Resumen

La previsión de la demanda es una herramienta importante para ayudar a determinar los recursos necesarios de una empresa determinada. En este trabajo, se aplicó la metodología Box-Jenkins para analizar datos históricos de una empresa de reparación de ordenadores personales y proporcionar una previsión del número de llamadas de servicio. La empresa estudiada presenta tres segmentos de clientes: contratos, garantía y guardia. Como cada cliente tiene sus propias características, para representar mejor el comportamiento tendencial y estacional a través de los modelos Box-Jenkins, se desarrolló un modelo de previsión específico para cada segmento. La elección de los modelos óptimos se basó en análisis gráficos y pruebas estadísticas, que llevaron a la decisión de adoptar el modelo AR(1) para prever el número de clientes de contratos, el modelo ARIMA(2,1,0) para los clientes de garantías y el modelo estacional SARIMA(0,1,0)(0,1,1)12 para los clientes de guardia.

1. INTRODUCCIÓN

En la última década, la globalización se ha convertido en la palabra de moda en el mercado mundial. Las empresas que desean permanecer en él, o incluso en sus mercados locales, necesitan ante todo analizar la situación que les rodea y prestar atención a las orientaciones que se toman en el contexto de la globalización.

Según Makridakis et al. (1998), hacer previsiones de la demanda es importante para ayudar a determinar los recursos que necesita la empresa. En tiempos de apertura de los mercados, esta actividad se convierte en fundamental. Los mercados a los que puede acceder la empresa, así como la competencia que se los disputa, cambian continuamente, lo que exige nuevas previsiones de la demanda en periodos más cortos.

En el ámbito de la asistencia técnica informática, la previsión de la demanda de servicios está estrechamente vinculada a la disponibilidad de recursos, tanto humanos como materiales, para prestar un servicio eficaz a los clientes.

Las previsiones de la demanda se elaboran utilizando técnicas cuantitativas y cualitativas o una mezcla de ambas. Según Pellegrini & Fogliatto (2000), los métodos cuantitativos utilizan datos históricos para prever la demanda en periodos futuros.

Una de las técnicas cuantitativas más extendidas es la metodología Box-Jenkins, descrita por estos autores en los años setenta. Los modelos Box-Jenkins parten de la idea de que cada valor de la serie (temporal) puede explicarse por los valores anteriores, utilizando la estructura de correlación temporal que suele existir entre los valores de la serie.

• Materias:Relaciones con los clientes Oferta y demanda Industria informática Soporte técnico
• Subjects:Customer relations Supply and demand IT industry Technical Support
• Palabras claves:Pronóstico; Modelos Box-Jenkins; Modelos ARIMA; Series temporales; Asistencia técnica
• Keywords:Forecasting; Box-Jenkins models; ARIMA models; Time series; Technical assistance