Análisis del market share y previsión de demanda de equipos importados para el mercado de salud
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i7.29055Palabras clave:
Enseñanza; Equipos medico-hospitalares; Datos Governamentales abiertos; Market share; Machine learning; Data analytics; Sistemas productivos.Resumen
Entender el comportamiento económico de un mercado o de un segmento específico se requiere inúmeros procesos. Estos procesos abarcan desde la captura de cada fuente de datos, las normalizaciones tecnológicas que van desde el formato del dato de su origen hasta su consolidación, su homogeneización y aún el enriquecimiento que pueda transformarlo en información de mercado y evaluar la demanda y niveles adecuados de inventarios. El presente trabajo tiene por objetivo desarrollar un prototipo y preséntalo como una aplicación con base en algoritmos de machine learning, que permita determinar el market share de las industrias de equipos importados para el mercado de salud en Brasil y también mejorar la gestión de demanda e inventario de estos sistemas productivos. La naturaleza del objeto de esa pesquisa es de Design Science Research (DSR) para producir o referido prototipo, que fue desarrollado con base nos requisitos levantados por medio de uno estudio de campo con empresas importadoras de equipos médico hospitalario. La base de datos fue obtenida por medio dos datos gubernamentales abiertos (DGA) sobre importación de productos, disponibles no sitio de la Aduana Federal Brasileira. O prototipo presentó como resultados: 90% de exactitud no cálculo de market share, e u factor R2 na regresión linear simples de 0,97 na previsión de demanda para un crecimiento de mercado estimado de 50%.
Citas
Agune, R. M., Gregorio Filho, A. S., Bolliger, S. P (2010). Governo aberto SP: disponibilização de bases de dados e informações em formato aberto. In: Congresso Consad de Gestão Pública, III, Brasília.
ANAHP. Observatório ANAHP. São Paulo, SP (2015). Disponível em: http://www.anahp.com.br/files/ observatorio_anahp_2015_miolo_210x297_web.pdf . Acesso em 14 de fevereiro de 2015.
ANAHP. Observatório ANAHP. São Paulo, SP (2020). Disponível em: https://www.anahp.com.br/dados-do-setor/. Acesso em 14 de maio de 2020.
Ataman, M. B, Heerde, H. J. van, Mela, C. F. (2010). The long-term effect of marketing on brand sales. Journal of Marketing Research, 47(5), pp. 866-882.
Baskerville, R., Baiyere, A., Gregor, S., Hevner, A. & Rossi, M. (2018). Design Science Research Contributions: Finding a Balance between Artifact and Theory. Journal of the Association for Information Systems, 19(5), pp. 358-376.
BRASIL. Agência Nacional de Vigilância Sanitária – ANVISA (2016). Portaria no 2.043, de 12 de dezembro de 1994 e Portaria SVS no 686, de 27 de agosto de 1998. Conceitos técnicos, produtos para área da saúde. Inciso IV do Art. 3o, Decreto no 79.094, de 5 de janeiro de 1997. Disponível em: http://portal.anvisa.gov.br/wps/content/Anvisa+Portal/ Anvisa/Inicio/Produtos+para+Saude. Acesso em 11 de fevereiro de 2016.
Breiman, Leo, Friedman, J.H., Olshen, R.A. e Stone, C.J. (1984). Classification of regression trees. Wadsworth & Books /Cole Advanced Books & Software, Monterey, CA.
Bronnenberg, B. J.; Mahajan, V. & Vanhonacker, W. R. (2000). The emergence of market structure in new repeat-purchase categories: the in-terplay of Market Share and retailer distribution. Journal of Marketing Research, 37(1), pp. 16-31.
Deloitte. Global Healthcare Outlook (2020). Laying a foundation for the future. Dr. Stephanie Allen. Disponível em: https://www2.deloitte.com/global/en/pages/life-sciences-and-healthcare/articles/global-health-care-sector-outlook.html. Acesso em 05 de março de 2020.
Diniz, V. (2010). Como conseguir dados governamentais abertos. In: CONGRESSO CONSAD DE GESTÃO PÚBLICA, III, Brasília.
Farris, P. W; Olver, J. & Kluyver, C. (1989). The relationship between distribution and Market Share. Marketing Science, 8(2), pp. 107-128.
Farris, P. W, Bendle, N. T, Pfeifer, P. E, & Reibstein, D. J. (2006). Marketing metrics 50+ metrics every executive should master. Upper Saddle River, NJ: Wharton School.
Gill, T. G. & Hevner, A. R. (2013). A Fitness-Utility Model for Design Science Research. ACM Transactions on Management Information Systems 4(2), p. 5.
Hevner, A. R., March, S. T., Park, J. and Ram, S. (2004). Design Science in Information Systems Research. MIS Q., vol. 28, no. 1, pp. 75–105.
Hurwitz, J., & Kirsch, D. (2018). Machine Learning For Dummies®, IBM Limited Edition. NJ, Published by John Wiley & Sons, Inc, pp. 3-20.
Kohavi, Ron e Povost, Foster. (1998). Glossary of terms: Machine Learning 30. Disponível em: http://bit.ly/2CIYKNC.
Kotler, P, Keller, K. (2012) Administração de marketing. 14a Edição. São Paulo: Pearson Education do Brasil.
Laporte, T., Demchak, C., Friis, C. (2000). Webbing governance: national differences in constructing the face of public organizations. In: GARSON, G. Handbook of public information systems. New York: Marcel Dekker Publishers.
March, S. & Smith, G. (1995). Design and Natural Science Research on Information Technology. Decision Support Systems 15, pp. 251-266.
McCarthy, J. (1980). Circumscription—A Form of Non-Monotonic Reasoning. Artificial Intelligence 13(1–2), pp. 27–39.
OPEN GOV DATA. (2007). Eight principles of open government data. Disponível em: https://public.resource.org/8_principles.html. Acesso em: 8 dez. 2007.
Peffers, K., Tuunanen, T., Rothenberger, M. A. and Chatterjee, S. A (2007). Design Science Research Methodology for Information Systems Research, J. Manag. Inf. Syst., vol. 24, no. 3, pp. 45–77.
RECEITA FEDERAL (2017). Disponível em: < http://idg.receita.fazenda.gov.br/>. Acessado em 04 de outubro de 2017.
Rust, R. T. & Zahorik, A. J. (1993). Customer satisfaction, customer retention, and Market Share. Journal of Retailing, 69(2), pp. 193-215.
Srinivasan, S., Leszczyc, P. T. L. & Bass, F. M. (2000). Market Share re- sponse and competitive interaction: the impact of temporary, evolving and structural changes in prices. International Journal of Research in Marketing, 17(4), pp. 281-305.
Takeda, H., Veerkamp, P., Tomiyama, T. and Yoshikawam, H. (1990). Modeling Design Processes. AI Magazine Winter, pp. 37–48.
Witten, Ian H. e Frank, Eibe. (2005). Data mining: practical machine learning tools and techniques. Elsevier, pp. 29.
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