6_sigma___T4A2_Ejercicio.Hans_Krakaur.pdf
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School
Aguascalientes Institute of Technology *
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Course
INDUSTRIAL
Subject
Business
Date
Nov 24, 2024
Type
docx
Pages
50
Uploaded by maytegonzalez2819
INGENIERÍA INDUSTRIAL
SEIS SIGMA-LEM-1205-2022B
Actividad 2. Tema 4
“Ejercicios”
Profesor: Ana María Velázquez González
Alumno: Dirk Hans Krakaur Floranes
Fecha: 3 de Octubre de 2022
Contenido
Seis Sigma. Actividad 2 Tema 4. “Ejercicios”
Parte
I.
Problemas
........................................................................................................................
3
Parte
2.
Causa
Raíz
del
problema
y
Herramientas
....................................................................
16
Introducción
................................................................................................................................
16
1.
Lluvia
de
ideas.
.......................................................................................................................
16
1.1
Brainstorming
Directo.
.......................................................................................................
17
1.2
Brainstorming
Inverso.
......................................................................................................
18
1.3.
Brainstorming
de
estrella.
.................................................................................................
19
1.3.1.
Estrella:
Comunicación
con
el
cliente
........................................................................
19
1.3.2.
Estrella:
Marketing
.....................................................................................................
19
1.3.3.
Estrella:
Sistema
de
contabilidad.
..............................................................................
20
2.
Técnica
de
los
5
por qué
.........................................................................................................
22
2.1.
Conclusión
obtenida
por
medio
de
los
5
por
qué
........................................................................................
23
3.1.
Diagrama
Ishikawa
..............................................................................................................
24
4.1.
Matriz
de
causa
y
efecto.
.....................................................................................................
25
5.1.
Gráfica
de
control
.................................................................................................................
26
5.1.
Diagramas
de
correlación
....................................................................................................
26
5.1.1
Conclusión
sobre
las
gráficas
de
correlación
.................................................................
28
6.1.
Diagrama
de
Pareto
.............................................................................................................
28
6.1.1
Conclusión
en
base
a
Diagrama
de
Pareto.
...................................................................
29
7.1.
AMEF
para
proceso
de
desarrollo
web.
...............................................................................
32
8.2.
Estadística inferencial con data obtenida del primer cuatrimestre de operaciones, en el
2022.
...........................................................................................................................................
33
8.3.
Experimento
DoE
aplicado
en
el
primer
cuatrimestre
de
operaciones,
en
el
2022
..............
39
8.3.1.
Resultados
obtenidos.
...................................................................................................
41
8.3.1.1
Resultados
obtenidos
para
las
diferentes
redes.
.....................................................
41
8.3.1.1
Resultados
obtenidos
para
los
diferentes
valores
de
volumen.
...............................
42
8.3.2
Conclusión
obtenida
mediante
el
experimento
DoE
..................................................................................
43
Conclusión
..................................................................................................................................
44
Bibliografía.
.................................................................................................................................
45
Introducción:
Debido a la diferencia temática entre los ejercicios de estadística y la aplicación de
estos en la práctica, la actividad se presenta en dos partes. En la primera se lleva a
cabo la descripción, desarrollo y solución de los ejercicios, junto con su respectiva
conclusión. Cada problema se presenta en una página independiente.
En la segunda parte, se presenta el resto de la actividad, donde se identifica y valida la
causa raíz, se utilizan las herramientas estudiadas con anterioridad en el curso y se
aplican los conocimientos estadísticos de la presente unidad.
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Parte I. Problemas
1. Una muestra aleatoria de 8 cigarros de una marca determinada tiene un contenido
promedio de nicotina de 4.2 mgr y una desviación estándar de 1.4 mgr. ¿Está esto de
acuerdo con la afirmación del fabricante de que el contenido promedio de nicotina no
excede de 3.5 miligramos? Utilice un valor P en su conclusión y suponga que la
distribución de los contenidos de nicotina es normal.
n= 8
𝑥̅
= 4.2
α= 0.04
σ= 1.4
Hipótesis.
H
0
: µ ≤ 3.5 H
1
: µ> 3.5
Estadístico de prueba: ? =
𝑥̅− ?
?
⁄ ?
√
Regla de decisión: para α= 0.04 ; z
α = 1.75 Aceptar H
0 si z
0 ≤ 1.75
Rechazar H
0 si z
0 > 1.75
Evaluando el estadístico de prueba.
? = 𝑥̅− ?
4.2− 3.5
1.4
⁄
= 1.4142
?
⁄ ?
√8
Toma de decisión: Como z
0 = 1.4142 < 1.75 ; se acepta la hipótesis H
0
Conclusión: al no rechazar H
0 significa que el contenido promedio de nicotina en los
cigarrillos no excede los 3.5 mgr. El valor de significancia considerado es de .04, que es
menor que el valor de P tradicional de .05, utilizado con frecuencia para señalar la baja
aleatoriedad de los resultados. Un valor de P bajo, indica que hay una mayor certeza de
que los resultados no son generados por el azar.
√
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2.
El año pasado, los empleados del Departamento de Sanidad de una ciudad donaron un
promedio de $10.00 a la patrulla de voluntarios de rescate. Pruebe la hipótesis, en el
nivel de significancia de 0.01, de que la, contribución promedio este año es aún de
$10.00 si una muestra aleatoria de 12 empleados indicó una donación promedio de
$10.90 con una desviación estándar de $1.75. Suponga que las donaciones tienen
distribución aproximadamente normal.
Resolviendo el planteamiento se tiene que con un nivel de significancia de α = 0,01, es posible afirmar que la contribución promedio de este año es aún de $10.00 dólares.
Determinar las Variables Significativas Desarrollo:
Datos
n=12
σ= 1,75
?
= 0,01 =10,90 µ=10
Hipótesis:
Ho: µ = 10
H1: µ ≠ 10
Estadístico de prueba:
Sustituimos los valores: Para un nivel de significancia de ?
= 0,01, el valor de tabla (Distribución Normal) de Zt (1-0,01=0,99) para esta prueba es igual a 2,33.
Regla de decisión:
Se rechaza Ho si pZt ó Ze<-Zt.
Conclusión: No se rechaza Ho, existen evidencias significativas de que la contribución promedio este año es aún de $10.00 dólares
3.
Por experiencias pasadas se ha encontrado que el tiempo para que realicen un examen
los estudiantes del último año escolar es una variable aleatoria normal con una media
de 35 minutos. Si a una muestra aleatoria de 20 estudiantes del último año le tomó un
promedio de
33.1 minutos realizar este examen con una desviación estándar de 4.3 minutos, pruebe
la hipótesis en el nivel de significancia de 0.025 que minutos en contraposición a la
alternativa de que minutos.
Como la probabilidad es mayor a la insignificancia se acepta hipótesis nula de que la media de la población es menor a 35 minutos.
Explicación:
Probabilidad de distribución normal:
Para contrastar la información: si la probabilidad que que obtendremos a continuación es menor a la
significancia α se rechaza la hipótesis nula
Datos: x = 35 min
μ = 33,1 min σ =4,3min α = 0,25
Ho : M<35
minutos Ha :
M=35 minutos P
(x≤35) =?
Tipificamos la variable
Z: z= (x-μ)/σ
Z = (35-
33,1)/4,3 Z=
0,44
Valor que ubicamos en la tabla de distribución normal y obtenemos:
P(x≤35 ) = 0,65
Conclusión: Como la probabilidad es mayor a la insignificancia se acepta hipótesis nula, o sea que
la media de la población es menor a 35 minutos
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4.
Se sabe que el contenido de nicotina de una marca de cigarros tiene distribución
aproximadamente normal con una variancia de 1.3 miligramos. Pruebe la hipótesis de
que
2 = 1.3
, en contraposición a la alternativa de que
2 ≠ 1.3 si una muestra aleatoria
de 8 de estos cigarros tiene una desviación estándar s = 1.8
. Utilice un nivel de
significancia de 0.05.
Hipótesis.
H
0
: σ
2 = 1.3 ; la varianza del contenido de nicotina es de 1.3 mg H
1
: σ
2 ≠ 1.3 la varianza del contenido de nicotina no es de 1.3 mg
Estadístico de prueba: ?
2
(?−1)?
2
=
?
2
con v = n- 1 gl
Regla de decisión: para α
= 0.05 y v = n – 1 = 7 ; X
0.025;7 = 16.013 y X
0.975;7 = 1.69
Rechazar si X2 < 1.69 ó X
2 > 16.013
Evaluar estadístico.
?
2 = (?−1)?
2 = (8−1)1.8
2
?
2
= 17.4462
1.3
Toma de decisión: como X2 = 17.4462 > 16.013 se rechaza la Hipótesis H
0
Conclusión: al rechazar la H
0 se demuestra que la varianza del contenido de nicotina no es de 1.3 mg
5. Una gran compañía manufacturera de automóviles está por decidir si comprar una
marca A o una marca B de neumáticos para sus nuevos modelos. Para ayudarle a
optar por una de ellas, se lleva a cabo un experimento utilizando 12 de cada marca.
Los neumáticos se "corren" hasta que se dañan. Los resultados son:
Marca A
x
1
37900 Km
s
1
5100
Km
Marca B
x
2
39800
Km
s
2
5900 Km
Pruebe la hipótesis, en el nivel de significancia 0.05, de que no hay diferencia en las dos
marcas de neumáticos. Asuma que las poblaciones tienen distribución aproximadamente
normal.
Datos
𝑥̅
1
̅ = 37900 𝑘?
?
1
= 5100 𝑘?
̅
̅
𝑥̅
2
̅ = 39800 𝑘?
?
1
= 5900 𝑘?
α
= 0.05
N
1 = 12
N
2 = 12
Hipótesis
H
0 : μ
1 = μ
2
H
a : μ
1 ≠ μ
2
𝑥̅
?
̅ − 𝑥̅
?
37900 − 39800
−1900
? =
=
=
= −0.84
?
2
?
2
5100
2
5900
2
√2167500 + 2900833
√ ?
? + ? ?
√
+
?
?
Para gl = 22 y α
/2= 0.025
12
12
?
(0.025;22) = ±2.074
Conclusión: Como -2.074< - 0.84 < 2.20 se acepta la hipótesis nula de que las medias son iguales, lo que significa que no existe diferencia significativa entre los neumáticos.
6.
Los siguientes datos representan los tiempos de duración de las películas producidas por 2 compañías cinematográficas:
Compañí
a
Tiempo (minutos)
1
102 86
98 109 92
2
81 165 97 134 92
87 114
Pruebe la hipótesis de que el tiempo de duración promedio de las películas producidas por la
compañía 2 excede al de las de la compañía 1 en 10 minutos, en contraposición a la
alternativa unilateral de que la diferencia es superior. Utilice un nivel de significancia de 0.1 y
asuma que las distribuciones de los tiempos son aproximadamente normales con
variancias iguales.
Datos: 𝑥̅
1
= 97.4
𝑥̅
2
= 110.0
?
2
1
= 78.8
?
2
2
= 913.33
Sustitución en fórmula:
?
2
?
2
2
( ? 1 + ? 2
)
? =
1
2
= 7.38 = 7
?
2
2
?
2
2
( ? 1
)
?
1
− 1
( ? 2
)
+ ?
2
− 1
? = 0.1
?/2 = 0.05
?
0.05;7 = 1.89
𝐸??𝑖?𝑎𝑑? 𝑝𝑢??𝑢𝑎? = |𝑥̅
1
− 𝑥̅
2
| = 12.6
?
2
1
𝐸𝑟𝑟?𝑟 𝑑? ???𝑖?𝑎𝑐𝑖ó? = ?
0.05
√ ?
?
2
2
+
?
2
= 22.86
12.6 − 22.86 < 𝑢
1
− 𝑢
2
< 12.6 + 22.86
−10.26 < 𝑢
1
− 𝑢
2
< 35.46
Conclusión: Se puede concluir con una confianza del 90% que la diferencia entre los tiempos de duración promedio de las películas que ofrecen las compañías se encuentra en el intervalo −10.26 < u1
1
2
1
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− u2 < 35.46 .
7.
Se lleva a cabo un estudio para comparar el tiempo que tardan hombres y mujeres en
armar un producto determinado. Las experiencias anteriores indican que la distribución
de tiempos tanto para hombres como para mujeres es aproximadamente normal pero la
variancia de los tiempos para las mujeres es menor que la de los hombres. Una
muestra aleatoria de tiempos para 11 hombres y 14 mujeres arroja los siguientes
datos:
Hombres
Mujere
s
n
1 = 11
n
2 = 14
S
1 = 6.1
S
2 = 5.3
Pruebe la hipótesis de que
2
2 en contraposición a la alternativa
2
2 . Utilice un nivel
1
2
1
2
de significancia de 0.01.
Hipótesis.
H
0
: ?12 = ?22
H
1
: ?12 > ?22
Estadístico de prueba: f = ?1
2
/ ?2
2
Regla de decisión: para α
= 0.05 ; (10 ; 13) f = 2.67
Rechazar H
0 si f > 2.67
Evaluar el estadístico de prueba:
f = ?1
2
/ ?2
2
= 6.1
2
/ 5.3
2
= 1.33
Toma de decisión: como z = 1.33 < 2.67 no se rechaza la hipótesis H
0
Conclusión
: al aceptar H
0 significa que ?12 = ?22 ; o sea que no existe diferencia entre las varianzas.
8. Un fabricante está interesado en la resistencia a la tensión de una fibra sintética. se
sospecha que la resistencia está relacionada con el porcentaje de algodón en la fibra.
Para investigar esto, se emplean cinco niveles de porcentaje de algodón, y se corren
cinco réplicas en orden aleatorio; con ello se obtienen los datos siguientes:
Porcentaje de algodón
Observaciones
1
2
3
4
5
15
7
7
15
11
9
20
12
17
12
18
18
25
14
18
18
19
19
30
19
25
22
19
23
35
7
10
11
15
11
A.
¿Los diferentes porcentajes de algodón afectan de manera significativa la resistencia de la fibra?, considere un nivel de significancia del 5%.
Hipótesis.
Ho: Todos las medias son iguales. No hay diferencia entre los tratamientos.
H1: Por lo menos una media es diferente. Si hay diferencia entre los tratamientos
Como el P-valor < 0,05 indica que se rechaza la hipótesis Ho, por lo tanto SI existe diferencia entre los tratamientos.
Conclusión
: Se puede decir con un 95% de significancia que el porcentaje de algodón si afecta la resistencia a la tensión de la fibra sintética.
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B.
Determine los pares de medias significativamente diferentes empleando la prueba de rango múltiple de Duncan, con α = 0.05 .
Contraste
Sig.
Diferencia
15 - 20
*
-5,6
15 - 25
*
-7,8
15 - 30
*
-11,8
15 - 35
-1,0
20 - 25
-2,2
20 - 30
*
-6,2
20 - 35
*
4,6
25 - 30
*
-4,0
25 - 35
*
6,8
30 - 35
*
10,8
* indica una diferencia significativa.
Conclusión: Se puede observar que existe diferencia en 8 de los 10 pares de medias, lo cual corrobora que el porcentaje de algodón SI afecta la resistencia de la fibra.
