día, por lo que las empresas venden

productos listos para calentar y satisfacen una necesidad cada vez más frecuente.

- Las marcas locales: Las empresas locales se han visto beneficiadas con esta

tendencia, ya que son más las personas que valoran los productos peruanos ya sea desde

una prenda de vestir hasta grandes corporaciones peruanas como los son los productos

de Alicorp.

- Se valoran las experiencias: Hoy en día, internacionalmente los millennials

tienden a preferir las experiencias sobre los el producto en sí ya que valoran cómo los

hacen sentir. Es una tendencia que se ha visto reflejada en la publicidad de las empresas,

ya que se tiende a visualizar a personas jóvenes mostrando algún momento que estén

pasando o una situación que estén recordando.

Descripción de la empresa.

Alicorp es una empresa peruana líder en bienes de consumo masivo más grande

del Perú, la cual opera en Latinoamérica. Exporta a 23 países y es la segunda empresa

de consumo masivo más grande de los Andes.

La empresa Alicorp tiene la siguiente misión, visión y pilares:

- Misión: “Transformamos mercados a través de nuestras marcas líderes,

generando experiencias extraordinarias en nuestros consumidores. Buscamos innovar

constantemente para generar valor y bienestar en la sociedad”

- Visión: “Ser líderes en los mercados en los que competimos”

- Pilares estratégicos: Crecimiento, eficiencia y gente.

Línea de productos.

- Consumo masivo: Aceite, avena, ayudas culinarias, barras, caramelos, cereales,

chocolates, congelados, conservas, galletas, harinas, instantáneos, lavandería,

margarinas, panetones, pastas, premezclas, salsa, sémola.

- B2B: Aceite a granel, cereales, harinas industriales, insumos panaderos, pastas,

salsa gastronomía.

- Vitapro: Como VITAPRO S.A., ofrecen soluciones nutricionales costo-efectivas,

trazables y sustentables para sus clientes.

16

Garantizan una estrategia que cumple con los más altos estándares de seguridad

alimentaria. Nicovita classic, Nicovita katal, Nicovita origin, Nicovita prevence, Nicovita

terap, Salmofood.

Productos de consumo masivo.

Los productos de consumo masivo se definen como productos de alta demanda

por la población, es decir se refiere a aquellos que son consumidos por los diferentes

estrados de la sociedad. Esto hace que distintas empresas del mismo rubro tengan un

interés por crear productos que satisfagan la misma necesidad.

Algunas características pueden ser:

- Consumo inmediato: Esta clase de productos no sueles durar mucho tiempo en

el hogar, por lo que su fabricación está pensada en tener un tiempo de vida útil corto.

- Compra cotidiana: Son aquellos productos de primera necesidad que se

consumen también de forma rápida, pero el consumidor los puede encontrar de una forma

más rápida.

- Fáciles de encontrar: Una ventaja de este tipo de productos es que son muy

fáciles de encontrar, pasando desde un supermercado hasta una bodega en las calles.

- Precio reducido: Al ser productos consumidos por todos los estratos de la

sociedad se pueden encontrar diferentes marcas y por ende diferentes precios, lo que

genera precios para todo tipo de necesidad.

Según Kantar Worldpanel (2019), con un estudio realizado sobre el consumo de

productos masivos en el Perú, la población sigue conservando la tendencia de consumir

productos elaborados en nuestro país.

Productos del hogar.

Según Anmat (Administración Nacional de Medicamentos, Alimentos y Tecnología

Médica), ubicada en Argentina, los productos del hogar son los que se emplean para la

limpieza de distintas áreas o ambientes de la casa o lugares públicos.

Productos industriales.

Los productos industriales son aquellos que pasan por un proceso de

transformación con el uso de maquinaria o tecnología, dándole paso a otro producto. En

el caso de Alicorp, ellos lo manejan con el tipo de negocio business to business (B2B)

17

abasteciendo con materia prima a las empresas que lo requieran.

Estos productos se clasifican en bienes de producción o bienes de apoyo.

- Bienes de producción: Se utilizan en la creación de un producto final de

consumo.

- Bienes de apoyo: Se utilizan en el proceso de manufactura de bienes de

consumo, como maquinarias y equipo.

Alicorp, en su caso, se dedica a la producción de productos industriales en la

creación de un producto final de consumo para otras empresas como restaurantes,

hoteles, servicios de catering, entre otros.

En cuanto a los tipos de productos industriales tenemos a los agrícolas y a los

naturales.

- Productos agrícolas: Se pueden reproducir o reciclar fácilmente, están presentes

en suficientes cantidades; sin embargo, por su naturaleza son perecederos por lo que su

difusión en cuanto a la promoción es difícil y hasta innecesaria en cierto sentido, ya que

son productos que de consumo frecuente.

- Productos naturales: Son productos que aparecen de forma natural en la tierra,

por lo que no se pueden reciclar ni reproducir. Usualmente, son aquellos productos en los

que la intervención del Estado es alta.

En el caso de Alicorp, la empresa se dedica al tipo de producto industrial agrícola.

Comida para animales.

Son alimentos netamente naturales, o también pueden ser artificiales los cuales

son consumidos por los animales para que se mantengan sanos físicamente y no sufran

de problemas de salud. Alicorp ha desarrollado diversos alimentos especiales para

animales los cuales contienen: Agua, materia seca, materia orgánica, proteínas, ácidos

nucleidos, ácidos orgánicos y vitaminas.

En cuanto a la elaboración de los alimentos para mascotas, Alicorp ha considerado

que tengan lo siguiente: Carne y alimento de origen animal, pescados y derivados del

pescado, verduras, vitaminas, minerales y aminoácidos, cereales, grasas, sal y otros

aditivos.

18

La micro segmentación.

Concepto.

Según Alcaide (2012). La micro segmentación son grupos homogéneos de

compradores dentro de los macro segmentos. En este caso las variables de segmentación

son comportables, que ayudan a definir a los miembros que participan en los procesos de

compra, por lo tanto, dentro de un macro segmento definido por el sector al que pertenece,

los micro segmentos pueden definirse atendiendo a la composición del centro de compra,

los criterios de compra empleados y el nivel de riesgo percibido.

Según Joseph Alet (2000), fundador y presidente de Marketing.com, consultor y

autor de 5 libros, “es un modelo de Marketing personalizado posibilitado por un sistema

de gestión de base de datos avanzado que permite el seguimiento, no tan solo

transaccional, de cada cliente de forma individual” (p.39)

Identificando el micro segmento, las empresas tienen la capacidad de implementar

estrategias de marketing de forma directas y enfocadas a cada nicho de mercado,

tomando en cuenta su verdadera razón de compra y las necesidades que puedan

presentar.

Tipos de micro segmentación.

Esto ayuda a descubrir ciertos segmentos de interés en el interior de cada uno de

los productos o mercados para poder llegar a establecer una adecuada estrategia de

marketing para cada segmento mencionado.

Según Staton W. y Etzel M. (1962), en su libro Fundamentos del Marketing, nos

presenta la siguiente tabla acerca de los tipos y criterios de segmentación utilizados por

él.

