Resumen:
CONDITION FOR PROJECT PUBLICATION. This study seeks to design and optimize a cost structure for the provision of heavy cargo services in a transportation company in Guayaquil. The study focuses on the transport of goods from a base to potential customers, where fixed and inefficient route pricing generates losses in profitability. To address the problem, a cost structure was modeled based on the classification of fixed and variable costs, then a factor by route type was implemented, using historical average data, allowing them to be categorized more efficiently. Additionally, a minimum loss threshold was set for routes that generate a significant margin with respect to total cost. The calculator was designed in Microsoft Excel, taking advantage of its ability to modify and analyze data in an automated manner. The results made it possible to identify profitable rates without losing competitive advantage, reduce losses on critical routes, and dynamically adjust items when quoting trips. These improvements optimized the cost structure and adaptability, which had a significant impact on customer satisfaction and enabled the company to adapt to the market. The digital fare calculator made it possible to standardize the transportation pricing structure using a reliable mathematical-financial model. The identification of critical variables and their integration into Excel facilitated fast, accurate, and justified quotes, contributing to improved profitability and operational decision-making.
Keywords: Keywords: Profitability, Threshold, Automated, Dynamic.
Descripción:
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. El presente trabajo busca diseñar y optimizar una estructura de costos para la prestación de servicios de carga pesada en una empresa de transporte en Guayaquil. El estudio tiene un enfoque en el traslado de bienes desde una base hacia a sus clientes potenciales, donde la cotización fija e ineficiente de rutas genera pérdidas en rentabilidad. Para abordar la problemática, se modeló una estructuración de costos basado en la clasificación de costos fijos y variables, luego se implementó un factor por tipo de ruta, utilizando datos promediados históricos, permitiendo categorizarlos de una forma más eficiente. Adicionalmente se fijó un umbral mínimo de pérdida para rutas que generan un margen significativo con respecto al costo total. El diseño de la calculadora se desarrolló en Microsoft Excel, aprovechando su capacidad de modificar y analizar datos de una manera automatizada. Los resultados permitieron evidenciar tarifas rentables sin perder ventaja competitiva, reducción de pérdidas en rutas críticas y un ajuste dinámico de rubros al instante de cotizar viajes. Estas mejoras lograron optimizar la estructura de costos y una adaptabilidad, lo que impacta significativamente en la satisfacción de clientes, logrando adaptarse en el mercado. La calculadora tarifaria digital permitió estandarizar la estructura de precios del transporte mediante un modelo matemático-financiero confiable. La identificación de variables críticas y su integración en Excel facilitó cotizaciones rápidas, precisas y justificadas, contribuyendo a mejorar la rentabilidad y la toma de decisiones operativas