C.
Obtenga las estimaciones puntuales de la media general y los efectos de cada tratamiento.
Tabla de Medias para Resistencia por % Algodón con
Intervalos de confianza del 95,0%
Error Est.
% Algodón
Casos
Media
(s agrupada)
15
5
9,8
1,26965
20
5
15,4
1,26965
25
5
17,6
1,26965
30
5
21,6
1,26965
35
5
10,8
1,26965
Total
25
15,04
La media general es 15,04 y las medias de los tratamientos
son: 15% = 9,8
20% = 15,4
25% = 17,6
30% = 21,6
35% = 10,8
D.
Aplicar la prueba de Bartlett para probar la igualdad de varianzas de
tratamientos con α = 0.05
Verificación de Varianza
Prueba
Valor-P
de Bartlett
0,93309
0,919766
Conclusión: Debido a que el Valor-P > 0,05 se concluye que NO existe diferencia entre
las desviaciones estándar
.
E.
Si el objetivo es obtener la mayor resistencia, ¿qué técnica recomendaría? Explique
La resistencia va aumentando progresivamente según el porcentaje de algodón, hasta
llegar al 30% después de este punto, la resistencia disminuye considerablemente. El
punto óptimo, donde se obtiene la mayor resistencia, es con el 30%. Recomendaría que
en la aplicación de este porcentaje se utilizara una metodología de calidad robusta,
para que el porcentaje sea siempre exactamente el mismo.
9.
Se estudia la resistencia a la compresión del concreto, así como cuatro técnicas de mezclado diferentes. Del estudio se obtienen los siguientes datos:
Técnica de
mezclado
Resistencia a la compresión (lb/pulg
2
)
1
3129
3000
2865
2890
2
3200
3300
2975
3150
3
2800
2900
2985
3050
4
2600
2700
2600
2765
A.
¿Los diferentes técnicas de mezclado afectan de manera significativa la resistencia del concreto?, considere un nivel de significancia del 5%.
Hipótesis.
Ho: Todos las medias son iguales. No hay diferencia entre los tipos de mezclado sobre la resistencia del concreto.
H1: Por lo menos una media es diferente. Si hay diferencia entre los tipos de mezclado sobre la resistencia del concreto.
Como el P-valor < 0,05 indica que se rechaza la hipótesis Ho, por lo tanto SI existe diferencia entre los tratamientos
Conclusión: Se puede decir con un 95% de significancia que el tipo de mezclado SI afecta la resistencia a la compresión del concreto.
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B.
Determine los pares de medias significativamente diferentes empleando la prueba de rango múltiple de Duncan, con α = 0.05
.
Pruebas de Múltiple Rangos para Resistencia por Tipo
de mezclado según Duncan
Contraste
Sig.
Diferencia
1 - 2
*
-185,25
1 - 3
37,25
1 - 4
*
304,75
2 - 3
*
222,5
2 - 4
*
490,0
3 - 4
*
267,5
* indica una diferencia significativa.
Conclusión: Se puede observar que existe diferencia en 5 de los 6 pares de medias, lo
cual corrobora que el tipo de mezclado SI afecta la resistencia a la compresión del
concreto.
C.
Obtenga las estimaciones puntuales de la media general y los efectos de cada tratamiento
Tabla de Medias para Resistencia por Tipo de mezclado
con intervalos de confianza del 95,0%
Tipo de mezclado
Casos Media
1
4
2971,0
2
4
3156,25
3
4
2933,75
4
4
2666,25
Total
16
2931,81
Conclusión:
La media general es 2831,81 y las medias de los tipos de mezclado son: 1 = 2971,10
2 = 3156,25
3 = 2933,75
4 = 2666,25
D.
Aplicar la prueba de Bartlett para probar la igualdad de varianzas de tratamientos con α =
0.05
Verificación de Varianza
Prueba
Valor-P
de Bartlett
0,711581
0,870475
Conclusión: Debido a que el Valor-P > 0,05 se concluye que NO existe diferencia entre las desviaciones estándar.
E.
Si el objetivo es obtener la mayor resistencia, ¿qué técnica recomendaría? Explique
La técnica que ofrece la mayor resistencia es la número 2. Esto es evidente en las medidas de las medias del punto anterior.
Parte 2. Causa Raíz del problema y Herramientas
Introducción.
En esta etapa de analizar, la empresa Arma tu negocio Digital ha encontrado las
principales causas a corregir para logar alcanzar el objetivo planteado con su Big Y, de
llevar el promedio de los ingresos mensuales a $3500.
Para lograr esto se aplicaron diversas técnicas como la lluvia de ideas, los 5 por qué y
la formación de la matriz causas efecto, así como también se aplicaron herramientas
gráficas y estadísticas para determinar de manera cuantitativa, indicadores que
permitieran esbozar hacia donde debe la empresa esbozar sus esfuerzos, tomando
como referencia la información registrada para el ejercicio de operaciones del 2021 y
comparándola con la data recopilada, en el primer cuatrimestre del año 2022.
Por último se planteó un experimento DoE, con el cual se obtuvieron resultados muy
alentadores, ya que se encontró una frecuencia y volumen ideal para la publicación por
unas redes sociales en específico, con el fin de conseguir nuevos clientes y el aumento
en la contratación de servicios, con la consiguiente consecuencia de obtener un
aumento en la media mensual de los ingresos obtenidos.
1. Lluvia de ideas.
En la empresa Arma tu Negocio Digital, se reunieron el programador, el diseñador, el
copywriter y la asesora legal, para realizar técnicas de lluvia de ideas y discutir la
problemática de la empresa. La duración de fue de alrededor de 2 horas, en la cual se
hicieron 3 sesiones con intervalos de 10 minutos de descanso entre una y otra. La
temática de las tres sesiones fue la misma, definida como “los ingresos brutos
mensuales a $3500”, con la salvedad de que en cada una de las sesiones, se aplicó
una técnica de lluvia de ideas diferente, siendo Brainstorming Directo en la primera,
Brainstorming Inverso y por último Brainstorming de estrella.
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1.1 Brainstorming Directo.
Tema: Subir los ingresos brutos mensuales a $3500.
Hacer campañas en redes sociales.
Mejorar los sistemas de comunicación
Ofrecer más servicios
Cobrar por hora de trabajo
Hacer marketing para conseguir nuevos clientes
Contratar un servicio de internet por antena satelital
Hacer landing pages de ofertas
Implementar los servicios a ofertar en la página propia del negocio
Usar un Kanban en físico, con notas auto adhesivas visibles a todos los del
equipo.
Buscar alternativas de cobro
Implementar sistemas de comunicación con el cliente
Llevar una mejor contabilidad
Contabilizar las horas de trabajo invertidas.
Aplicar estrategias de post ventas.
Lanzar planes por paquetes de servicios relacionados
Implementar una oferta que pueda resultar viral
Ofrecer cupones de descuento para premiar a clientes recurrentes
Escribir 1 o 2 artículos por semana para mejorar el posicionamiento orgánico del
sitio web de la empresa
Diseñar campañas de email marketing
Vender horas de asesoría.
Dar regalos sorpresas con la compra de ciertos servicios o paquetes
Aplicar en plataformas de freelance como Workana.
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1.2 Brainstorming Inverso.
Tema: Subir los ingresos brutos mensuales a $3500.
Trabajar de gratis.
Conseguir clientes mala paga.
Trabajar con personas conflictivas.
Trabajar para personas demandantes de atención excesiva.
Cobrar precios muy bajos en las ofertas
No cumplir con los acuerdos.
No lograr lo que se le promete al cliente.