19

Seg. geográfica

Región

- amaño de la ciudad

Densidad del área

Clima

Seg. demográfica

Edad

Sexo

Estado civil

Ingresos

Educación

Ocupación

Seg. psicológica

Necesidades - motivación

Personalidad

Percepción

Actitudes

Tabla 1

Tipos de segmentación

Nota: Elaboración propia.

Fuente: Staton, Etzel en Fundamentos de Marketing

Seg por la situación de uso

- Frecuencia de uso

- Estado de conciencia

- Lealtad de marca

Tiempo

Objetivo

- Localización

- Persona

Seg. socio cultural

Culturas

Religión

- Subculturas (racial /étnica)

- Clase social

- Ciclo de vida familiar

g. por beneficios

- Comodidad

- Aceptación social

- Durabilidad

Valor dle producto

Seg. psicográfica

- Estilos de vida (Arellano)

Enfoques de seg. híbridos

- Demográficos / psocográficos

S

g. Se relacionada con el uso

.

20

Ventajas de la micro segmentación.

Tabla 2

Ventajas de la micro segmentación


Fuente: Jaime Eslava, Estrategias de pricing

La micro segmentación en el marketing digital.

Se entiende cómo se llega al consumidor para mostrar la publicidad correcta en

cada uno de los canales los cuáles pueden ser:

- Mensajes en la aplicación: En aplicaciones que registran un amplio tiempo de

uso, se usan mensajes específicos y notificaciones de promoción.

- Notificaciones push: Solo se requiere que el usuario tenga la aplicación instalada

y no su uso constante.

- Correos electrónicos: Aumenta el alcance de las personas a las cuales se va a

llegar y aunque no sea el medio predilecto es bueno para llegar al público objetivo.

- Mensaje Web: Los visitantes de la página web deben ser guiados y orientados

de acuerdo con su historial para estar mostrando mensajes que permitan influenciar su

decisión de compra. También se pueden crear encuestas para cada uno de los micro

segmentos y así evaluar su satisfacción.

Identificar

• Hábitos

• Gustos

• Posición social

• Posición geográfica

• Estilo de vida

Diseñar

• Estrategias de marketing

• Estrategias de pricing

Establecer

• Estrategia de retención de cleintes

• Estrategia de desprendimiento de clientes

• Estrategia de acercamiento de clientes

Nos ayudará a saber la clase de

cliente que tenemos junto con sus preferencias para elaborar

estrategias de llegada haca él y el precio que estaría dispuesto a pagar por nuestro producto o

servicio.

Una vez que se tiene identificado

nuestro cliente y ya habiendo aplicado nuestras estrategias, podremos saber

si es un cliente recurrente, uno indeciso o uno infiel y estableceremos diferentes acciones para cada uno de

ellos.

21

La micro segmentación en Alicorp.

Alicorp, tiene en marcha muchos proyectos de innovación. Hace ya algunos años,

esta empresa reconoció que, si deseaba seguir generando valor, era muy necesario

innovar y poder transformarse digitalmente.

En el 2018 Alicorp lanzó el Centro de Excelencia con el fin de desarrollar

herramientas de plataformas digitales, modelos de analítica avanzada y tecnologías de

automatización. Uno de los proyectos al que se están dedicando y prestando más atención

es al de la microsegmentación de bodegas.

Según Pedro Malo, Vice presidente corporativo de Estrategia y Transformación

digital, antes Alicorp clasificaba a sus clientes bodegueros según su volumen de compra.

Y, hoy, gracias al uso de herramientas digitales, cuentan con más de cuatrocientas

variables para clasificarlos de acuerdo con su potencial de venta y, así se les puede

ofrecer una propuesta específica para sus necesidades.

El CEO de Alicorp, Alfredo Pérez Gubbins, afirma lo antes mencionado en una

declaración que hizo hace un tiempo atrás.

“Este proyecto nos está permitiendo poder identificar a cada una de las bodegas

con el cual trabajamos y darles una propuesta de valor adecuada solamente para ellas,

pero basadas en el entendimiento de su nivel de demanda, de sus necesidades, del tipo

de consumidor que tiene y del tipo de operación que llevan” (Pérez, 2019).

Figura 1

Transformación digital en Alicorp

Fuente: Reporte Anual de Alicorp 2018

22

La inteligencia artificial.

Concepto.

La inteligencia artificial (Artificial Intelligence, o AI) es la simulación de procesos de

inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estos

procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para el uso de la

información), el razonamiento (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas

o definitivas) y la autocorrección.

Rich y Knight (1994) y Stuart (1996), definen en forma general la IA como la

capacidad que tienen las máquinas para realizar tareas que en el momento son realizadas

por seres humanos.

Nebendah (1988) y Delgado (1998), definen la IA cómo el campo de estudio que

se enfoca en la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos

computacionales basadas en la experiencia y el conocimiento continuo del ambiente.

“La rama de la ciencia de la computación que estudia la resolución de problemas

no algorítmicos mediante el uso de cualquier técnica de computación disponible, sin tener

en cuenta la forma de razonamiento subyacente a los métodos que se apliquen para lograr

esa resolución” Fleifel, F.

Nosotros consideramos más acertada la definición de Nebendah y Delgado, ya

que hoy en día la Inteligencia Artificial no sólo se basa en las tareas que puede realizar

una computadora de manera más rápida y sencilla.

Hoy en día la Inteligencia Artificial también se basa en poder integrar el

conocimiento continuo que podemos investigar del mercado junto con las facilidades que

nos brinda la tecnología, tal y como lo viene haciendo Alicorp para poder tener datos más

precisos de las necesidades del consumidor y poder llegar a ellos de una manera más

cercana, mejorando sus canales de venta e innovando en sus productos.

La inteligencia artificial usada en la micro segmentación

Existen 4 aplicaciones importantes que se dan en la inteligencia artificial.

- Business2Community: Una aplicación se da en la personalización respecto a la

publicación de contenido. El 62% de las personas que realizan contrataciones en el ámbito

B2B se encuentra a la espera de percibir constantemente sugerencias específicas en las

distintas fases que tienen para llegar a tomar una decisión de compra.

23

- Inteligencia artificial conversativa y chatbots: Los chatbots se han comenzado a

establecer como una de las fuerzas impulsoras de la automatización para los

departamentos de soporte a clientes, aquí se pueden considerar de gran ayuda para

mejorar la relación con los consumidores, cosa que resulta adecuada ya que después de

todo el marketing se trata en cierta forma de cultivar buenas relaciones con el consumidor

y genera conversaciones significativas, los chatbots se han comenzado a establecer como

una de las fuerzas impulsoras de la automatización para los departamentos de soporte a

clientes, aquí se pueden considerar de gran ayuda para mejorar la relación con los

consumidores, cosa que resulta adecuada ya que después de todo el marketing se trata

en cierta forma de cultivar buenas relaciones con el consumidor y genera conversaciones

significativas.

