Look-up in Google Scholar
Title: Modelo prolab: Food & Fit, solución que brinda planes de alimentación personalizados a base de alimentos orgánicos para personas con exceso de peso
Advisor(s): Sanchez Paredes, Sandro Alberto
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Issue Date: 25-Oct-2022
Institution: Pontificia Universidad Católica del Perú
Abstract: Para el desarrollo del proyecto se inició con la identificación de la problemática, en la cual muchas veces las personas, debido al ritmo de vida acelerado que presentan, no tiene tiempo para cocinar, tienen una vida sedentaria, no tienen buenos hábitos alimenticios, ocasionando un desorden nutricional y aumento de peso en personas con sobrepeso y obesidad entre 30 a 39 años ubicados en Lima Metropolitana, quienes, por dedicar mucho tiempo a su vida laboral, terminan afectando su salud. Considerando este escenario de alta prevalencia en Lima Metropolitana de personas que sufren de sobrepeso y obesidad, se origina Food & Fit, que es un sitio web y APP móvil, bajo el modelo de negocio Dark Kitchen, que ofrece planes de alimentación con insumos orgánicos, con entrega a domicilio incluido, ofrece además soporte y acompañamiento con profesionales en nutrición y la posibilidad de tener orientación y planes de entrenamiento físico adecuados a la condición física del usuario, donde tiene la posibilidad de integrar una comunidad con personas en similar condición, para efectos de motivación conjunta. Adicionalmente integra en sus procesos el reciclaje de los residuos orgánicos generados en la producción de los alimentos. Food & Fit está desarrollado bajo metodologías ágiles, bajo un enfoque en el usuario, es por ello que realizamos cada una de las etapas del design thinking y sus lienzos. Con una inversión de S/ 390,136.80 realizado únicamente por aportaciones de los accionistas, el proyecto genera un valor actual neto económico (VAN) de S/ 3,202,437 y en el ámbito social, el proyecto impacta en tres objetivos de desarrollo sostenible (ODS) obteniendo un VANS de S/ 4,258,764.47.

For the development of the project, it began with the identification of the problem, in which many times people, due to the accelerated pace of life they present, do not have time to cook, have a sedentary life, do not have good eating habits, causing a nutritional disorder and weight gain in overweight and obese people between 30 and 39 years old located in Metropolitan Lima, who, by dedicating a lot of time to their working life, end up affecting their health. Considering this scenario of high prevalence in Metropolitan Lima of people suffering from overweight and obesity, Food & Fit was created, which is a website and mobile APP, under the Dark Kitchen business model, which offers meal plans with organic ingredients, with home delivery included, it also offers support and accompaniment with nutrition professionals and the possibility of having orientation and physical training plans appropriate to the user's physical condition, where they have the possibility of integrating a community with people in a similar condition, for purposes joint motivation. Additionally, it integrates in its processes the recycling of organic waste generated in the production of food. Food & Fit is developed under agile methodologies with a focus on the user, which is why we carry out each of the stages of design thinking and its canvases. With an investment of S/ 390,136.80 made solely by contributions from shareholders, the project generates an economic net present value (NPV) of S/ 3,202,437 and in the social sphere, the project impacts three sustainable development goals (SDG) obtaining a VANS of S/ 4,258,764.47.
Discipline: Administración Estratégica de Empresas
Grade or title grantor: Pontificia Universidad Católica del Perú. CENTRUM
Grade or title: Magíster en Administración Estratégica de Empresas
Juror: Sandro Alberto Sanchez Paredes; Juan Pedro Rodolfo Narro Lavi; Percy Samoel Marquina Feldman
Register date: 25-Oct-2022; 25-Oct-2022



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons