Sano Y Fresco Supermercados
Sano Y Fresco Supermercados
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Cadena de supermercado enfocados en alimentos orgánicos y naturales con múltiples locales a nivel nacional.
1- Paso a paso para conocer el negocio:
1- Paso a paso para conocer el negocio:
Se trabajo con preguntas frecuentes para una aproximación a los datos y entender el negocio:
Las cuales fueron respondidas accediendo a la DB utilizando SQL:
¿Cuál es el ingreso total del negocio?
¿Cuál es la tendencia de ingresos por mes?
¿Cuál es el rendimiento de cada sección en términos de venta?
¿Cuáles son los productos más vendidos?
¿Cuáles productos generan más ingresos?
¿Cuáles son los clientes más compran y generan mayor ganancias?
¿Cuál es la compra media por cliente?
¿Cuántos pedidos se realizaron en el periodo analizado?
¿Cuál es el valor promedio por pedido?
Una vez obtenida la información relevante se paso a generar el Dashboard con Power BI:
Una vez obtenida la información relevante se paso a generar el Dashboard con Power BI:
2- Creación de Dashboard en base a Requerimientos Funcionales:
2- Creación de Dashboard en base a Requerimientos Funcionales:
El resultado fue el siguiente:
El resultado fue el siguiente:
El Dashboard General: Ofrece una visión consolidada del desempeño de Sano y Fresco. Su finalidad es proporcionar a la gerencia y a los equipos de análisis una herramienta ágil y visual para comprender la evolución del negocio en tiempo real.
En este tablero se integran indicadores clave (KPIs) y se incluyen visualizaciones que permiten identificar las categorías de mayor impacto, los productos más vendidos y la distribución de las unidades comercializadas.
Este enfoque facilita la toma de decisiones estratégicas, al brindar una radiografía clara del comportamiento de los clientes, las tendencias de compra y las oportunidades de optimización en las diferentes secciones de la tienda.
Como paso consecuente se decidió aplicar la Teoría de MBA (Market Basket Analysis):
Como paso consecuente se decidió aplicar la Teoría de MBA (Market Basket Analysis):
¿En que consiste?
¿En que consiste?
Es un enfoque de análisis de datos utilizado para identificar asociaciones o patrones de compra entre productos. Buscando combinaciones de ítems que ocurren juntas más a menudo de lo que se esperaría por azar. Su objetivo es responder a la pregunta: “¿Qué productos se compran juntos frecuentemente?”
Para ello se hizo uso de Google Colab, trabajando con Python y librerías como "Pandas" para manipulación de los datos y "Sqlite3" para conectase a la base de datos y comenzar el análisis.
Para ello se hizo uso de Google Colab, trabajando con Python y librerías como "Pandas" para manipulación de los datos y "Sqlite3" para conectase a la base de datos y comenzar el análisis.
Aquí podrás ver capturas del trabajo previo al MBA análisis. (Puedes ir pasando las slides para ver el paso a paso ☺️)
Este sería el resultado en Power BI de lo trabajado en Colab con los resultados del MBA Análisis
Esta sección del tablero aplica la teoría de Market Basket Analysis (MBA) para identificar patrones de compra conjunta entre productos. Para generar información valiosa para estrategias de cross-selling, promociones y organización de categorías en tienda.
Los indicadores principales incluyen:
Número de Reglas: total de asociaciones encontradas entre productos.
Confianza Media: mide la probabilidad de que, al comprar un producto (antecedente), también se compre el consecuente.
Lift Medio: indica la fuerza de la relación entre los productos, comparando la compra conjunta contra lo esperado si fueran independientes.
En este apartado puedes acceder al repo para ver al detalle el proyecto y si deseas aplicar las técnicas y conceptos a tus proyectos. Saludos 😉
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