- Datos analíticos predictivos e insights son herramientas predictivas se han

convertido en una necesidad para las empresas más allá de las herramientas analíticas

descriptivas como Google Analytics, esto por el hecho de que, como destacan datos de

Econsultancy, el mejor uso de los datos para la segmentación de audiencias y orientación

se han convertido en una prioridad parara el 55% de los profesionales del marketing.

- Los datos analíticos predictivos y prescriptivos pueden ayudar a las marcas a

superar el caos generado por los datos y pueden identificar mejor los canales y acciones

de marketing más rentables.

- Social listening y análisis de sentimientos vienen a ser ventajas para saber lo que

la gente dice sobre la marca o los competidores en el mundo digital resulta esencial para

crear mejores estrategias de social media marketing, relaciones públicas, entre otras. El

descubrir insights de todo lo que se habla en el mundo de las redes sociales es un trabajo

más adecuado para la Inteligencia Artificial que para las personas.

- La llamada Data Science es empleada activamente en la actualidad para el

desarrollo del social media marketing en acciones como la micro segmentación o la

orientación, el social media listening y para las campañas de influencer marketing.

24

El sueldo mínimo.

Concepto.

Según la OIT, Organización Internacional de Trabajo, nos dice que el sueldo

mínimo, es la cuantía mínima de remuneración que un empleador está obligado a pagar

a sus asalariados por el trabajo que éstos hayan efectuado durante un período

determinado. Cuando se define un salario mínimo, es importante indicar de manera

específica qué componentes del salario podrán contabilizarse a efectos de calcular la

cuantía mínima, cuáles serán las condiciones bajo las cuales se admitirá un pago en

especie y el valor máximo de esta parte del pago, cuál será la forma de cálculo del salario

mínimo para los trabajadores.

Evolución del sueldo mínimo en el Perú.

Tabla 3

Evolución del sueldo mínimo

AÑO FECHA DE INCREMENTO SALARIO MENSUAL VARIACIÓN EQUIVALENCIA EN $

2009 1 de enero 2008 550 0% 172

2010 1 de diciembre 580 5,4% 205

2011 14 de agosto 675 12,5% 255

2012 1 de junio 750 11,1% 295

2013 750 0% 275

2014 750 0% 268

2015 750 0% 235

2016 1 de mayo 850 13,3% 255

2017 850 0% 265

2018 1 de abril 930 9,4 278

Nota: Elaboración Propia

Fuente: BCRP

Se puede apreciar como que con el paso de los años el salario mínimo del Perú

ha ido aumentando, y esto se debe a que la calidad de vida de los peruanos ha ido

creciendo gracias a la generación de trabajo, en especial, en el sector construcción.

El incremento del salario, para este trabajo es importante, ya que podemos

identificar que cuando una persona recibe más dinero puede comprar más, por lo que el

consumo incrementa y las empresas pueden innovar en productos o mejorar la distribución

de los mismos.

25

Consecuencias del aumento del sueldo mínimo.

El aumento del sueldo mínimo puede influir tanto positiva como negativamente en

los países. A continuación, se detallará algunas consecuencias:

- Aumento del desempleo: El aumentar el sueldo mínimo conlleva la disminución

de la tasa de empleo, debido a que las empresas incurren en mayores gastos

administrativos. Así mismo, este desempleo podría causar un aumento del trabajo informal

que tiene como consecuencia mayores desventajas para aquellas personas que trabajan

de manera formal.

- Impacto en la productividad: El incremento del salario mínimo podría tener

consecuencias de forma negativa respecto al desempeño empresarial debido al recorte

de capital humano, ya que muchas empresas no se ven en la posibilidad de remunerar a

una cantidad mayor de empleados. Como resultado de lo antes mencionado, es que se

opta por la tercerización para reducir costos de mano de obra.

- Aumento de la inflación: La población, al tener un mayor ingreso mensual, está

en la capacidad de poder adquirir mayores productos incrementando sus gastos

mensuales. Si esto no se llega a controlar se podría entrar en una inflación generada por

el aumento de los precios de cada producto.

- Consecuencias al emprendimiento: En primer lugar, se ve reflejado en cuanto al

aumento de los costos y la forma en la que un empresario puede llegar a competir cuando

desarrolla un nuevo negocio, lo que genera barreras para competir en el mercado. La

segunda está enmarcada en la posible expansión del desempleo generado por el

incremento salarial, ya que puede impulsar el trabajo por cuenta propia. A pesar de las

consecuencias mencionadas, el aumento del sueldo mínimo es una herramienta para

combatir la pobreza y la desigualdad.

PBI per cápita.

Concepto.

El PIB per cápita, es un indicador económico que ayuda a la medición de la

relación que existe entre el nivel de renta de un país y su población.

26

Evolución del PBI per cápita en el Perú.

Tabla 4

Variación porcentual del PBI del Perú desde el 2009 al 2018

AÑO VARIACIÓN PORCENTUAL

2009 -0.1

2010 7.2

2011 5.3

2012 4.8

2013 4.7

2014 1.3

2015 2.2

2016 2.9

2017 1.4

2018 2.9


Fuente: BCRP

Figura 2

PBI per cápita del Perú del 2009 al 2018

Nota: Elaboración Fondo monetario internacional y BCR

Fuente: Fondo monetario internacional y BCR

27

Densidad poblacional.

Concepto.

Según la INEI se conoce como densidad de población, densidad poblacional o

población relativa a un cálculo estadístico que pone en relación a la cantidad promedio de

habitantes de un territorio y al espacio físico que abarca, es decir es el promedio de

habitantes por unidad de superficie de una geografía determinada.

Esta sirve para entender qué tanto está poblado un territorio, suponiendo una

distribución total de la población a lo largo de la superficie del territorio. Las regiones con

mayor densidad, en ese sentido, serán las que tengan menos superficie asignen por

habitante, mientras que las menos pobladas asignarán mucha superficie a cada uno.

Evolución de la densidad poblacional del Perú del 2009 al 2018.

Tabla 5

Evolución de la densidad poblacional del Perú

AÑOS

POBLACIÓN

TASA DE CRECIMIENTO MEDIA DE LA

POBLACIÓN TOTAL (POR CIEN)

TOTAL HOMBRES MUJERES PERIODO QUINCENAL PERIODO ANUAL

2009 29555329 14849834 14705495 1,36

2010 29957804 15049074 14908730

1,35

2011 30361452 15248702 15112750

1,33

2012 30766292 15448724 15317568 1,31 1,31

2013 31170724 15648336 15522388

1,29

2014 31573168 15846753 15726415

1,26

2015 31972027 16043184 15928843

1,24

2016 32368687 16238313 16130374

1,22

2017 32764198 16432668 16331530 1,19 1,20

2018 33156498 16625220 16531278

1,17


Fuente: INEI

28

Objetivos e hipótesis.

Objetivos.

Objetivo General.

“Son los enunciados de los propósitos de la investigación que expresa lo que se

desea indagar y conocer de un problema planteado” (Hernández, 2010)

El objetivo para nuestra investigación es el siguiente:

O: Determinar de qué manera el análisis de las variables macro económicas

influyen en la micro segmentación de las ventas de Alicorp en Perú durante el 2009 al

2018.

Objetivos Específicos.

