Cuota de mercado, mejor precio y beneficios

Supongamos que el Proyecto para el Hotel Cristal supone 83 habitaciones tipo boutique (de Lujo). Si el hotel trabajace en promedio al año al 65,3% de capacidad entonces en un año las habitaciones-noches vendidas serían: 83 x 0,653 x 365 =19.782. Se ha estimado con la ecuación de regresión lineal que la demanda potencial de noches a vender al año se ajuste a la siguiente ecuación:

Y = 19.782 + 1.754 (X) con un coeficiente de correlación igual a 0,8562 (85,6%), lo que indica que el ajuste entre los datos reales y los datos estimados es aceptable.

Pues bien los diseñadores del proyecto hoteles investigan la respuesta del mercado en relación al futuro lanzamiento de sus servicios y se consideran tres posibles precios para la apertura del hotel con diferentes tasas de penetración del mercado de visitantes. Por ejemplo para el precio mas elevado de US$ 200 la penetración al mercado podría ser del 2%; con el precio medio de US$ 150 es posible atraer el 3% del mercado; y con el precio más bajo de US$ 100 se podría llegar a captar una cuota de mercado del 4%.

Los analistas han estimado para este proyecto unos margenes de beneficio unitario de US$ 24, US$18 y US$ 12, para los precios más altos, intermedio y bajo, respectivamente. Pero los analistas quieren calcular el volumen de demanda total de habitaciones ocupadas considerando las tasas de penetración de mercado para obtener ventas adicionales y también determinar el precio más recomendable para el proyecto, si se desea obtener el mayor beneficio total en 4 años (período infantil de la futura empresa).

Para solucionar este problema los analistas utilizan el MODELO FOURT-WOODLOCKque establece un sistema de cálculo para sucesivos incrementos de la demanda de un período a otro, en función de la cuota de mercado para el hotel o sea de la tasa de penetración del hotel en el mercado, según la demanda potencial en el mismo período y su fórmula es como sigue:

qt = r x q*t ( 1 - r ) elevado a la t

donde r = tasa de penetración del mercado
q* = demanda potencial
elevado a la 0, 1, 2, 3 y 4.

En el primer período las demandas potenciales según las hipótesis de habitaciones-noches y la ecuación de regresión es igual a 19.782 + 1.754 (1) = 21.536; para el período 2 sería igual a 19.782 + 1.754 (2) = 23.290; para el período 3 : 19.782 + 1.754 (3) = 25.044 y para el período 4: 19.782 + 1.754 (4) = 26.798

Sobre estas demandas potenciales, el proyecto hotelero tiene 3 hipótesis de penetración al mercado por período de tiempo, es decir se estima que primero peued haber un incremento de la demanda del 2% con la tarifa o precio más elevado. Entonces para la tasa r = 2% y aplicando el Modelo Fourt-Woolock tendríamos lo siguiente:

= 0,02 x 21.536 ( 1 - 0,02 ) elevado a la cero = 430,7 habitaciones-noches
= 0,02 x 23.290 ( 1 - 0,02 ) elevado a la 1 = 456,5 habitaciones-noches
= 0,02 x 25.044 ( 1 - 0,02 ) elevado a la 2 = 481,0 habitaciones- noches
= 0,02 x 26.798 ( 1 - 0,02 ) elevado a la 3 = 504,4 habitaciones- noches

Al tener el proyecto hotelero una tasa de penetración del 2%, la demanda total que se podría obtener para los cuatros períodos considerados sería igual a : 430,7 + 456,5 + 481, 0 + 504,4 = 1.872,6 habitaciones noches. Si se conoce el beneficio unitario por cada nueva habitación a colocar en el mercado, entonces es psoible hacer las comparaciones para este resultado con los otros pero suponiendo las otras penetraciones al disminuir los precios , o sea: r = 0,03 y r= 0,04.

Con el precio más elevado de US$ 200, el beneficio unitario que se había estimado era de US$ 24, por lo que

= 24 ( 430,7) = US$ 10.337
= 24 ( 421 + 456,5) = US$ 21.060
= 24 ( 877,5 + 481,0) = US$ 32.604
= 24 ( 1.358,5 + 504,4) = US$ 44.710

TOTAL US$ 108.711 que es el beneficio total estimado para los 4 períodos considerados y con una penetrración al mercado adicional a la demanda potencial del 2%.

Los mismos cálculos se deben hacer para los otros precios, sus penetraciones porcentuales y sus beneficios estimados. La idea centra es comparar los beneficios totales para cada uno de estos escenarios a los fines de seleccionar el mejor precio y el máximo beneficio.