3. Capítulo III: Estudio de Mercado
3.3. Análisis de la Oferta
en litros por habitantes de la Tabla 22. El resultado se muestra en la siguiente Tabla 23 y Figura 7. Se empleará la siguiente ecuación:
Demanda Objetivo Proyectada (mil hab) * Consumo per Cápita Proyectado (L/hab)
= Demanda Objetivo Proyectada (mil L) Tabla 23
Proyección de la Demanda Objetivo (mil L)
Año Demanda Objetivo
Proyectada (mil hab)
Consumo per Cápita Proyectado (L/hab)
Demanda Objetivo Proyectada (mil L)
2023 307.3035 0.5239 160.9963
2024 316.1379 0.5955 188.2601
2025 324.9723 0.6719 218.3489
2026 333.8068 0.7531 251.3899
2027 342.6412 0.8391 287.5102
Nota. Elaboración propia.
Figura 7
Diagrama de Dispersión de Proyección de la Demanda Objetivo (mil L)
Nota. Elaboración propia.
Para el 2027, se espera que la demanda objetivo del pisco sea de 369,4979 mil L.
producto. A continuación, se recopilarán los porcentajes de participación en el mercado nacional de las principales empresas productoras de pisco en la siguiente Tabla 24.
Tabla 24
Participación de Mercado de Pisco por Marca a Nivel Nacional
Marca 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Queirolo 23.76% 24.08% 24.64% 26.73% 27.03% 27.23% 27.58% 30.39% 29.20% 31.31%
Ocucaje 21.00% 21.40% 20.28% 18.89% 18.47% 18.30% 17.19% 16.43% 15.67% 14.92%
La Botija 9.94% 9.42% 11.37% 11.06% 11.71% 12.50% 12.94% 13.49% 14.04% 14.60%
Tacama 13.81% 13.61% 13.27% 12.44% 12.16% 12.05% 11.49% 11.09% 10.69% 10.29%
Vargas 10.50% 10.47% 9.95% 9.68% 9.91% 9.82% 9.52% 9.37% 9.21% 9.06%
Viñas de Oro 7.18% 7.85% 7.58% 8.29% 8.56% 8.48% 8.92% 9.19% 9.46% 9.72%
Sol de Ica 8.29% 8.38% 8.53% 8.76% 8.56% 8.04% 8.38% 8.36% 8.35% 8.34%
Otros 5.52% 4.79% 4.38% 4.15% 3.60% 3.58% 3.98% 1.68% 3.37% 1.76%
Nota. Tomado de Participación de mercado por marca a nivel nacional 2012-2017, Euromonitor, 2018.
Se puede observar que las marcas de Queirolo y Ocucaje son las marcas líderes en el mercado. Asimismo, los principales puntos de venta de las bebidas alcohólicas son:
• Tiendas al por menor
• Minoristas de alimentos
• Pequeños minoristas de alimentos
• Supermercados
• Tiendas de conveniencia
3.3.1. Determinación y Análisis de la Oferta
Primeramente, se analizará la oferta histórica del pisco de los últimos años en la siguiente Tabla 25. Solamente se trabajará con la producción local y exportación del producto, no se considerarán las importaciones, para poder calcular la oferta interna. Para ello, se utilizará la siguiente ecuación:
Producción (mill L) – Exportación (mill L) = Oferta Interna (mill L)
Tabla 25
Histórico de la Oferta Interna de Pisco en el Perú (mill L)
Año Producción (mill L) Exportación (mill L) Oferta interna (mill L)
2010 6.30 0.41 5.89
2011 6.30 0.79 5.51
2012 7.10 1.06 6.04
2013 7.10 0.95 6.15
2014 8.60 1.00 7.60
2015 9.50 1.43 8.07
2016 10.50 1.53 8.97
2017 10.68 1.55 9.13
2018 6.90 1.75 5.15
2019 7.00 0.80 6.20
2020 5.90 0.61 5.30
2021 6.70 0.89 5.81
Nota. mill L se entiende por millones de litros. L se entiende por litros. Tomado de Cifras clave de las exportaciones de pisco desde Perú en 2019, Statista, 2021, de Estadísticas, Conapisco, 2021, de Exportaciones de pisco peruano aumentaron 76,5% en 2021, La Cámara, 2022, de Perú: Crecen 13% las exportaciones de pisco en 2018, Chilealimentos, 2019, de Produce:
Producción de pisco alcanzó los 7 millones de litros en el 2019, Plataforma Digital del Estado Peruano, 2020.
Según la Tabla 25, tanto la producción local como la exportación han ido creciendo gradualmente, paralizándose entre 2018 y 2020, esto debido por motivos excepcionales como el Fenómeno del Niño del 2017 y la pandemia del coronavirus en 2020. Para calcular la oferta histórica en base a la población en la siguiente Tabla 26 y Figura 8, se procederá a multiplicar la oferta histórica nacional con el porcentaje de población perteneciente al segmento de cliente.
Adicionalmente, según expertos de la empresa Viña Ocucaje, el 30% de la oferta de pisco total corresponde al tipo de uva quebranta. Se empleará la siguiente ecuación:
Oferta Interna (mill L) * Lima (%) * Distritos (%) * Edad (%) * NSE (%) * PEA (%)
* 0.3 * 1000 = Oferta Interna (mil L)
Tabla 26
Histórico de la Oferta Interna de Pisco en Población Objetivo (mil L)
Año Oferta interna
(mill L) Lima Distritos Edad NSE PEA Pisco Quebranta
Oferta interna (mil L)
2010 5.89 31.56% 8.90% 69.50% 84.90% 48.39% 30% 14.16
2011 5.51 31.75% 8.90% 69.20% 86.70% 48.53% 30% 13.61
2012 6.04 32.02% 8.90% 69.20% 85.80% 48.91% 30% 15.00
2013 6.15 32.24% 8.80% 72.10% 91.60% 47.93% 30% 16.57
2014 7.60 32.41% 8.70% 72.90% 90.50% 47.03% 30% 19.95
2015 8.07 31.43% 8.70% 73.80% 91.20% 47.39% 30% 21.12
2016 8.97 31.35% 8.70% 73.50% 91.00% 48.78% 30% 23.94
2017 9.13 31.38% 8.68% 73.00% 91.17% 48.38% 30% 24.02
2018 5.15 32.40% 8.70% 72.90% 93.80% 48.94% 30% 14.58
2019 6.20 32.54% 8.30% 72.90% 94.10% 48.98% 30% 16.88
2020 5.30 33.50% 8.50% 73.70% 93.80% 39.49% 30% 12.35
2021 5.81 33.59% 8.40% 70.40% 94.00% 48.01% 30% 15.62
Nota. mil L se entiende por miles de litros. Elaboración propia.
Figura 8
Histórico de la Oferta de Pisco en el Perú
Nota. Elaboración propia.
3.3.2. Proyección de la Oferta
Para la proyección de la oferta interna, se omitirá los datos del año 2018 para adelante ya que podrían alterar el pronóstico y la correlación entre las variables por ser casos atípicos
0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00
2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022
Oferta interna (mil L)
que difícilmente vuelvan a suceder. Según la Figura 8, se puede apreciar cierta tendencia creciente que es progresiva a lo largo de los años. Por esta razón, se empleará el método de análisis de regresión y correlación lineal. Esta ecuación de regresión es la siguiente:
Para realizar la proyección, se utilizó la herramienta de Excel en la opción de análisis de datos. Como variable dependiente se puso a la oferta interna y la variable independiente al periodo. A continuación, se presentarán los resultados del análisis de regresión en las siguientes Tabla 27, Tabla 28 y Tabla 29.
Tabla 27
Estadísticas de la Regresión Oferta Interna Proyectada Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación múltiple 0.967161348
Coeficiente de determinación R^2 0.935401072
R^2 ajustado 0.929528442
Error típico 1.394031225
Observaciones 13
Nota. Elaboración propia Tabla 28
Análisis de Varianza Oferta Interna Proyectada Grados de
libertad
Suma de cuadrados
Promedio de los
cuadrados F Valor crítico de F
Regresión 1 309.5353 309.5353 159.281 6.91585E-08
Residuos 11 21.3765 1.9433
Total 12 330.9118
Nota. Elaboración propia Tabla 29
Coeficientes Oferta Interna Proyectada
Coeficientes Error
típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95%
Superior 95%
Inferior 95.0%
Superior 95.0%
Intercepción 6.5616 0.8202 8.0002 6.531E-06 4.7564 8.3668 4.7563 8.3667
Periodo 1.3041 0.1034 12.6207 6.916E-08 1.0767 1.5316 1.0767 1.5315
Nota. Elaboración propia.
Con los resultados obtenidos del análisis de regresión, se pasará a realizar el análisis de correlación en los siguientes puntos:
• Según la Tabla 27, se puede ver que el coeficiente de determinación elevado al cuadrado (R^2) es de 0.9354. Esto quiere decir que el modelo es 93.54% confiable y es capaz de explicar el comportamiento de la oferta interna.
• Según la Tabla 28, se ve que se tiene un valor F=125.2815 con un nivel de significancia p<0.05 lo que indica que el modelo explica bien la oferta interna.
• Según la Tabla 29, se pueden apreciar los coeficientes de la ecuación y el estadístico t con una probabilidad de p<0.05 lo que quiere decir que la pendiente de la recta es diferente de 0, concluyendo que la ecuación puede predecir correctamente la variable dependiente. Con todo esto, se puede decir que la ecuación sería la siguiente:
Y = 6.5616 + 1.3041 (X)
Luego, se procederá a realizar la proyección hasta el año 2027 en la siguiente Tabla 30.
Tabla 30
Proyección de la Oferta Interna (mil L)
Año Oferta Interna Proyectada (mil L)
2023 26.12
2024 27.43
2025 28.73
2026 30.04
2027 31.34
Nota. Elaboración propia
3.4. Determinación de la Demanda Insatisfecha