O1: Precisar cómo influye el sueldo mínimo en relación a las ventas de productos

de consumo masivo, productos del hogar, productos industriales y comida animal en la

empresa Alicorp en Perú para el periodo del 2009 al 2018.

O2: Especificar de qué manera influye el PBI per cápita en relación a las ventas de


animal en la empresa Alicorp en Perú para el periodo del 2009 al 2018.

O3: Señalar en qué medida impacta la densidad poblacional en relación a las

ventas de productos de consumo masivo, productos del hogar, productos industriales y

comida animal en la empresa Alicorp en Perú para el periodo del 2009 al 2018.

Hipótesis.

Hipótesis General.

“La hipótesis indica lo que estamos buscando o tratando de probar y se define

como una explicación tentativa del fenómeno investigado, formulada a manera de

proposición” (Hernández, Fernández y Baptista (2003) p.140)

La hipótesis para nuestra investigación es la siguiente:

H: La micro segmentación contribuye positivamente en las ventas de productos de

consumo masivo, productos del hogar, productos industriales y comida animal de la

empresa Alicorp.

Ho: La micro segmentación no contribuye en las ventas de productos de consumo

masivo, productos del hogar, productos industriales y comida animal de la empresa

Alicorp.

29

Hipótesis Específicas.

- Sueldo mínimo:

Ho: El sueldo mínimo influye en relación a las ventas de productos de consumo

masivo, productos del hogar, productos industriales y comida animal de la empresa Alicorp

en los años del 2009 al 2018.

H1: El sueldo mínimo no influye positivamente en relación a las ventas de


animal de la empresa Alicorp en los años del 2009 al 2018.

- PBI per cápita:

Ho: El PBI per cápita influye positivamente en relación a las ventas de productos

de consumo masivo, productos del hogar, productos industriales y comida animal de la

empresa Alicorp en los años del 2009 al 2018.

H1: El PBI per cápita no influye en relación a las ventas de productos de consumo

masivo, productos del hogar, productos industriales y comida animal de la empresa Alicorp

en los años del 2009 al 2018.

- Densidad poblacional:

Ho: La densidad poblacional impacta positivamente en relación a las ventas de


animal de la empresa Alicorp en los años del 2009 al 2018.

H1: La densidad poblacional no impacta en relación a las ventas de productos de

consumo masivo, productos del hogar, productos industriales y comida animal de la

empresa Alicorp en los años del 2009 al 2018.

30

Método

Tipo y diseño de investigación.

Tipo de investigación. Realizamos un estudio cuantitativo, el cual tiene como finalidad compilar, tratar y

examinar datos, que se puede calcular desde una muestra que se encuentra en estudio.

Es por ese motivo y por los datos utilizados en la presente investigación que el tipo

de diseño es “Cuantitativo”, ya que se busca que los datos expuestos nos brinden un

panorama amplio sobre los resultados de la microsegmentación que viene realizando la

empresa Alicorp.

Diseño de investigación. Se tomó en cuenta la definición de Kerlinger (2002), quién dio a conocer el diseño

experimental y no experimental. En base a la mencionada clasificación se descartó la de

tipo experimental, ya que nuestra investigación no realizó ningún trabajo de campo para

la recolección de datos. Debido a eso, realizamos una investigación no experimental que

se realiza sin manipular deliberadamente variables. Esto en nuestra investigación se

cumple, ya que contamos con datos expuestos por entidades del sector privado y público

que nos sirven de base de datos para el estudio posterior de la investigación.

Además, será una investigación no experimental longitudinal, ya que analizamos

los cambios a través del tiempo en determinadas variables o en las relaciones entre estas.

En el presente estudio recolectamos datos a través del tiempo en períodos específicos,

para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y

consecuencias.

“La Investigación Correlacional…. es un tipo de estudio que tiene como propósito

evaluar la relación que exista entre dos o más conceptos, categorías o variables (en un

contexto en particular). Los estudios cuantitativos correlacionales miden el grado de

relación entre esas dos o más variables (cuantifican relaciones). Es decir, miden cada

variable presuntamente relacionada y después también miden y analizan la correlación.

Tales correlaciones se expresan en hipótesis sometidas a prueba” (Hernández, et al

(2003) p.121).

Por eso, el trabajo es de tipo correlacional causal, evaluaremos la relación entre

los datos obtenidos y analizaremos los resultados en base a las hipótesis planteadas.

31

Variables

Tabla 6

Variables finales de la investigación – Definición conceptual (parte 1)

N° Nombre largo Nombre corto Definición conceptual

1 Ingresos anuales de

productos de consumo

masivo de Alicorp

Ing_consmas

Incremento de las ventas anuales de productos de consumo

masivo de Alicorp. Se espera un aumento del patrimonio neto de

la organización, éste se puede obteniéndose por el aumento de

los activos o la disminución de un pasivo.


productos del hogar de

Alicorp

Ing_prodhog

Incremento de las ventas anuales de productos del hogar de

Alicorp. Se espera un aumento del patrimonio neto de la

organización, éste se puede obteniéndose por el aumento de los

activos o la disminución de un pasivo.


productos industriales

de Alicorp

Ing_prodind

Incremento de las ventas anuales de productos industriales de





comida animal de

Alicorp

Ing_comani

Incremento de las ventas anuales de comida de animal de




5

Sueldo mínimo del Perú

RMV

Cantidad mínima de dinero que se le paga a un trabajador en un

determinado país y a través de una ley establecida oficialmente,

para un determinado período laboral, que

los empleadores deben pagar a sus trabajadores por sus

labores.

6 PBI per cápita del Perú

PBI_percap

Es el indicador económico que mide la relación existente entre el

nivel de renta de un país y su población.

7 Densidad poblacional del

Perú

Hab/km2

Es una medida de distribución que indica el número de

habitantes dividido entre el área donde viven.


32

Tabla 7

Variables finales de la investigación – Definición operacional (parte 1)

N° Nombre largo Nombre corto Definición operacional


productos de consumo

masivo de Alicorp

Ing_consmas • Tipo de variable en el modelo econométrico: Dependiente

• Unidad de medida: En millones de soles

• Frecuencia original de datos: Anual

• Fuente de los datos: Bloomberg


productos del hogar de

Alicorp

Ing_prodhog • Tipo de variable en el modelo econométrico: Dependiente


• Frecuencia original de datos: anual



productos industriales de

Alicorp

Ing_prodind • Tipo de variable en el modelo econométrico: Dependiente





comida animal de Alicorp

Ing_comani • Tipo de variable en el modelo econométrico: Dependiente




5 Sueldo mínimo de Perú RMV • Tipo de variable en el modelo econométrico: Independiente

• Unidad de medida: En soles


• Fuente de los datos: Instituto Nacional de Estadística e Informática

(INEI)

6 PBI per cápita de Perú PBI_percap • Tipo de variable en el modelo econométrico: Independiente

• Unidad de medida: En miles de dólares


• Fuente de los datos: Banco Central de Reserva del Perú (BCRP)

7 Densidad poblacional de

Perú

Hab/km2 • Tipo de variable en el modelo econométrico: Independiente

• Unidad de medida: En número de personas


• Fuente de los datos: Instituto Nacional de Estadística e Informática

(INEI)


33

Participantes

Es preciso indicar que los datos de la muestra fueron variables macroeconómicas del Perú,

por lo que se obtuvo como un agregado del país mas no refiriéndose a alguna empresa en

específico.

