Plan estratégico de marketing de precios y canales de los Juegos Panamericanos 2019
Bibliographic record
Abstract
Los Juegos Panamericanos es uno de los eventos deportivos más importantes del mundo, pues convoca a más de 6000 deportistas, y captura la atención de más de un millón de personas. Durante el 2019, este evento se desarrollará en la ciudad de Lima, constituyendo un reto para el país, tanto a nivel socioeconómico como deportivo. En ese sentido, la presente tesis propone una estrategia de precios y canales que busca no solo maximizar la venta de entradas disponibles, sino también asegurar la asistencia del público de todos los estratos sociales y edades. Se propone una estrategia de valor compartido, donde la política de precios aparte de tomar en cuenta el aspecto transaccional de la venta de entradas, también considera el componente de las relaciones con el público; dado que las entradas constituyen un elemento visible con los espectadores. Para la elaboración de la estrategia, se definieron rangos de precios iniciales tomando como referencia la información de la industria de entretenimiento y eventos similares como las Olimpiadas de Londres 2012 y los Juegos Panamericanos Toronto 2015. Seguidamente, se contrastaron los rangos con la disposición a pagar de los potenciales espectadores, mediante el estudio cuantitativo Bus Express Ipsos. Finalmente, se ajustaron los rangos analizando la distribución de las zonas de cada recinto asignado para el desarrollo del evento. En base a lo anterior, la tesis propone precios diferenciados para la inauguración (de S/ 60 a S/ 480) y clausura del evento (de S/ 30 a S/ 240); asimismo, precios diferenciados por preferencias deportivas de parte de los potenciales espectadores (tres planes con escalas de precios de S/20 a S/ 240), por rango de edades (precio a pagar equivalente a la edad, para el público de 12 a 18 años; y tarifas preferenciales para adultos mayores y niños) y por fases de las competencias (mayores precios en la fase final). Con relación a los puntos de venta, se propone los canales online y físico para asegurar la cobertura al público potencial.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".