Jerónimo Martins, S.A.: Valoración de la empresa

El presente trabajo pretende estimar el valor de la empresa portuguesa Jerónimo Martins, S.A., que cotiza en la Bolsa de Lisboa perteneciendo al índice PSI20. Primeramente se usará el Método de descuento de flujos de caja o de flujos descontados (Discounted Cash Flow), donde a través de una determinada tasa de descuento se actualizarán los flujos futuros esperados para un determinado horizonte temporal en el momento de la valoración. La tasa de descuento a aplicar será la más usada a nivel profesional, el Coste Medio Ponderado de Capital (WACC), que tiene en cuenta la estructura de capital de la empresa, y por consecuente sus posibilidades de endeudamiento, para su valoración. Luego, como no se liquidará la empresa al final del periodo estipulado y suponiendo que seguirá su crecimiento en el tiempo, existe la necesidad de estimar su valor residual.

Análisis del modelo RFM según el método convencional y el método de las 2-Tuplas

En el siguiente Trabajo de Fin de Máster se pone en práctica la Minería de Datos (Data Mining), llevando a cabo una investigación de CRM (Customer Relationship Management) en la cual se analizan los comportamientos de compra de los clientes de una empresa que comercializa solo por internet (online). Este negocio es de origen español y mediante estos análisis podremos saber principalmente cuántos tipos de clientes posee y cómo son sus hábitos de compra para poder clasificarlos. Para ello, utilizaremos la segmentación RFM (Recency, Frequency, Monetary) que la calcularemos mediante dos metodologías muy importantes que son el Método Convencional y el Método de las 2-Tuplas. En el primer método realizaremos una clasificación numérica mediante quintiles que se numerarán de 1 a 5 tanto para la Recencia, la Frecuencia y el Valor Monetario, con los que podremos determinar el comportamiento de compra de cada cliente. En el segundo método veremos otra clasificación de los clientes más precisa, más detallada y con la ventaja que ofrece un valor lingüístico para poder entender mejor a que cluster pertenece cada cliente. Finalmente, realizaremos unos análisis de clusters con el método de “K-medias” con diferentes segmentos (entre 5 y 7 segmentos) que nos permitirán distinguir cuántos tipos de clientes tiene este negocio y cómo son con respecto a su hábito de compra. Todo esto con el fin de dar respuesta a este negocio sobre cómo es el comportamiento de compra de cada cliente, cuáles son los más importantes, cuáles son los menos importantes, cuántos han dejado de comprar, etc.