Por lo que, el muestreo utilizado para la siguiente investigación es el muestreo

estratificado, el cual se refiere a un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la

población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos), en este caso sería el

salario mínimo de la población peruana.

Gracias a los datos obtenidos del INEI, hemos obtenido el sueldo mínimo por unidad de

persona, de esta forma nos permite tener una población homogénea. De igual forma, hemos

obtenido el PBI per cápita, que nos ayuda a medir la relación entre el nivel de renta del Perú y su

población. Con esos datos, junto con el ingreso de ventas de productos de consumo masivo,

productos del hogar, productos industriales y comida de animal podemos identificar el objetivo de

nuestra investigación, el cuál es evaluar la efectividad de la micro segmentación que está usando

Alicorp para incrementar sus ventas en el presente año comparándolo con los últimos 10 años.

Instrumentos de investigación

Cabe recalcar que los datos de todas las variables fueron recolectados de fuentes

netamente secundarias (base de datos públicas) por lo que no se empleó ningún instrumento de

investigación para obtener información por lo que la información que podía ser de relevancia para

el trabajo era de carácter confidencial para la empresa Alicorp.

Debido a esto, en la presente investigación nos limitamos a extraer información de fuentes

públicas o secundarias recolectando información factual e indicadores.

Procedimientos

En esta sección se detalla cómo se recolectaron los datos de las variables propuestas.

Primero, del programa de Bloomberg, se extrajo los datos acerca de los ingresos en ventas

de productos de consumo masivo, productos del hogar, productos industriales y comida de animal

de la empresa Alicorp, estos datos incurren dentro del periodo de los años del 2009 al 2018.

Asimismo, de una memoria del BCRP y la página web oficial de BCRP, se pudieron obtener los

datos sobre el PBI per cápita y el sueldo mínimo, para finalmente obtener de una memoria del INEI

la densidad poblacional, todo respecto a los años entre el 2009 y el 2018.

34

Plan de análisis

Con el fin de lograr los objetivos planteados al inicio de esta investigación, se vació la

información obtenida mediante el programa estadístico Eviews para poder obtener una mejor

comprensión de los datos.

En esta sección presentaremos y explicaremos los test que utilizamos para poder realizar

la medición de nuestras variables

Cabe mencionar que, nuestra investigación es de forma panel, ya que usamos una

recopilación de datos la cual tiene observaciones de algún suceso a lo largo del tiempo.

Estos datos, están ordenados por año para estudiarlos de forma continua y poder

compararlos entre sí; un modelo para el estudio de data panel sería:

- 𝑌𝑖𝑡 = 𝑎𝑖 + 𝑏𝑥𝑖 +∈𝑖𝑡

- Y = variable dependiente

- X = variable independiente

Primero, realizamos el test de Jarque-Bera, el cual fue aplicado a las variables que

tenemos (Ingresos, Densidad poblacional, PBI per cápita y sueldo mínimo), gracias a este test,

podemos comprobar si es que se sigue una distribución normal gracias a la probabilidad.

Además, utilizamos el test de Fisher para medir la importancia y relevancia de cada

variable. De esta manera, es posible identificar las variables a considerar para la elaboración de

estrategias que puede desarrollar Alicorp y la información relevante para alimentar las

computadoras y softwares para el uso de inteligencia artificial.

Por último, utilizamos el test de Hausman, se utiliza para determinar si los determinantes

del modelo de datos son más consistentes teniendo como base el modelo de efectos aleatorios o

fijos.

En nuestro caso, ambos test nos arrojaron resultados al final de menos del 5%, lo que es

un porcentaje aceptado para ambos test.

En el presente trabajo, hemos utilizado algunos tests los cuáles fueron los siguientes y se

presentan con sus respectivas fórmulas:

- Test de Jarque – Bera

- Test de Hausman

Las variables de nuestro trabajo son las siguientes:

- Densidad poblacional: DenPob (independiente)

- PBI per cápita: PBIcap (independiente)

- Sueldo mínimo: SuelMin (independiente)

- Ingresos: Ing (dependiente)

Ing = 𝛽1 + 𝛽2𝐷𝑒𝑛𝑃𝑜𝑏 + 𝛽3𝑃𝐵𝐼𝑐𝑎𝑝𝐴 + 𝛽4𝑆𝑢𝑒𝑙𝑀𝑖𝑛 + 𝑢𝑖𝑡

Resultados.

Presentación de resultados.

Este análisis usó el test de Jarque-Bera y se aplicó a las variables mencionadas en la

investigación, que fueron emparejadas con las series restantes.

El test de Jarque-Bera nos indica si es que se sigue una distribución normal o no, ya que

las probabilidades asociadas a este estadístico deben ser mayores a 0.05, de lo contrario si este

fuera menor a 0.05 no seguiría una distribución normal.

35

36

Tabla 8

Estadísticos descriptivos

INGRESOS

PBI PER CAPITA

SUELDO MÍNIMO

DENSIDAD

POBLACIONAL

Media 1654.389 5991.208 739.7500 30.62730

Mediana 1468.000 6220.450 750.0000 30.64450

Máximo 4048.900 6832.560 930.0000 31.98900

Mínimo 194.7000 4166.090 550.0000 29.13200

Deviación Estándar

1084.980

792.7070

116.1340

0.9954877

Asimetría

0.715707

-1.211964

-0.152012

-0.069212

Curtosis 2.708049 3.411065 2.120153 1.708971

Jarque – Bera

3.556965

10.07401

1.444268

2.809860

Probabilidad 0.168894 0.006493 0.485715 0.495363

Sumatoria

66175.54

239648.3

29590.00

1225.092

Sum Sq. Dev 45910103 24506988 525997.5 35.55983

Observaciones 40 40 40 40

Nota: Elaboración propia. (Eviews)

Se puede apreciar que en el gráfico tenemos lo siguiente:

- En cuanto a la variable ingresos, el estudio nos muestra una probabilidad de 0.168894

lo que nos indica que sigue una distribución normal de acuerdo a Jarque Bera se considera así

cuando el resultado es mayor a 0.05.

- En cuanto a la variable densidad poblacional, el estudio nos muestra una probabilidad

de 0.495363 lo que nos indica que sigue una distribución normal de acuerdo a Jarque Bera se

considera así cuando el resultado es mayor a 0.05.

37

- En cuanto a la variable sueldo mínimo, el estudio nos muestra una probabilidad de

0.485715 lo que nos indica que sigue una distribución normal de acuerdo a Jarque Bera se


- En cuanto a la variable PBI per cápita, el estudio nos muestra una probabilidad de

0.006493 lo que nos indica que no sigue una distribución normal de acuerdo a Jarque Bera se


En cuanto a su importancia:

Nos ha ayudado la realización de este Test de Jarque Bera, para identificar que tipo de

distribución sigue cada una de nuestras variables, ya que al contar con 40 observaciones el

resultado obtenido es mucho más preciso y se pudo obtener mejores probabilidades e identificar

de una manera más óptima aquellas variables que son relevantes para nuestro estudio y cuáles

no lo eran.