Hacer desarrollos incompletos
Dar malos tratos al clientes.
Ser confusos y poco claros en las explicaciones que deben drasele a los clientes.
No tener límites y alcances de los servicios ofrecidos bien definidos.
Trabajar de palabra sin contratos escritos
No hacer publicidad no estrategias de marketing.
No tener un sitio web propio
No mostrar un portafolio con los trabajos realizados
No invertir en tiempo de formación.
No hacer mantenimiento a la plataforma de trabajo.
Mantener sistema de boca a boca en la consecución de clientes.
No invertir en desarrollar una imagen corporativa.
No presentar elementos diferenciadores con el resto de la competencia.
Entrar a guerra de precios como estrategia de consecución de clientes
Bajar los precios de los servicios como estrategia para cierre de contratos.
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1.3. Brainstorming de estrella.
Tema: Subir los ingresos brutos mensuales a $3500.
1.3.1. Estrella: Comunicación con el cliente.
¿Quién?
Atención al cliente
¿Qué?
Sistema de comunicación pago
¿Cuándo?
Cuando el cliente quiera comunicarse de forma personalizada.
¿Dónde?
En el sitio web.
¿Por qué?
Porque atender al cliente consume recursos valiosos, que deben ser contabilizados
como parte del servicio prestado y tener comunicación premium, ayuda a fidelizar con
los clientes que requieren o desean ser tratados de forma especial.
1.3.2. Estrella: Marketing.
¿Quién?
Diseñador de estrategias de marketing
¿Qué?
Idear estrategias con las cuales captar nuevos clientes.
¿Cuándo?
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De forma continua, con planes que se diseñen, implementen y evalúen mes a mes.
¿Dónde?
Redes sociales y sistemas de publicidad digital paga.
¿Por qué?
Porque para mantener un nivel mensual de ingresos, es importante invertir en.
Publicidad efectiva, que permita la captación de nuevos clientes que compren los
servicios ofertados por la empresa.
Estrella: Plataforma de trabajo.
¿Quién?
Gerente de la empresa.
¿Qué?
Contratar servicio de internet satelital
¿Cuándo?
A la brevedad posible.
¿Dónde?
Sede física de la empresa.
¿Por qué?
Porque tener una buena conexión a internet, es parte fundamental en la prestación de
servicios de desarrollo web.
1.3.3. Estrella: Sistema de contabilidad.
¿Quién?
Encargado de la contabilidad
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¿Qué?
Registro de ingresos, egresos, costos, gastos e inversiones, así como horas de trabajos y recursos usados y existentes
¿Cuándo?
Cada día de trabajo
¿Dónde?
En un programa especial, destinado para tal fin.
¿Por qué?
Porque la contabilidad, es la base mediante la cual se puede obtener información
relevante, acerca de la realidad financiera y funcional de la empresa, con la cual poder
discernir entre cuales prácticas están funcionando de las que no.
Estrella: Project Management.
¿Quién?
Project Manager
¿Qué?
Armar un proyecto con objetivos, métricas de seguimiento, fechas de entrega e hitos a cumplir
¿Cuándo?
Con cada nuevo proyecto que se empecé con un cliente.
¿Dónde?
En un sistema de seguimiento de proyectos
¿Por qué?
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Porque es una buena forma de cumplir cabalmente con los requisitos del cliente, sin
ninguna clase de desperdicios y al mismo tiempo sirve de protección contra mal
entendidos y desacuerdos que puedan surgir con quiénes han contratado los servicios
de la empresa.
2. Técnica de los 5 por qué.
Para hallar la raíz del problema principal existente en Arma tu Negocio Digital, se aplicó
la técnica de los 5 por qué, de modo tal que pudiesen hallarse causas subyacentes en
la gran problemática que representa para la empresa, la cual es haber facturado un
promedio de $125,6 mensual durante el año 2021, por lo cual se comenzó con la
siguiente pregunta:
¿Por qué se facturó un promedio de $125,6 mensual durante el año 2021?
Porque la empresa contaba principalmente con un solo cliente que la subcontrataba,
siendo este el que terminaba por controlar la cola de trabajo.
¿Por qué se contaba principalmente con este único cliente?
Porque la empresa tenía como sistema de captación de clientes y no invertía esfuerzos
ni recursos en promocionarse y aplicar estrategias de marketing.
¿Por qué la empresa no aplicaba estrategias de marketing?
Porque tenía un gran desperdicio de tiempo y esfuerzo, en darle un trato excesivamente
personalizado a este único cliente
¿Por qué se le daba un trato excesivamente personalizado a este cliente?
Porque no se contaba con ningún sistema de atención al público, ni se han definido
ninguna política acerca del manejo de los mismos.
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¿Por qué no se ha definido ninguna política de atención al público?
Porque no se le ha tomado en cuenta, debido al desconocimiento de la importancia que
tiene y la desestimación con la que se ha valorado, en cuanto esto puede influir en el
rendimiento de la empresa.
2.1. Conclusión obtenida por medio de los 5 por qué.
Luego de aplicar la técnica de los 5 por qué, se ha llegado a la conclusión de que la
empresa debe definir unas políticas de atención a los clientes, que le permita tener un
marco de referencia en cómo actuar ante estos, ya que el no tener límites claros
definidos ocasiona que se tengan desperdicios de esfuerzos y de tiempo que podrían
emplearse en cuestiones también fundamentales, como lo es la publicidad y el
marketing que permitirían la consecución de nuevos contratos y el aumento del
promedio mensual de ingresos.
Así mismo luego de definir estas políticas, se cree conveniente desarrollar una
plataforma de atención al público, que esté en consonancia con dichas políticas y que
permita la mayor automatización y sistematización de su puesta en práctica, para
asegurar de esta manera una sana comunicación con los clientes, que genere
satisfacción en ellos y potencie la productividad de la empresa.
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3.1. Diagrama Ishikawa
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4.1. Matriz de causa y efecto.
Causas / efectos
Bajo rendimiento de la compañía (10)
Desperdicios de tiempo (8)
Ineficiencias en los procesos (8)
Uso de canales inadecuados en la comunicación
Inexistencia de una plataforma de comunicación
4
9
4
4
4
4
104
154
Excesivo trato personalizado con el cliente
4
9
9
184
Escaso uso de herramientas organizativas
1
4
4
74
Una persona haciendo todo el proceso
9
9
9
234
Trabajo de manera artesanal Falta de métrica de control Cartera de diseñadores limitada
Excasos programadores para contratar No son clientes directos
No se invierte en redes sociales No se invierte en publicidad Captación de clientes boca a boca
Servicio a internet por plan de datos
Fallas en el sistema eléctrico
4
4
1
1
1
4
4
9
4
1
4
4
9
9
4
1
1
9
1
4
9
4
1
1
1
1
1
1
4
4
144
104
90
90
50
56
56
170
80
74
Conexión a Internet inestable
9
9
9
234
Clientes tardan en pagar
Contabilidad rudimentaria de las finanzas No se contabilizan horas de trabajo
9
4
9
9
4
1
1
1
1
170
80
106
910
792
552
Escala de valoración relaciòn causa efecto
0
inexistente
1
debil
4
moderada
9
fuerte
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5.1. Gráfica de control.
Con los ingresos obtenidos en el primer cuatrimestre del año 2022, se construyó y 7
veces más, que la media obtenida para el año 2021.
5.1. Diagramas de correlación.
Para la elaboración de este diagrama, se tomó en cuenta la cantidad de clientes que se
tuvo por cada mes del año 2021, así como también el número de servicios ejecutados
por la empresa, para de este modo buscar cual es la correlación que existe entre ambas
magnitudes, a fin de determinar cuántos clientes se requieren conseguir por mes, para
poder alcanzar la meta de tener un ingreso mensual promedio de $3500. A continuación
se presenta la tabla, que registra los datos de las operaciones realizadas en el año
2021.
