Análisis de Viabilidad Económica de una Agencia de Organización de Eventos: Estudio Comparativo entre Negocio Propio y Franquicia
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Abstract
Este Trabajo Fin de Grado analiza la viabilidad económica de crear una agencia de organización de eventos en la ciudad de Jerez de la Frontera, comparando dos modelos de negocio: uno propio y otro bajo la fórmula de franquicia, concretamente con la marca "En Buenas Manos". El trabajo combina una revisión teórica sobre el emprendimiento y las franquicias, con un análisis práctico que incluye estimaciones de inversión inicial, estructura de costes, proyecciones de ingresos y estudios de rentabilidad (VAN, TIR, Payback) para ambos modelos. A partir de datos reales del mercado, se identifican oportunidades, riesgos y factores clave de éxito, considerando tanto el contexto económico local como las tendencias actuales del sector de eventos. El objetivo final es determinar cuál de los dos modelos resulta más viable y rentable desde un enfoque estratégico y financiero. Para ello se han analizado cuestiones como la inversión inicial, la estructura de costes, demanda e ingresos esperados, competencia y estacionalidad, tendencias del sector, etc., y se ha concluido que ambas alternativas resultan rentables y atractivas económica y financieramente. Sin embargo, el negocio propio, aunque con mayor inversión inicial, resulta más rentable a medio y largo plazo, y además cuenta con mayor capacidad de adaptación ya que tiene mayor autonomía que el sistema de franquicia, lo que hace que sea más flexible a cambios en la demanda, tendencias del mercado… Por otro lado, la opción de adhesión a la franquicia “En Buenas Manos” además de ser rentable presenta ciertas ventajas como el respaldo de una marca y un modelo de trabajo ya probado y procesos estandarizados que facilitan el trabajo y desarrollo de la marca, además de una menor inversión inicial y costes, pero aun así sus márgenes de beneficio son menos a los del negocio propio, destacando a su vez la falta de diversificación de sus servicios y la escasa autonomía que ofrece el modelo. A modo de conclusión, se establece que el modelo de negocio propio se presenta como la opción más sólida y rentable, pero la decisión final dependerá del perfil del emprendedor, de sus objetivos y de su capital disponible, entre otros.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".