Tabla 9

Fixed – Normality test

Variable Coeficiente Sts. Error T - Estadístico Probabilidad

C -22306.44 3721.238 - 5.994359 0.0000

Densidad poblacional 828.4650 148.3858 5.583181 0.0000

PBI Per Cápita 0.141067 0.094414 1.494129 0.1446

Sueldo mínimo -3.052354 1.425632 - 2.141054 0.0397

Effects Specification

Cross – section fixed (dummy variables)

Root MSE

Mean dependant var

S.D. dependant var

Akaike info criterion

Schwarz criterion

Hannan – Quinn criter

Durbin – Watson stat

223.3706

R – squared

0.956529

1654.388 Adjusted R- squared 0.948625

1084.980 S.E. of regression 245.9229

14.00554 Sum squared resid 1995777

14.30110 Log likelihood -273.1108

14.11240

0.738404

F – statistic

Prob (F-statistic)

121.0200

0.000000


38

Interpretación:

- Este test nos indica que el resultado debe ser mayor a 0.05 para que exista normalidad

de distribución de los errores.

- En cuanto al PBI per cápita es una variable relevante con un 0.1446, lo que indica que

existe una distribución normal de los errores, ya que el Test de normalidad combinado indica que

si la probabilidad es mayor a 0.05 afirma la relevancia de la variable.

- En cuanto a los ingresos no es una variable relevante con un 0.0000, lo que indica que

no existe una distribución normal de los errores, ya que el Test de normalidad combinado indica

que no hay probabilidad si es menor a 0.05.

- En cuanto a la densidad poblacional no es una variable relevante con un 0.0000, lo que

indica que no existe una distribución normal de los errores, ya que el Test de normalidad

combinado indica que no hay probabilidad si es menor a 0.05.

- Finalmente, en cuanto al sueldo mínimo no es una variable relevante con un 0.0397, lo

que indica que no existe una distribución normal de los errores, ya que el Test de normalidad

combinado indica que no hay probabilidad si es menor a 0.05.

Análisis de coeficientes:

- Densidad poblacional: Se obtiene un coeficiente positivo (828.4650), lo que nos indica

que, a mayor incremento de la población, mayor es el consumo por cada individuo.

- PBI per cápita: Se obtiene un coeficiente positivo (0.141067), lo que nos indica que lo

que percibe cada individuo de forma mensual influye en la cantidad de compra que puedan

realizar las personas sobre los productos de Alicorp.

- Sueldo mínimo: Se obtiene un coeficiente negativo (-3.052354), lo que nos indica que la

probabilidad de compra de los productos es baja, y esto se puede deber a que compran productos

de mayor calidad o nivel como Procter & Gamble.

39

Tabla 10

Panel – Random test

Variable Coeficiente Std. Error T - Estadístico Probabilidad

C -22291.47 3772.671 -5.908670 0.0000

Densidad poblacional 827.8662 148.3727 5.579639 0.0000

PBI per cápita 0.140837 0.094411 1.491740 0.1445

Sueldo mínimo -3.045933 1.425475 -2.136785 0.0395

Efectos de Especificación

S.D Rho

Cross – Section random

1245.581 0.9625

Idiosyncractic random

245.9229 0.0375

Weighted Statistics

Root MSE

230.3424

R – squared

0.845474

Mean dependant var 103.0907

Asdjusted R- squared 0.832597

S.D. dependant var 593.4319

S-E- pf regression 242.8023

Sum squared resid 2122306

F- statistic 65.65684

Durbin – Watson stat 0.693568

Prob (F – statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R – squared

0.246764

Mean dependant var

1654.388

Sum squared resid 34581122

Durbin – Watson stat 0.042565


Interpretación de las probabilidades:

- Este test nos indica que el resultado debe ser menor a 0.05 para que sea significativa.

- En cuanto al PBI per cápita no es una variable significativa con un 0.1445, ya que el

Random Test indica que si el resultado es mayor a 0.05 afirma que la variable no es significativa.

- En cuanto a los ingresos si es una variable significativa con un 0.0000, ya que el Random

Test indica que si el resultado es menor a 0.05 afirma que la variable es significativa.

40

- En cuanto a la densidad poblacional si es una variable significativa con un 0.0000, ya

que el Random Test indica que si el resultado es menor a 0.05 afirma que la variable es

significativa.

- Finalmente, en cuanto al sueldo mínimo si es una variable significativa con un 0.0395,

ya que el Random Test indica que si el resultado es menor a 0.05 afirma que la variable es

significativa.



que, a mayor incremento de la población, mayor es el consumo de los productos de Alicorp por

cada individuo, debido a su significancia alta.


que percibe cada individuo de forma mensual puede ser utilizado para adquirir los productos de

Alicorp por tener una significancia alta.


probabilidad de compra de los productos es baja sumado a que presenta una significancia baja

también, y esto se puede deber a que compran productos de mayor calidad o nivel como Procter

& Gamble.

41

Tabla 11

Random Hausman test

Variable Coeficiente Std. Error T - Estadístico Probabilidad

C -22306.44 3721.238 -5.994359 0.0000

Densidad

poblacional

828.4650

148.3858

5.583181

0.0000

PBI per cápita 0.141067 0.094414 1.494129 0.1446

Sueldo mínimo -3.052354 1.425632 -2.141054 0.0397

Effects Specification

Cross – section fixed (dummy variables)

Root MSE

223.3706

R – squared

0.956529

Mean dependant var 1654.388 Adjusted R – squared 0.948625

S.D. dependant var 1084.980 S.E. of regression 245.9229

Akaike info section 14.00554 Sum squared resid 1995777

Schwarz criterion 14.30110 Log likelihood -273.1108

Hannan – Quinn criter 14.11240 F – statistic 121.0200

Durbin – Watson stat 0.738404 Prob (F – statistic) 0.000000


Interpretación de las probabilidades:

- Con este test, obtenemos el resultado de que el PBI per cápita es una variable relevante

con un 0.1446 para el estudio realizado, ya que es mayor a 0.05.

- En cuanto a la densidad poblacional obtuvimos como resultado 0.0000 lo que nos indica

que esta variable no es relevante, ya que es menor a 0.05.

- En cuanto al sueldo mínimo obtuvimos un resultado de 0.0397 lo que nos indica que esta

variable no es relevante, ya que es menor a 0.05.

- En cuanto a los ingresos obtuvimos un resultado de 0.0397 lo que nos indica que esta

variable no es relevante, ya que es menor a 0.05.

42

- Finalmente, podemos concluir que el Test de Hausman nos arroja como una única

variable relevante al PBI per cápita, lo que tiene relevancia con nuestra investigación, ya que es

un factor macro económico relevante para medir el poder adquisitivo de la población peruana.

