Maestría en Administración

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Fecha de inicio: 2020Tema: search.filters.subject.Alimentos

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    Plan de negocio para la implementación de una app digital que permita la venta de comida excedente en locales de Lima Metropolitana
    (Universidad ESAN, 2024) Ayma Pastor, Juan Yobarik; Campo Loayza, Norma Carolina; Herrera Vasquez, Cesar Walter; Salas Mendez, Bryam Wollfgant
    Este trabajo de investigación aborda el desperdicio de alimentos en el sector gastronómico y el aumento de la demanda de servicios de entrega en Lima Metropolitana. Según la FAO, se desperdician 1,300 millones de toneladas de alimentos en el mundo, y en Perú, cerca de 9 millones de toneladas anuales, generando pérdidas económicas y ambientales. El estudio propone un plan de negocio para una aplicación móvil que intermedie la venta de excedentes de comida de restaurantes. Este servicio conecta a los restaurantes con consumidores que buscan adquirir estos productos a precios reducidos, reduciendo el desperdicio. El enfoque en la sostenibilidad, la economía circular y el auge del comercio electrónico justifica su implementación. La investigación identifica un nicho de mercado en los niveles socioeconómicos B, C y D, especialmente en Lima Norte, donde el uso de aplicaciones de delivery es común. La propuesta se diferencia de competidores como Rappi y PedidosYa al enfocarse exclusivamente en excedentes de alimentos. El análisis económico y estratégico demuestra el alto potencial de aceptación y viabilidad, además de generar un impacto social y ambiental positivo.
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    ÍtemAcceso Abierto
    Purchasing food becomes omnichannel: understanding food shopper segments and lifestyles
    (Universidad ESAN, 2020) Gamero Jorge, Christian Anthony
    Global consumption trends and technological disruption is creating the path towards an omnichannel approach in food B2C selling. Food companies have seen an unprecedented evolution in this context, that is challenging their marketing strategies. This thesis tackles this problem by developing a segmentation study in France, employing Latent Class Analysis, based on the use of multiple touchpoints across the food purchase process, aiming to identify customer profiles, channel allocation, and psychographic characteristics related to food consumption. Three segments were identified: Early Omnichannel Adopters, Curious Conservatives, and Uninterested Traditional shoppers. The findings reveal key differences in their adoption of online and mobile touchpoints across the purchase stages, in their expertise purchasing food online, and the impact of the COVID-19 pandemic in channel allocation. A Multinomial logistic regression was then performed to determine psychodemographic differences between the segments and allowing to characterize their food-related lifestyles. The insights developed in this research confirms the utility of LCA analysis to segment customers considering different food purchase phases and multiple touchpoints, using the most recent programming language software, and integrating specific covariates relevant to food shoppers. Food marketers can find valuable to implement a similar approach to reinvent strategies.