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Mes
No de Clientes
Servicios Ejecutados
Ingreso ($)
Enero
1
2
230.0
Febrero
2
4
268.0
Marzo
2
7
604.7
Mayo
2
3
354.5
Abril
0
0
0.0
Junio
0
0
0.0
Julio
1
1
30.0
Agosto
0
0
0.0
Septiembre
0
0
0.0
Octubre
0
0
0.0
Noviembre
0
0
0.0
Diciembre
1
1
20.0
Extrayendo la información pertinente de esta gráfica, se construyó el diagrama de
correlación, que relaciona la cantidad de clientes con el número de servicios promedios
que se ejecutaron.
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Se encontró una correlación lineal con coeficiente de determinación igual a 0.942, lo
cual quiere decir que la ecuación encontrada representa con bastante exactitud los
datos mediante los cuales se obtuvo. Del estudio de los ingresos reportados para el
2021, se obtuvo que el valor medio del costo de los servicios prestados fue de $72.76.
Al usar la ecuación para probar con diferentes cantidades de clientes y luego
multiplicando estas por el valor medio del costo de los servicios, se obtuvo que para 21
clientes, se pronostica la ejecución de 49 servicios y la obtención de $3565.24 como
ingreso.
5.1.1 Conclusión sobre las gráficas de correlación.
Los resultados por medio de esta técnica, hace evidente la necesidad que se tiene tanto
de subir el valor del trabajo realizado, y hacer esfuerzos de mercadeos que permitan la
consecución de mayor cantidad de clientes. Se ha recomendado a l empresa, lograr un
aumento del valor de sus servicios sea tres veces mayor al valor actual, ya que de este
modo el objetivo de la cantidad de clientes se reduciría a solo 7, con un pronóstico de
17 servicios a ejecutar y la obtención de un ingreso de $3710.76.
6.1. Diagrama de Pareto.
Del diagrama de Ishikawa se tomaron las causas principales o mas generales que se
determinaron en ser, las causante de la baja productividad que hubo en el año 2021, y
a continuación se hizo un análisis junto a los conformantes de la empresa Arma tu
Negocio Digital, para establecer una frecuencia de veces, en que estas causas
sucedieron a lo largo del año, lo cual produjo la siguiente tabla, de la cual se extrajo la
data necesaria para elaborar el diagrama de Pareto correspondiente.
Causas
Frecuencia
Frecuencia
acumulada
Porcentaje
Porcentaje
acumulado
Comunicación
249
249
61,79
61,79
Captación de clientes
81
330
20,10
81,89
Gestión de finanzas
36
366
8,93
90,82
Plataforma
21
387
5,21
96,03
Metodología de trabajo
12
399
2,98
99,01
Recursos Humanos
3
402
0,74
99,75
Otros
1
403
0,25
100,00
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Diagrama de Pareto
Causas de bajo promedio en ingresos del 2021
300
250
200
150
99,01
99,75
100,00
100
81,89
90,82
96,03
Frecuencia
61,79
Porcentaje Acumulado
50
0
6.1.1 Conclusión en base a Diagrama de Pareto.
Lo que se sospechaba como una de las principales causas que originaron el problema,
se vislumbra en el diagrama como las causas de mayor peso a corregir, para lograr un
aumento en los ingresos mensuales de la empresa. Se tiene que tanto la comunicación
con el cliente, como los mecanismo en la consecución de estos, son dos aspectos que
la empresa debe abordar de inmediato en este 2022, para lograr aumentar la cantidad
de dinero que entre, por concepto de su prestación de servicios.
Por tal motivo se sugirió tomar las siguientes acciones, primero pasar el modelo de
negocio y cobrarlo por horas de trabajo, en vez de por monto fijo, de tal modo que el
esfuerzo de prestar atención al cliente y tiempo de asesoría, sea tomado en cuenta al
momento de realizar los cobros, lo cual va traer como consecuencia, que las
interacciones innecesarias con los clientes se minimicen y quede ese tiempo extra, para
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invertirlo en la segunda recomendación, la cual es generar contenido para las redes
sociales, que permita hacer marketing y conseguir la venta de servicios adicionales, que
engrosen los ingresos de la empresa.
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7.1. AMEF para proceso de desarrollo web.
Proceso
Fecha:
Desarrollo de
Sitio Web
04/03/2022
Equipo:
Programador
Diseñador
Aquiles Gonzalez
Douglas Quintero
Copywriter
Asesor Legal
Arianna Ruiz
Claudia Vasquez
Subproceso
Descripción
Modo portencial de falla
Efecto Potencial de la falla
Severidad
Causa potencial de falla
Ocurrencia
Controles actuales Controles actuales Detección de prevención
de detección
NPR
Acciones recomendadas
Empresa no tomada en cuenta
No se da nuevo contrato
1
Poca participación en el
10
No existe
No existe
10
100
Invertir en Marketing
Captación cliente
proceos de captación
Proceso mediante el cual se
Propuesta no convence a cliente
No se da nuevo contrato
3
Mal manejo de cliente
7
No existe
No existe
5
105
Evaluar propuestas hechas
Lentitud en abordaje de cliente
Descontento en el cliente
5
Mala organización
3
No existe
No existe
5
75
Mejorar comunicación
consigue iniciar un nuevo contrato
de desarrollo web.
Presupuesto sobrestimado
Cliente lo rechaza
3
Mala valoración de recursos
3
Revisión de
No existe
5
presupuesto
45
Evaluar presupuestos
Mala valoración de recursos
3
Revisión de
No existe
5
105
Evaluar presupuestos
Presupuesto infravalorado
Riesgo de perdidas de dinero
7
presupuesto
Eatapa en la que se
Lentitud en el cobro
Retrasos para iniciar el proyecto posible
descontento de cliente
3
Mal gestión de cobro
3
No existe
No existe
5
45
Automatizar recordatorios de
la empresa consigue
cobro
Cobro de primera parte
un primer ingreso
de capital para poner
Porcentaje por debajo de lo adecuado
empresa debe usar su capital para poner
en marcha el trabajo
5
Mala valoración de
presupuesto
5
No existe
No existe
5
125
Revisar presupuestos antes de
entregar a cliente
en marcha el desarrollo
Congelamiento de cobro por parte de plataformas de pago
empresa debe usar su capital o incurrir en solicitud d eprestamos para poner en marcha el trabajo
8
Falta de antigüedad en el uso
de la plataforma
1
Uso consistente y
continuado de las
No existe
3
plataformas
24
No usar nuevas plataformas en trabajos presupuestados por más de $100
Preparación del proyecto
Fase en la quie se
Comunicación lenta
Retrasos para iniciar el proyecto
3
Mala gestión de comunicación
5
No existe
No existe
5
75
Mejorar comunicación
prepara la infrestructura
Comunicación excesiva
Confusión en el entendimiento de
los requerimientos e instrucciones
5
Mala gestión de comunicación
7
No existe
No existe
5
175
Mejorar comunicación
de trabajo.
