Caso de éxito.
Del cálculo manual a 66.313 modelos de elasticidad: precios decididos con datos
Una empresa de consumo masivo calculaba la elasticidad de precios a mano: un proceso lento, poco escalable y sin una base analítica sólida para decidir su pricing.
Nos ocupamos de cualquier desafío
En Zenta no hay obstáculos que no podamos vencer.
Desafío
Automatizar y llevar a Google Cloud Platform el cálculo de la elasticidad de precios, reemplazando el proceso manual por una métrica capaz de estimar la elasticidad de un producto en un período determinado.
Solución
Con una metodología tradicional de siete etapas, levantamos la infraestructura en GCP y automatizamos la ingesta de datos desde Cloud Storage hacia Dataflow y BigQuery. En Python desarrollamos el pipeline de limpieza y procesamiento y la detección de promociones (lift and shift con la lógica de negocio del cliente). Tras un análisis exploratorio (ANOVA, correlaciones y análisis bivariado) para detectar patrones y anomalías por subcadena y producto, aplicamos un modelo de regresión ponderada por frecuencia de observación, calculamos las elasticidades y validamos el rendimiento con RMSE, MAE, AIC y BIC.
Resultados con nuestra gestión
66.313 modelos estadísticamente significativos, validados y con buen ajuste.
Elasticidades de precios regulares y promocionales calculadas a nivel sala-producto mediante múltiples regresiones.
Elasticidades a nivel subcadena-producto obtenidas con un cálculo ponderado por el volumen de ventas de cada sala.
Cálculo totalmente automatizado en GCP, sin depender del proceso manual.
Base analítica sólida y escalable para diseñar estrategias de precios y planificar promociones efectivas por SKU.
Etapa 1 del proyecto completada con éxito gracias al trabajo conjunto de los equipos del cliente y Zenta Group.