Wissen & Kennen desarrolló un proyecto de análisis comercial para una empresa de supermercados con cuatro sucursales, orientado a comprender qué variables estaban asociadas al comportamiento de las ventas y en qué medida contribuían a las variaciones observadas.
La intervención comenzó con la integración de información transaccional proveniente de las sucursales y la construcción de una estructura común de análisis para productos, categorías, marcas, tickets, horarios y puntos de venta.
A partir de esta base fue posible avanzar desde una lectura descriptiva de las ventas hacia un análisis orientado a identificar relaciones entre variables comerciales y diferencias de comportamiento entre mercados.
El proyecto integró análisis de datos, estadística aplicada, estructuración de indicadores y visualización en Power BI para construir una representación más precisa del comportamiento comercial de la organización.
La organización contaba con información detallada sobre ventas, productos y tickets, pero gran parte del análisis se concentraba en observar resultados agregados: cuánto se vendía, qué sucursal facturaba más o qué productos presentaban mayor rotación.
Esta lectura permitía conocer el resultado comercial, pero no necesariamente comprender qué factores estaban asociados a sus variaciones.
Diferencias entre sucursales, categorías, horarios, precios, promociones, composición del ticket y comportamiento de compra podían modificar simultáneamente el desempeño observado.
Sin una estructura analítica común, resultaba difícil distinguir qué variaciones respondían a cambios reales en la demanda y cuáles podían explicarse por diferencias de contexto, composición o funcionamiento entre los distintos puntos de venta.
La oportunidad consistió en utilizar la información transaccional disponible no solamente para describir las ventas, sino para investigar qué variables se encontraban relacionadas con su comportamiento.
El análisis se estructuró alrededor de una pregunta central: ¿qué está influyendo realmente en las ventas y cuánto contribuye cada factor a las variaciones observadas?
Esto implicó pasar de comparar resultados aislados a estudiar relaciones entre variables, controlar diferencias entre sucursales y analizar cómo cambia el comportamiento comercial según el producto, el momento y el mercado.
La primera etapa consistió en relevar la estructura comercial de las cuatro sucursales y determinar qué información podía utilizarse para representar el comportamiento de compra.
Se analizaron variables relacionadas con ventas, unidades, tickets, precio, costo, margen, producto, marca, categoría, sucursal, fecha, día de la semana y horario de compra.
El análisis permitió identificar diferencias en la composición de la demanda entre sucursales y reconocer que una misma categoría o producto podía presentar comportamientos distintos según el punto de venta y el momento analizado.
Esta instancia permitió construir una base común antes de avanzar sobre relaciones estadísticas o interpretaciones causales más profundas.
Los registros de venta fueron organizados dentro de un modelo de información capaz de relacionar cada transacción con su producto, categoría, marca, sucursal, fecha, horario y ticket correspondiente.
Esta arquitectura permitió analizar la información desde diferentes niveles de profundidad, desde el resultado general de la empresa hasta el comportamiento de un SKU específico dentro de una determinada sucursal y franja horaria.
La construcción de una estructura homogénea entre las cuatro sucursales hizo posible comparar mercados bajo los mismos criterios y reducir interpretaciones derivadas de diferencias en la forma de registrar o presentar la información.
El análisis incorporó variables comerciales vinculadas con el comportamiento de la demanda y la rentabilidad de las operaciones.
Entre ellas se consideraron ventas, unidades vendidas, cantidad de tickets, ticket promedio, unidades por ticket, precio neto, margen, participación de productos y marcas, composición por categoría, sucursal, día y franja horaria.
La combinación de estas dimensiones permitió estudiar no solamente cuánto variaba una venta, sino también qué cambios en la composición de la operación acompañaban esa variación.
Una vez consolidada la información, se aplicaron técnicas de análisis estadístico orientadas a medir asociaciones entre variables y evaluar su capacidad explicativa sobre el comportamiento de las ventas.
El objetivo no fue utilizar los modelos exclusivamente para predecir resultados futuros, sino emplearlos como una herramienta para comprender relaciones presentes dentro de la operación comercial.
Esto permitió analizar qué variables permanecían asociadas a las ventas al controlar simultáneamente otros factores y distinguir relaciones aparentes de patrones más consistentes.
La interpretación se realizó considerando que una asociación estadística no implica por sí sola causalidad, por lo que los resultados fueron evaluados junto con el conocimiento comercial y el contexto operativo de cada sucursal.
La información fue integrada en un entorno de análisis desarrollado en Power BI para permitir una lectura continua del comportamiento comercial de las cuatro sucursales.
El tablero permitió explorar ventas por sucursal, localidad, categoría, marca y producto, así como analizar la evolución diaria, las franjas horarias, el ticket promedio, el margen y la participación relativa de cada componente.
La visualización permitió detectar rápidamente diferencias entre puntos de venta, concentraciones de demanda, cambios en el mix comercial y productos cuyo comportamiento requería un análisis más detallado.
De esta forma, Power BI funcionó como una capa de observación que permitió identificar patrones y formular nuevas preguntas para el análisis estadístico.
La solución combinó arquitectura de información, análisis comercial, estadística aplicada e Inteligencia de Negocio.
La arquitectura permitió consolidar la información de las cuatro sucursales bajo criterios comunes. El análisis comercial permitió identificar las dimensiones relevantes del comportamiento de compra.
Las técnicas estadísticas permitieron estudiar relaciones entre variables y estimar su contribución relativa a las variaciones observadas, mientras que Power BI permitió representar esos resultados dentro de una herramienta accesible para el análisis y la gestión.
La integración de estas capas permitió conectar los resultados comerciales con los factores que podían estar asociados a su comportamiento.
El principal resultado del proyecto fue ampliar la capacidad de análisis de la organización desde una lectura descriptiva hacia una comprensión más profunda de las variaciones comerciales.
La empresa pasó de observar principalmente cuánto vendía cada sucursal a poder investigar qué combinaciones de producto, mercado, precio, horario y comportamiento de compra estaban asociadas a esas diferencias.
Esto permitió establecer una base analítica para fundamentar decisiones comerciales, revisar objetivos, comparar sucursales bajo criterios consistentes y priorizar nuevas preguntas de investigación sobre la demanda.
El valor de la intervención no estuvo solamente en visualizar más indicadores, sino en construir una estructura capaz de transformar datos transaccionales en conocimiento sobre el comportamiento comercial de la organización.
El análisis de ventas constituye una primera capa dentro de una representación más amplia del funcionamiento de la empresa.
A partir de la comprensión de la demanda es posible incorporar progresivamente nuevas dimensiones vinculadas con abastecimiento, reposición, disponibilidad de stock, quiebres, promociones, pérdidas y comportamiento territorial de cada sucursal.
Cada nueva variable amplía la capacidad de explicar los resultados observados y permite construir modelos progresivamente más completos sobre el funcionamiento comercial y operativo de la organización.
En Wissen & Kennen entendemos que conocer un resultado no equivale necesariamente a comprenderlo.
Nuestro trabajo consiste en estructurar la información, identificar relaciones, formular preguntas y aplicar herramientas analíticas que permitan avanzar desde la observación de los datos hacia una comprensión más precisa de los fenómenos que producen esos resultados.
En este caso, Power BI y las técnicas estadísticas fueron utilizadas como herramientas dentro de un proceso más amplio de investigación comercial.
El objetivo no fue solamente responder cuánto se vendió, sino comenzar a comprender por qué las ventas adoptan determinados comportamientos y qué variables deberían considerarse al momento de tomar decisiones.
Solicite una reunión de diagnóstico inicial para identificar qué información está dispersa, qué procesos no están siendo medidos y qué decisiones se están tomando sin una visión completa de la operación.
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