- En el Test de Hausman expuesto en la Tabla 10, se puede observar que la probabilidad

de ingresos, densidad poblacional y sueldo mínimo, son menores a 0.05; por lo tanto, se rechaza

la hipótesis nula que expresa que los coeficientes del modelo con efectos fijos no difieren de los

coeficientes del modelo con efectos aleatorios. Por ende, se prefiere el modelo de efectos fijos ya

que es probable que los efectos aleatorios del modelo de data panel con efectos aleatorios estén

correlacionados con una o más regresores.



que tiene una relevancia mayor en cuanto a la cantidad de personas que viven en un sector

específico para la compra de productos.


que tiene una relevancia significante para adquirir los productos de Alicorp.


relevancia del consumo de productos de Alicorp es menor comparándose con otros productos de

otras marcas, por lo que es fácil su reemplazo.

43

Tabla 12

Test de Jarque Bera – Normality Test Series Standardize Residuals

Sample 2009 2018

Observaciones 40

Media

-1.56E-14

Mediana -2.469584

Máximo 457.7325

Mínimo -503.7405

Desviación estándar 226.2162

Asimetría 0.211723

Curtosis 2.804556

Jarque - Bera

0.362507

Probabilidad 0.83422


Interpretación:

Según el Test de Jarque Bera los errores siguen una distribución normal, ya que el p –

value del estadístico de la prueba es de 0.83422 y es mayor al nivel de significancia de 0.05 (p –

value > a) por lo cual no se rechaza la hipótesis.

Discusión

En esta sección del trabajo se detalla el contraste entre los resultados obtenidos y ciertas

investigaciones propuestas en el Capítulo II, en la parte de Antecedentes, para comprobar si

existieron hallazgos similares.

En el libro de Escuder Luján, H. (2017), titulado Impact of Big Data on the Financial Sector,

menciona la importancia del uso del Big Data cómo una nueva técnica de tratamiento y análisis

de grandes bases de datos, el cual se ha convertido en uno de los aspectos más importantes en

la gestión empresarial. En este libro se encontró coincidencia con nuestro trabajo, ya que Alicorp

utiliza la técnica de micro segmentación alimentada por una base de datos de los consumidores

44

asistida por la inteligencia artificial que vienen desarrollando hace un par de años atrás.

Luego, en el artículo de Roquez, A. (2001), titulado Impactos de las tecnologías de

información y comunicación en el Perú.

El autor menciona que el uso de la tecnología y la informática en las telecomunicaciones

no sólo ayuda a realizar actividades y negocios más rápidos, sino que como lo hace Alicorp ayuda

a la optimización de costos y recursos en cuanto al capital humano, ya que al usar este tipo de

tecnología hace más eficiente el desarrollo e investigación de nuevos mercados. Asimismo, se

puede llegar a crear procesos en los que se puede controlar el tiempo de llegada de los productos

a los diferentes canales, tal y como lo hace Alicorp.

45

Conclusiones

En esta sección del trabajo se da detalle del contraste realizado entre los resultados

obtenidos y las hipótesis propuestas, con el objetivo de comprobar si es que dichas hipótesis

planteadas fueron rechazadas o no.

• De acuerdo a los resultados obtenidos con el Random Test, con el modelo de data

panel con efectos aleatorios, pudimos concluir que la variable de ingresos es una variable

significativa con un 0.0000. Por lo tanto, no se rechaza la hipótesis general, que nos indica que la

micro segmentación contribuye positivamente en las ventas de productos de consumo masivo,

productos del hogar, productos industriales y comida animal de la empresa Alicorp, pero si se

rechaza la hipótesis general nula.


panel con efectos aleatorios, pudimos concluir que la variable de sueldo mínimo es una variable

significativa con un 0.0395. Por lo tanto, no se rechaza la hipótesis específica 1, que nos indica

que el sueldo mínimo influye positivamente en relación a las ventas de productos de consumo

masivo, productos del hogar, productos industriales y comida animal de la empresa Alicorp en los

años del 2009 al 2018, pero si se rechaza la hipótesis especifica 1 nula.


panel con efectos aleatorios, pudimos concluir que la variable de PBI per cápita no es una variable

significativa con un 0.1445. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis específica 2, que nos indica que

El PBI per cápita influye positivamente en relación a las ventas de productos de consumo masivo,

productos del hogar, productos industriales y comida animal de la empresa Alicorp en los años

del 2009 al 2018, pero no se rechaza la hipótesis especifica 2 nula, la cual refiere a que el PBI

per cápita no influye de ninguna manera en las ventas de la empresa Alicorp.


panel con efectos aleatorios, pudimos concluir que la variable densidad poblacional es una

variable significativa con un 0.0000. Por lo tanto, no se rechaza la hipótesis específica 3, que nos

indica que la densidad poblacional impacta positivamente en relación a las ventas de productos

de consumo masivo, productos del hogar, productos industriales y comida animal de la empresa

Alicorp en los años del 2009 al 2018, pero si se rechaza la hipótesis especifica 3 nula.

46

Recomendaciones

En esta sección del trabajo se da detalle a las principales sugerencias sobre los resultados y

conclusiones obtenidos del presente trabajo de investigación. Además, realizaremos ciertas

reflexiones sobre el nuevo estudio de segmentación de mercados en base a la

microsegmentación asistida por la inteligencia artificial.

• Primero, nos hemos dado cuenta de la importancia de evaluar los distintos factores

macro económicos como base para saber el comportamiento de consumo de la población

peruana. Debido a ello, hemos podido apreciar que el factor del PBI per cápita no ha sido de tanta

relevancia al no influir ni positiva ni negativamente en el consumo de productos masivos,

productos del hogar, productos industriales y comida animal en el mercado peruano. Sostenemos

que este resultado, se da porque los factores como ingresos y el sueldo mínimo han jugado un

papel más importante en el momento de adquirir alguno de los productos en cuanto a los rubros

anteriormente mencionados.

• Segundo, recomendamos a las empresas considerar como factor relevante el

incremento o la disminución del sueldo mínimo de la población, dependiendo del estado político

en el que se encuentre el país, ya que esto influirá en la cantidad y frecuencia con la que la

adquirirán sus productos o contraten sus servicios.

• Tercero, la densidad poblacional también tiene un rol fundamental en las ventas, ya

que de acuerdo al número de habitantes por metro cuadrado es que se puede también segmentar

por distritos, lo que ayuda a las empresas a generar mejores estrategias de distribución y así

poder tener una mayor presencia en cada uno de sus productos. De igual manera, esta variable

ayuda a poder dividir los sectores y así estudiarlos por separado conociendo a su mercado

objetivo e investigando sobre sus gustos y preferencias. De ahí, que el marketing y el desarrollo

de sus productos sea de forma más especializada porque se le ofrece a cada sector lo que

realmente necesita satisfaciendo sus necesidades.

