Teoría de Decisión compañía Guaru S. A. de C. V.

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ANALISÍS DE DIAGRAMA DE ÁRBOL

Este tipo de análisis es una herramienta muy útil para definir o ilustrar los problemas de probabilidades de varias etapas, este nos permite identificar la mejor acción inicial, así como, las siguientes acciones a seguir.

Diagrama de Árbol[pic 2]

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Según informes de la empresa, los productos Vagui y Diaval venden 100000 unidades cada uno por año, para calcular el número de unidades vendidas en el trimestre se dividió esa cantidad entre 4 dando un total de 25000 unidades vendidas por trimestre

La probabilidad de vender Nuestro producto “Wendy” se obtiene restando el porcentaje de competencia a 1 para calcular el porcentaje o la probabilidad de comerciar con nuestro producto deacuerdo al nivel de competencia.

Probabilidad de comerciar con “Wendy” de acuerdo a la competencia en el mercado con 40000 unidades

Competencia

Precio de “Wendy” 100

Precio de “Wendy” 80

Precio de “Wendy” 60

Alta

0.75

0.7

0.625

Media

0.75

0.65

0.55

Baja

0.65

0.55

0.6

El valor esperado de la Información perfecta se obtiene:

EVPI = Valor Esperado Bajo Certeza – Máximo de EMV

EMV = (Resultado del 1° edo. Natural X Probabilidad del 1° edo.) +(Resultado del 2° edo. Natural X Probabilidad del 2° edo.)+…. (Resultado del n-esimo edo. Natural X Probabilidad del n-esimo edo.)

EMV 5 = (4000000X0.75)+(4000000X0.75)+(4000000X0.65) = 3000000+3000000+2600000 = 8600000

EMV 6 = (320000X0.7)+(320000X0.65)+(320000X0.55) = 224000+208000+176000 = 608000

EMV 7 = (240000X0.625)+(240000X0.55)+(240000X0.6) = 150000+132000+144000 = 426000

El Valor Esperado Bajo Certeza = (4000000X0.75)+(320000X0.7)+(240000X0.625) = 3000000 + 224000 + 150000 = 3374000

EMV Maximo = EMV5 = 8600000

EPVI = 3374000 – 8600000 = -5226000 Es lo que se debe pagar por la información perfecta

Además se concluye que la mejor elección del precio para el producto “Wendy” es de 100 euros por el valor EMV obtenido

Enseguida se evalúan las alternativas de las ramas del árbol:

Las alternativas de ganancias en el primer trimestre para los diferentes precios que puede tener el producto “Wendy” son:

EMV5 = (4000000X0.75)+(4000000X0.75)+(4000000X0.65)-95000 = 3000000+3000000+2600000-95000 = 8600000 = 8505000

EMV 6 = (320000X0.7)+(320000X0.65)+(320000X0.55)-95000 = 224000+208000+176000-95000 = 608000 = 513000

EMV 7 = (240000X0.625)+(240000X0.55)+(240000X0.6)-95000 = 150000+132000+144000-95000 = 426000 = 331000

Lo cual nos indica que el precio de 100 Euros nos dejara una mayor ganancia el primer trimestre. Ahora podemos sustituir ese nodo de decisiones por una rama de estado natural por $8505000.00 .Pasando al siguiente nodo de decisión para saber si producir o no el producto “Wendy” se realizan las siguientes consideraciones:

EVM 2 = (8505000X0.8) = 6804000.00

EMV 3 = (3575000X1)+(3575000X1) = 3575000+3575000 = 7150000.00

Se multiplica por 1 el valor esperado del estado natural 3 debido a que el caso de estudio nos dice que los productos “Vagui” y “Diaval” venden 100000 unidades por año cada uno , lo cual deja claro que a pesar de la competencia se venden 25000 unidades por trimestre (100000/4 trimestres) con una probabilidad de 1 o de 100%

Adicionalmente el caso menciona que el estudio de mercado es 80% correcto para una competencia alta a un precio alto, por lo cual se multiplica el valor obtenido del nodo de decisión 2 por 0.80. Observando los valores se determina que los productos “Vagui y Diaval” generan mayores ganancias que el nuevo producto “Wendy” en el primer trimestre, por lo que se aconseja no lanzar el producto nuevo al mercado debido a que generaría menores ganancias que los productos existentes y además generaría costos adicionales para la producción del producto.

DIAGRAMA DE INFLUENCIA

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CONCLUSIONES

Creo que la mejor posibilidad es la venta del producto es de 80 euros, ya que el nivel competitivo alto baja, el mediano baja y el nivel competitivo bajo sube, esto nos da que es una de las posibilidades más óptimas para la distribución del nuevo producto en el cuál pueda ganar mercado.

El análisis utilizando el árbol de decisiones es una herramienta mu útil que nos sirve para