Mal entendimiento de los requerimientos
perdida de trabajo, reprocesamiento
Uso de canal inadecuado
5
Solicitud de deatlles No existe
8
280
Organizar correos electronicos
hechos por el cliente
y posible descontento de cliente
7
por correo electrónico
con etiquetas
Diseño de imagen corporativa
Se comprueba que el cliente posea los elementos
principales, de la imagen
Omisión de esta fase
Dificultad en la elaboración del siguiente proceso
5
Error de gestión del proyecto
10
Uso de términos y
condiciones
No existe
1
50
Verificar estado de la imagen
corporativa
corporativa como el logo,
Imagen corporativa incompleta
Introducción de incosiestencias en el
proceso de desarrollo
5
colores y tipografías
y de no tenerlos se ofrece
Mala organización
7
Uso de términos y
No existe
1
condiciones
0
Uso de herramientas
organizativas
servicios para hacerlos
Elaboración de mockups
Diseñador realiza maquetación de
lo que será el futuro sitio web a
Omisión de esta fase
Dificultad en el entendimiento de los requerimientos del cliente retrasos, perdidas de esfeuerzo y dinero y
descontento elevado del cliente
10
Error de gestión del proyecto
10
Presupuestar esta
No existe
1
fase
100
No Omitir bajo ningún pretexto
los elemantos de la imagen
Omisión de maquetas para cierto tipo de
dispositivo (PC, tablets y Mobile)
Dicultadades en el desarrollo de un sitio
web responsivo
6
Error de gestión del proyecto
10
No existe
No existe
1
60
Uso de herramientas
organizativas
Aceptación de Excesivas solcicitudes de
cambios por parte del cliente
Perdidas de tiempo y esfuerzo
8
Mala gestión de cliente
10
No existe
No existe
5
400
mejorar gestión de cliente
Desarrollo de sitio web
En este proceso se toma los
mockups hechos en la fase
anterior y se programan para
dar vida al sitio web, para
posteriormente ser entregado al
cliente
Incumplimiento de requerimientos
Insatisfacción en el cliente
6
Mala comunicación
3
No existe
No existe
3
54
Mejorar comunicación
fallos de implementacion
Descontento en el cliente, perdida de
tiempo, retraso de cobro
2
Mala comunicación o falta de
capacidad técnica
4
No existe
No existe
3
24
Mejorar comunicación
Retrasos en el desarrollo
Descontento en el cliente, retraso de
cobro
4
Mala organización
8
Uso de herramientas No existe
5
organizativas
160
Uso de herramientas
organizativas
Caídas de sistemas up and running
Descontento e insatisfaccion en el cliente proporcional al tiempo y momento de la caída
10
Falta de capacidad técnica
1
No existe
No existe
10
100
Trabajos que puedan hacer caer el sistema, hacerlos en
horas de menor tráfico de
visitantes
Desarrollo con baja optimización
Descontento en el cliente, perdida de
tiempo, retraso de cobro
3
Falta de capacidad técnica
5
No existe
No existe
5
75
Uso de herramientas
organizativas
Correción de observaciones
En este subproceso, se recogen
todas las observaciones hechas
por cliente, acerca del desarrollo
terminado, y se procesan para
tomar medidas y correciones
Aceptar cambios u observaciones que no
corresponden
Perdida de tiempo y esfuerzo, retraso en
el cobro
7
Mala gestión de cliente
10
No existe
No existe
5
350
mejorar gestión de cliente
No procesar las observaciones
Insatisfacción en el cliente
10
Error de gestión del proyecto
2
Uso de herramientas
organizativas
No existe
5
100
Uso de herramientas
organizativas
Tardar en el proceso de las observaciones
Descontento en el cliente
8
Mala organización
5
Uso de herramientas No existe
5
organizativas
200
Uso de herramientas
organizativas
Mala comunicación
5
No existe
No existe
10
350
Mejorar comunicación
Retrasos en la comunicación de las
observaciones, por parte del cliente
Perdida de tiempo, retyraso en el cobro
7
Lentitud en el cobro
Retrasos para iniciar el proyecto posible
descontento de cliente
3
Mal gestión de cobro
3
No existe
No existe
5
45
Automatizar recordatorios de
Eatapa en la que se la empresa
cobro
Cobro de segunda parte
cobra el resto faltante, del monto total presupuestado por el trabajo
Congelamiento de cobro por parte de plataformas de pago
empresa debe usar su capital o incurrir
en solicitud d eprestamos para poner en marcha el trabajo
8
Falta de antigüedad en el uso
de la plataforma
1
Uso consistente y
continuado de las
No existe
3
plataformas
24
No usar nuevas plataformas en
trabajos presupuestados por
más de $100
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8.2. Estadística inferencial con data obtenida del primer cuatrimestre de
operaciones, en el 2022.
Luego del análisis realizado por medio de la gráfica de correlación, y otras técnicas
como la lluvia de ideas, los 5 por qué, y el cuadro de causas y efectos, se saben
algunas informaciones estadísticas sobre el sistema que representa a la empresa Arma
tu Negocio Digital.
Se cree que el número de servicios prestados esta correlacionado al número de clientes
mensuales, habiendo dos posibles escenarios los cuales son que la correlación sea
exponencial o que la correlación sea lineal, lo cual presenta un escenario más optimista
y el segundo probablemente sea el escenario más realista.
En todo caso se tiene como premisa, que si se logra triplicar el valor promedio de los
servicios prestados, entonces se necesitaría atender entre 3 y 7 clientes cada mes, para
cumplir el objetivo planteado de la big y, que es justamente el tener ingresos brutos
mensuales de $3500.
Otra premisa que se cree hasta el momento, en base a los análisis hechos, es que el
valor del trabajo no ha sido contabilizado de forma correcta, debido a un exceso de
horas empleadas en atender a los clientes de forma personalizada, por tal motivo se
cree que si se facturan estas horas, sucederá una de dos cosas, o los clientes pagarán
con gusto estas horas o dejarán de sobre saturar a la empresa dándole horas libres
para poder buscar y atender clientes adicionales, siendo en cualquiera de los casos, un
aumento en los ingresos de la misma.
Para discernir qué ocurrirá y poder discernir cuál de estas situaciones es la que termine
por resultar, se tomará una muestra de la población conformada por los clientes y sus
respectiva cantidad de servicios solicitados por mes, para determinar si lo que sube es
el promedio del valor de los servicios o la cantidad de servicios solicitados.
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En tal sentido el estudio de estadística inferencial puede plantarse como se muestra a
continuación:
Hipótesis nula: µ <= 72,5 Hipótesis alternativa µ > 72,5
Entre los meses de enero y mayo del 2022, se recolecto la siguiente información, sobre
los
clientes
y
contratos
realizados
por
Arma
tu
Negocio
Digital:
Cliente
Servicio
Monto ($)
Horas prestadas
Mes
Concepto
Pedro Ramírez
1
120
20
enero 2022
SEO On Page
Pedro Ramírez
2
40
12
enero 2022
Arreglos Varios
Pedro Ramírez
3
80
20
Febrero 2022
Desarrollo Landing
Page
Venelectronic S.A.
4
455
72
Febrero 2022
Desarrollo de sitio web
Surti Donuts
5
415
100
Marzo 2022
Desarrollo de sitio web
Pedro Ramírez
6
120
15
Mayo 2022
Redacción SEO
Venelectronic S.A.
7
120
18
Mayo 2023
Redacción SEO
Surti Donuts
8
120
17
Mayo 2024
SEO On Page
Surti Donuts
9
80
15
Mayo 2025
Desarrollo Landing
Page
Surti Donuts
10
120
15
Mayo 2026
Redacción SEO
Fundación Sol
11
400
75
Mayo 2027
Desarrollo de sitio web
Fundación Sol
12
120
20
Mayo 2028
SEO On Page
De los valores reflejados en la tabla, se puede obtener cual ha sido el monto medio del ingreso, así como su respectiva desviación estándar y el número total de muestras.
?
̅ = 182.5
S = 147.83
N = 12
Considerando un nivel de significancia de 0.05 se tiene que:
?
𝑟
=
?
̅ − ?
?
=
√?