• Por último, consideramos importante tomar en cuenta la micro segmentación como

parte del estudio de mercado de las empresas, ya que comprando las ventas desde el año 2009

hasta el año 2018 de Alicorp, nos hemos dado cuenta que efectivamente sus proyecciones de

ventas para lo que fue el 2019 y lo que serán los próximos años han ido en aumento gracias a la

micro segmentación ayudada de la inteligencia artificial que vienen desarrollando ya hace unos

años atrás. De ahí, que Alicorp haya podido desarrollar estrategias mucho más segmentadas

enfocadas en cada clase de cliente que tienen y al público al que se dirigen.

47

Referencias

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http://leesnutricion.blogspot.com/2012/10/conceptos-generales-de-la-nutricion.html

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http://leesnutricion.blogspot.com/2012/10/conceptos-generales-de-la-nutricion.html

49

Anexos

Anexo 1. Matriz de consistencia (parte 1)

Tipo Problemas Objetivos Hipótesis

Principal

¿En qué medida contribuye la micro segmentación

como impulsadora de ventas de productos de consumo

masivo, productos del hogar, productos industriales y

comida animal de Alicorp en Perú para el periodo del

2009 al 2018?

Determinar de qué manera contribuye la micro

segmentación como impulsadora de ventas de

productos de consumo masivo, productos del

hogar, productos industriales y comida animal en

la empresa Alicorp en Perú para el periodo del

2009 al 2018.

La micro segmentación contribuye positivamente

en las ventas de productos de consumo masivo,

productos del hogar, productos industriales y

comida animal de la empresa Alicorp.

Específico

1

¿En qué medida influye el sueldo mínimo en relación a

las ventas de productos de consumo masivo, productos

del hogar, productos industriales y comida animal en la

empresa Alicorp en Perú para el periodo del 2009 al

2018?

Precisar cómo influye el sueldo mínimo en

relación a las ventas de productos de consumo

masivo, productos del hogar, productos

industriales y comida animal en la empresa Alicorp

en Perú para el periodo del 2009 al 2018.

El sueldo mínimo influye positivamente en relación

a las ventas de productos de consumo masivo,


comida animal de la empresa Alicorp en los años

del 2009 al 2018.

Específico

2

¿Cómo influye el PBI per cápita en relación a las ventas

de productos de consumo masivo, productos del hogar,

productos industriales y comida animal en la empresa

Alicorp en Perú para el periodo del 2009 al 2018?

Especificar de qué manera influye el PBI per

cápita en relación a las ventas de productos de

consumo masivo, productos del hogar, productos

industriales y comida animal en la empresa Alicorp

en Perú para el periodo del 2009 al 2018.

El PBI per cápita influye positivamente en relación

a las ventas de productos de consumo masivo,


comida animal de la empresa Alicorp en los años

del 2009 al 2018.

Específico

3

¿En qué medida impacta la densidad poblacional en

relación a las ventas de productos de consumo masivo,

productos del hogar, productos industriales y comida

animal en la empresa Alicorp en Perú para el periodo del

2009 al 2018?

Señalar en qué medida impacta la densidad

poblacional en relación a las ventas de productos

de consumo masivo, productos del hogar,

productos industriales y comida animal en la

empresa Alicorp en Perú para el periodo del 2009

al 2018.

La densidad poblacional impacta positivamente en

relación a las ventas de productos de consumo

masivo, productos del hogar, productos industriales

y comida animal de la empresa Alicorp en los años

del 2009 al 2018.


50

Anexo 2. Matriz de consistencia (parte 2)

Tipo Variables de la

hipótesis

Dimensiones Justificación de la tesis Metodología de la tesis

Dependiente: VEN

Independientes:

ING_CONSMAS,

ING_PRODHOG,

ING_PRODIND,

ING_COMANI, RMV,

PBI_PERCAP, HAB/KM2

Estadísticos del test de cointegración de

Fisher.

Escaza literatura sobre los datos

internos de la empresa Alicorp, y poca

información de los datos antes del 2009.

Gusto de las autoras por averiguar las

nuevas estrategias a seguir por la

empresa Alicorp, mediante la micro

segmentación empleada en las ventas

sobre productos de consumo masivo,

productos del hogar, productos

industriales y comida de animal, y la

mejora de ello a través del tiempo.

Principal limitación y beneficio de la

tesis:

Limitación: Escases de los datos

específicos de las ventas por la

empresa Alicorp

Beneficio: Conocimiento de una nueva

estrategia de Alicorp, para ser utilizada

como modelo en diferentes empresas.

Muestra:

Conjunto de variables macroeconómicas de Perú,

entre los años 2009 y 2018 (40 observaciones).

Tipo de investigación:

Cuantitativa

Diseño de investigación:

No experimental (análisis longitudinal).

Plan a seguir:

Recolección de los datos.

Aplicación de tests estadísticos del test de

cointegración de Fisher y Hausman.

Principal

Específico 1 Dependiente: VEN

Independiente:

ING_CONSMAS

Estadísticos del test Hausman.

Específico

2

Dependiente: VEN

Independiente:

ING_PRODHOG


Específico

3

Dependiente: VEN

Independiente:

ING_PRODIND


Específico

4

Dependiente: VEN

Independiente:

ING_COMANI


Específico 5 Dependiente: VEN

Independiente: RMV


Específico

6

Dependiente: VEN.

Independiente:

PBI_PERCAP


Específico

7

Dependiente: VEN

Independiente: HAB/KM2



Nota: Elaboración propia. 51

Anexo 3: Base de datos de la Investigación

Tabla Año Ingresos Sueldo Mínimo PBI per cápita $ Densidad Poblacional

Consumo masivo 2009 1975.1 550 4166.09 29.132

Consumo masivo 2010 2379.5 580 5022.49 29.462

Consumo masivo 2011 2658.3 675 5771.57 29.798

Consumo masivo 2012 2641.9 750 6387.79 30.136

Consumo masivo 2013 3475.9 750 6583.12 30.475

Consumo masivo 2014 3562.1 750 6492.05 30.814

Consumo masivo 2015 3703.9 750 6053.11 31.152

Consumo masivo 2016 3684.8 850 6031.37 31.489

Consumo masivo 2017 3800.7 850 6571.93 31.826

Consumo masivo 2018 4048.9 930 6832.56 31.989

Productos del hogar 2009 864 550 4166.09 29.132


Productos del hogar 2011 1265.5 600 5771.57 29.798








Comida animal 2009 194.7 550 4166.09 29.132

Comida animal 2010 255.6 580 5022.49 29.462

Comida animal 2011 320.6 675 5771.57 29.798

Comida animal 2012 500.2 750 6387.79 30.136

Comida animal 2013 877.7 750 6583.12 30.475

Comida animal 2014 1248.4 750 6492.05 30.814

Comida animal 2015 1417.6 750 6053.11 31.152

Comida animal 2016 1430.4 850 6031.37 31.489

Comida animal 2017 1739.7 850 6571.93 31.826

Comida animal 2018 2087.5 930 6832.56 31.989

Productos industriales 2009 204.44 550 4166.09 29.132










52

Anexo 4: Tabla de estadísticos descriptivos

Fuente: Eviews

53

Anexo 5: Fixed Normality test

Fuente: Eviews

54

Anexo 6: Panel Random test

Fuente: Eviews

55

Anexo 7: Random Hausman test

Fuente: Eviews

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