La clave para el desarrollo económico es la innovación. La capacidad que tenga una empresa para implementar y adaptarse a los cambios en sus productos, procesos y estructura definirá el éxito que esta pueda alcanzar. Las empresas ecuatorianas se enfrentan al reto de obtener beneficios económicos y sociales a partir de las innovaciones implementadas. El presente estudio busca identificar un perfil claro de empresas con altas probabilidades de innovar que, a su vez, se traduzca en beneficios económicos reflejados en el crecimiento de sus niveles de ventas. A través de modelos de estimación, se logró reconocer que la innovación en productos y en el ámbito organizacional tienen un efecto positivo y significativo sobre el crecimiento de las ventas, a diferencia de las innovaciones en procesos y en mercadotecnia que no representan factores económicos relevantes. Esta investigación propone una guía para la adaptación de los enfoques de trabajo y utilización de recursos de las empresas ecuatorianas.
La innovación se ha convertido en uno de los motores principales para el desarrollo y posicionamiento internacional de las empresas a nivel global. Estudiar la capacidad y dinamismo de aquellas empresas que presentan un buen desempeño internacional se ha vuelto clave para la elaboración de políticas e incentivos por parte del gobierno a favor de aquellas empresas que aún no han optado por incursionar en el extranjero. El presente trabajo tiene como finalidad analizar la influencia de la innovación en la conducta exportadora del sector manufacturero ecuatoriano determinando aquellos factores que fueron relevantes dentro de su desempeño exportador. Para ello, se modeló la variable desempeño exportador tomando en cuenta factores dinámicos y característicos de aquellas empresas exportadoras. Mediante la aplicación de modelos Logit, se estimó dicha influencia, de lo cual se determinó que aquellas empresas que destinaron sus recursos a Innovación en Producto e Investigación y Desarrollo, aumentaron su probabilidad de desarrollarse internacionalmente, siendo aún mayor dicha probabilidad si la empresa era multinacional en comparación de las empresas locales.
El fútbol es el deporte con más aficionados en el planeta y, por ende, es de esperarse que se manejen cantidades exorbitantes de dinero. Particularmente a la hora de fichar jugadores, los clubes de fútbol desembolsan grandes cantidades de dinero y la pregunta en cuestión es: ¿se justifica que el valor de mercado de un jugador sea tan alto?. Por consiguiente, el presente estudio tiene por objetivo identificar cuáles son las variables que afectan al valor de mercado de un futbolista; para este caso en particular, se tomó en consideración una muestra de jugadores del top 35 de equipos de Conmebol en la temporada 2017-2018. Para lograrlo, se aplicó la metodología de regresión lineal múltiple bajo la aplicación de dos modelos. En el primero se tuvo en cuenta sólo variables referentes al desempeño. En el segundo modelo se incluyeron variables de naturaleza externa. Los resultados revelaron las variables que explican mayormente el valor de mercado de un jugador. A su vez, se aplicaron varias pruebas de validación al modelo final, las cuales demostraron su efectividad. Finalmente, se concluye que el grado de influencia que poseen los jugadores también constituye un factor determinante en el valor de mercado.
La existencia de una empresa está justificada por sus clientes, quienes son considerados como los activos más importantes. Ante mercados más competitivos y donde las necesidades de los clientes son cada vez más exigentes, las empresas buscan eficiencia en el uso y el análisis de datos. Perder clientes es más costoso que atraer nuevos clientes. El estudio sobre el comportamiento del cliente, particularmente su deserción, se ha convertido en una necesidad imperante dentro del ámbito empresarial. En la presente investigación se emplean técnicas de minería de datos para construir modelos de predicción de deserción de clientes, los cuales pueden ser aplicados dentro del mercado de desintermediación financiera. Los modelos estadísticos usados son: Árboles de decisión, bosques aleatorios y regresión logística, estos son evaluados en términos de precisión mediante área debajo de la curva de características de operación del receptor (AUC). La evaluación de los resultados, muestran que el bosque aleatorio tiene un mejor rendimiento que los otros modelos aplicados en el estudio.
The success of a company depends on its ability to build and maintain long-term relationships with its most valuable buyers. Ecuadorian companies face the challenge of identifying, differentiating and segmenting their clients. In response to this need, this study seeks to identify an unconventional form of segmentation based on the expected monetary value of customer billing in the retail sector. To this end, a probabilistic model was implemented that is derived from the Pareto/NBD methodology with a Bayesian hierarchy approach to estimate the customer value (CLV), based on a RFM data structure that considers the recency, frequency and monetary value of customers. After the estimate, the respective segmentation of customers was made where 24% of them were found to generate 68% of sales, therefore, three-quarters of customers are considered unprofitable. This research proposes a more efficient segmentation alternative based on customer value in the context of a retail company.
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