182.5 − 72.5
147.83
=
√12
110
= 2.47
42.73
Ahora se busca en la tabla de t de Studen, el valor de t
l, de tal modo que si tr > t
l, se
rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa.
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t
l = t
0.05;12 = 2.18
Conclusión.
Como 2.47 es mayor a 2.18, se rechaza la hipótesis nula, lo cual quiere decir que el
promedio de ingresos obtenidos en el primer cuatrimestre del 2022, supera al promedio
de ingresos obtenidos en el año 2021, lo cual es un indicativo de que las medidas
tomadas están dando mejoras en la productividad de la empresa.
Ahora, se desea saber también, si hay diferencia estadística con respecto a la cantidad
de ingreso que son capaz de producir, en los tres principales servicios que se prestaron
los cuales son: desarrollo web, SEO on Page y redacción de contenido SEO
optimizado.
Para descubrir esta cuestión, se ha calculado el valor de la hora prestada en cada
servicio, como se muestra a continuación en la siguiente tabla:
Desarrollo
6.32
4.15
5.33
SEO On Page
6
7.06
6
Redacción SEO
8
6.67
8
Se va a proceder a realizar un estudio ANOVA y una prueba de rango múltiple de
Duncan, para determinar si alguno de estos valores es estadísticamente mayor al resto,
de tal forma que esto permitiría identificar el servicio que produce mayor rendimiento y
por ende es el que la empresa se debería de esforzar en hacerle mayor publicidad y
mercadeo.
Primero se procedió a realizársele un estudio ANOVA, teniéndose las siguientes
hipótesis:
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Hipótesis nula: µ
desarrollo = µ SEO on Page = µ Redacción
Hipótesis alternativa: al menos una de las medias es diferente.
RESUMEN
Grupos
Cuenta
Suma
Promedio
Varianza
Desarrollo
3
15.8
5.27
1.18
SEO On Page
3
19.06
6.35
0.37
Redacción SEO
3
22.67
7.56
0.59
ANOVA
Origen de la variación
SS
df
MS
F
P-valor
F crítico
Entre las muestras
7.87
2
3.94
5.51
0.0439
5.14
Dentro de las muestras
4.29
6
0.715
Total
12.16
8
El resultado del estudio ANOVA muestra, que para un nivel de significancia del 0.05, el
valor de F (5.51) supera al valor de F crítico (5.14), lo que quiere decir que al menos
uno de estos servicios, tiene un valor por hora diferente, al resto de los otros servicios.
Procedemos a aplicar una prueba de rangos múltiples de Duncan, para poder
determinar cuáles son los servicios, que estadísticamente poseen mayor valor por hora
de trabajo.
Primero procedemos a ordenar de forma descendente, el valor promedio de la hora de
trabajo por cada tipo de servicio diferente.
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Servicio
Promedio($/h)
Redacción SEO
7.56
SEO On Page
6.35
Desarrollo
5.27
Formamos el cuadro de rangos múltiples, con las medias obtenidas.
Desarrollo = 5.27
SEO On Page = 6.35
Redacción SEO = 7.56
Redacción SEO = 7.56
2.29
1.21
-
SEO On Page = 6.35
1.08
-
-
Desarrollo = 5.27
-
-
-
Ahora calculamos el error estándar, pormedio de la siguiente expresión:
? = √
𝐶𝑀𝐸 = √
0.715 = √0.24 = 0.49
?
?
3
A continuación tomando se encuentran en la tabla, los intervalos mínimos significativos, para un nivel de significancia de 0.05 y 6 grados de libertad para el error.
r(0.05;2;6) = 3.46
r(0.05;3;6) = 3.58
Ahora tomando en cuenta dichos intervalos y el valor encontrado para el error estándar, calculamos los rangos mínimos significativos, de la siguiente forma:
r
p = r(α;p;gl)*S
y
r
2 = 3.46 · 0.49 = 1.70
r
3 = 3.58 · 0.49 = 1.75
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Por último comparamos los valores obtenidos para la tabla de rangos múltiples, con los valores
calculados para los rangos mínimos significativos, de tal forma que, si r
Rp > r
p se considera que la
diferencia si es significativa:
Para X
Redacción – X
Desarrollo se tiene que: 2.29 > 1.75 por lo tanto si es significativa la diferencia. Para X
Redacción – X
SEO On Page se tiene que: 1.21 < 1.70 por lo tanto no
es
significativa
la diferencia. Para X
SEO On Page – X
Desarrollo se tiene que: 1.08 <1.70 por lo tanto
no
es
significativa
la diferencia.
Conclusión:
Según los resultados hechos por medio de la prueba de rangos múltiples de Duncan, se
sabe que el servicio que posee un mayor valor por hora de trabajo es el de la redacción
SEO, por lo cual se recomienda a la empresa a promocionar este servicio.
Por último se desea saber, si las varianzas de las poblaciones estudiadas son estadísticamente
iguales, para lo cual aplicaremos una prueba de Bartlett, con nivel de significancia de 0.05
Primera mente calculamos el valor de N, mediante la siguiente expresión:
𝑘
? = ∑ ?
𝑖
= 3 + 3 + 3 = 9
𝑖=1
Ahora se calcula el valor de la variancia de la media general, como se muestra a continuación:
?
2
=
1
∑(?
− 1)?
2
=
2
(1.18 + 0.39 + 0.59) = 0.72
𝑝
? − 𝑘
𝑖
𝑖
𝑖
9 − 3
A continuación, procedemos a calcular el valor del estadístico, para compararlo posteriormente con el valor crítico, mediante el uso de la siguiente expresión:
(? − 𝑘)??(?
2
) − ∑𝑘 (? − 1)??(?
2
)
?
2 =
𝑝
𝑖=1
𝑖
𝑖
?
1 +
1
(∑𝑘
1
1
(
) −
)
3(𝑘 − 1)
𝑖=1
?
𝑖
− 1
? − 𝑘
Luego de sustituir y efectuar las operaciones correspondiente se obtiene:
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?
2
= 0.53
Al buscar el valor crítico en la tabla de chi cuadrado, para un nivel de significancia de 0.05 y 2 grados de libertad se obtuvo que:
2
(0.05;2)
Conclusión:
Debido a que 0.53 < 5.99 se comprueba mediante la prueba de Bartlett, que las varianzas de
cada población para cada una de los diferentes servicios ofrecidos, pueden considerarse
estadísticamente iguales.
8.3. Experimento DoE aplicado en el primer cuatrimestre de operaciones, en el 2022.
Una de las causas encontradas, por las cuales el rendimiento de la empresa fue tan
bajo en el año 2021, es porque el sistema de consecución de clientes era solamente de
boca a boca, y no se invirtió ningún esfuerzo en realizar tareas de marketing
promocional de la empresa. Gracias a que se siguió la recomendación de cambiar el
modelo de negocio, a cobro por horas de trabajo, se pudo obtener un tiempo extra para
invertir en el esfuerzo de hacer un experimento DoE enfocado en la publicación de
contenido a través de las redes sociales.
Por medio de este experimento, Arma tu Negocio Digital desea averiguar cuál es la
frecuencia y cantidad de post que debe publicar por las diferentes redes sociales, para
poder optimizar sus recursos invirtiendo solo en la justa cantidad que va a
transformarse en la más óptima consecución de clientes.
En este sentido se ha diseñado el siguiente experimento DoE para poder recolectar
está información, combinando las frecuencias de 1/día, 2/día y 3/días con una cantidad
?
?
= 5.99
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de redes sociales, compuestas por Facebook, Instagram y LinkedIn, de tal modo que los resultados se recopilaron en la siguiente tabla:
Tabla de resultados para el experimento DoE.
