Metodología basada en análisis de decisiones para distribuir geográficamente una fuerza de ventas

• Mario Luis Chew-Hernández ^[1] ; Leopoldo Viveros-Rosas ^[1] ; Verónica Velázquez-Romero ^[1]
  1. [1] Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco, Unidad de Estudios de Posgrado e Investigación
• Localización: Ingeniería, investigación y tecnología, ISSN 1405-7743, ISSN-e 2594-0732, Vol. 19, Nº. 3, 2018
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A decision analytic methodology for determining the geographical dispersion of a salesforce
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• Resumen
  • español

    Este trabajo aborda el problema que enfrentan las comercializadoras al decidir la forma en que deben distribuir a sus vendedores entre los clientes potenciales (empresas que podrían realizar una compra) de su región de operación. Se presenta una metodología, basada en análisis de decisiones, cuyo objetivo es incorporar formalmente a esta decisión la información disponible sobre clientes potenciales y vendedores. Luego de definir métricas para las cualidades de ambos conjuntos, se usan diagramas de influencia para calcular la venta esperada de una asignación cliente potencial-vendedor dada. Pre-calculando la venta esperada de las asignaciones, la distribución de clientes potenciales entre los vendedores que maximice la venta total se obtiene resolviendo un problema de programación lineal binario. Para considerar el costo de viaje de los vendedores, dicha distribución óptima se toma como el punto inicial de un algoritmo heurístico incremental. Después de describir la metodología, se trabaja numéricamente un caso de estudio hipotético, para luego concluir sobre el potencial práctico de la misma.

  • English

    This paper addresses the decision made by retailers when establishing how its salesmen are to be distributed among the potential customers (companies that may make a purchase) inside its operation range. A methodology, based on decision analysis, aiming to formally incorporate all available information about potential customers and salesmen to the decision, is presented. First, metrics for the qualities of both sets are developed; then, influence diagrams are used to calculate the expected sale of a specific pairing of potential customer and vendor. By pre-calculating the expected sale of all such pairings, the allocation of potential customers to salesmen that maximizes the total sale is the solution of a linear binary programming problem. If the travel cost of the salesmen is to be considered, this optimal allocation can be the starting point of an incremental heuristic algorithm. After stating the methodology, its numerical application to a hypothetical case study is presented, closing with remarks on its potential practical relevance.