Frecuencias
Red social
1 post x red / día
2 post x red / día
3 post x red / día
Facebook
Volumen 5
Volumen 10
Volumen 15
Clientes 0
Clientes 0
Clientes 0
Servicios 0
Servicios 0
Servicios 0
Instagram
Volumen 5
Volumen 10
Volumen 15
Clientes 0
Clientes 1
Clientes 0
Servicios 0
Servicios 1
Servicios 1
Linkedin
Volumen 5
Volumen 10
Volumen 15
Clientes 0
Clientes 1
Clientes 0
Servicios 0
Servicios 1
Servicios 1
Facebook y Instagram
Volumen 10
Volumen 20
Volumen 30
Clientes 0
Clientes 0
Clientes 0
Servicios 0
Servicios 0
Servicios 0
Facebook y Linkedin
Volumen 10
Volumen 20
Volumen 30
Clientes 0
Clientes 1
Clientes 0
Servicios 0
Servicios 1
Servicios 0
Instagram y Linkedin
Volumen 10
Volumen 20
Volumen 30
Clientes 0
Clientes 0
Clientes 0
Servicios 0
Servicios 0
Servicios 2
Facebook, Instagram y Linkedin
Volumen 15
Volumen 30
Volumen 45
Clientes 0
Clientes 1
Clientes 0
Servicios 3
Servicios 1
Servicios 1
Para comprender la lectura de esta tabla, hay que tomar en cuenta de que cada
recuadro de información está compuesto de tres valores o magnitudes que son:
Volumen: Cantidad total de post publicados por todas las redes elegidas, para un
periodo especifico de experimentación, el cual tiene una duración de 5 días continuos.
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Clientes: Cantidad de nuevos clientes conseguidos en la empresa, durante un periodo
especifico.
Servicios: Número de servicios ejecutados por la empresa, durante un periodo
especifico de experimentación.
Luego, es importante destacar, que el número de servicios por cada periodo de
experimentación no necesariamente corresponde a la cantidad de clientes, esto se
debe a que puede suceder que existan clientes que no sean nuevos y que soliciten
servicios de forma reiterada.
Por último en las tablas donde se recopila la data a ser graficada, se define una variable
llamada “eventos” la cual es simplemente la suma del número de nuevos clientes
conseguidos mas la cantidad de servicios prestados.
Con este experimento se desea caracterizar, cual es el volumen y frecuencia apropiada
publicar, por cada red social en especifico, a manera de invertir mayores esfuerzos
donde se obtengan mejores resultados.
8.3.1. Resultados obtenidos.
8.3.1.1 Resultados obtenidos para las diferentes redes.
Las redes sociales escogidas fueron Facebook, Instagram y Linkedin y el tiempo total
del experimento fue de 90 días, y cada variación en las combinaciones posibles de
frecuencia de publicación y combinación de redes, fue de 5 días continuos.
Red Social
No Clientes
No Servicios
Eventos
Facebook
2
6
8
Instagram
2
10
12
Linkedin
3
10
13
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8.3.1.1 Resultados obtenidos para los diferentes valores de volumen.
Los volúmenes resultante fueron de 5, 10, 15, 20, 30, 45 los cuales se calculan a partir
de la siguiente relación:
Volumen = 5 días x Frecuencia diaria de publicación x Número total de redes
El tiempo total del experimento fue de 90 días, y cada variación en las combinaciones posibles de frecuencia de publicación y combinación de redes, fue de 5 días continuos.
Volumen
No Clientes
No Servicios
Eventos
5
0
0
0
10
2
2
4
15
0
5
5
20
1
1
2
30
1
3
4
45
0
1
1
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8.3.2 Conclusión obtenida mediante el experimento DoE
Las conclusiones obtenidas a través de este experimento nos dicen, que fue la red
Linkedin la que mejor se correlacionaba con la ocurrencia de eventos, de tal forma que
se recomienda que esta sea la principal red en la cual se inviertan los mayores
esfuerzas. Por otro lado se obtuvo que la red social Instagram también es una buena
plataforma, donde la empresa puede hacer marketing, a través de la publicación de
contenido promocional y para hacer comunidad. Por último los indicios parecen indicar,
que Facebook es una red que no es propicia para la promoción de contenido
relacionado a la empresa, sin embargo se recomienda hacer un mínimo de presencia
en esta red.
Con respecto a los volúmenes de publicación, se ha obtenido que el de 15 es el que
parece dar el mejor resultado, tanto para la consecución de nuevos clientes como para
la ejecución de servicios adicionales.
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Por tales motivos la recomendación que se le hace a la empresa, es publicar bajo el siguiente esquema.
En linkedin con una frecuencia de 3 post / día (volumen = 15). En Instagram con una frecuencia de 2 post / día (volumen =10).
En Facebook con una frecuencia de 1 post / día (volumen = 5).
Lo cual da como total, un volumen de 30, al sumar las tres redes y un total de 180 publicaciones mensuales.
Conclusión.
Recopilando toda la información obtenida, a lo largo de esta fase de analizar, se puede
apreciar como los cambios implementados empezaron a surtir efectos positivos con
respecto a las mejoras que se desean alcanzar, puesto que en el primer cuatrimestre
del 2022 se aprecia a través de la gráfica de control, que los ingresos mensuales están
en un rango comprendido entre 3 veces y 7 veces el ingreso promedio del 2021.
Así mismo gracias a la estadística inferencial, se ha demostrado cuantitativamente el
hecho de que la sugerencia de cambiar a un modelo de cobrar el servicio por hora en
vez de por monto total, ha traído un aumento en el valor medio de los servicios de
alrededor de 2.4 veces su valor, con respecto al que se tenía en el 2021.
Ambos resultados indican que cobrar por horas influye directamente en la productividad
de la empresa, debido a que aumenta el valor de sus servicios al no malgastar horas en
atenciones excesivas e innecesarias hacia los clientes, que luego han sido
aprovechada en el esfuerzo de publicar en las redes sociales, para de este modo crear
una comunidad que se ha caracterizado por ser fuente de potenciales clientes de los
servicios, que Arma tu Negocio Digital ofrece.
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Bibliografía.
Albert, E. N., Soler, V. G., & Molina, A. I. P. (2017). Metodología e implementación de
Six Sigma. 3C Empresa: investigación y pensamiento crítico, (1), 73-80.
Automotive Industry Action Group (AIAG) (2010). Measurement Systems Analysis
Reference Manual, 4th edition. Chrysler, Ford, General Motors Supplier Quality
Requirements Task Force
Beatriz Jacob. (29 de marzo de 2021). Capacidad de proceso Cp y Cpk - ¿Satisfacción
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Dunford, R., Su, Q., & Tamang, E. (2014). The pareto principle.
González, E. G., & Panteleeva, O. V. (2016). Estadística inferencial 1: Para ingeniería y
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González, H. G., & Prado, C. A. E. (2021). Aplicación de la herramienta SIPOC a la
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Lumen Gentium, 5(2), 119-134.
Guerrero Andrade, J. C., & Rojas Acosta, S. A. (2008). Optimización del proceso
productivo de la empresa Kubiec utilizando la metodología de calidad Seis Sigma.
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Pérez Domínguez, L. (2020). Aplicación de metodología DMAIC en la resolución de
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Quality Pro Trainning. (10 de abril del 2021). Matriz de causa efecto MC&E. Youtube. https://youtu.be/Ic5mGI1o9QA
Rojas, A. R. F. (2009). Herramientas de calidad. Universidad Pontificia Comillas,
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Carlos Sánchez. (5 de abril de 2020). AMEF Análisis de Modo y Efecto de Falla. Lean
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modo-y-efecto-de-falla/
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