Análisis de Marcas Galpón de Ropa
Facundo Calcagno
Octubre 26, 2015
Resumen
En el siguiente análisis trato de demostrar que las marcas que los clientes del “Galpón de Ropa” compran pueden ser agrupadas en “Clústers” o segmentos. Estos clústers tienen su identidad propia y se diferencian de los demás por ciertas características clave.
Para llevar a cabo este análisis hizo falta realizar dos extracciones de la base de datos, una por cada local, diversas transformaciones de formatos y la agrupación de los datos principales por marca.
Como datos principales hemos elegido 3:
Días para la venta: Cantidad de días desde la carga del ítem en el sistema hasta la venta del mismo, en promedio por marca.
Efectividad: Cantidad de ítems vendidos sobre el total de ítems de la marca desde el principio del negocio.
Ganancia: Diferencia entre el precio de compra y el precio en que se vendió cada artículo en promedio por marca.
A continuación mostramos una tabla que indica los 3 indicadores principales por marca como ejemplo. Se incluyeron las marcas con más de 400 artículos comprados. Al final del informe encontrarán tres tabla completas con todas las marcas ordenadas por las tres variables utilizadas.
## Marca Compras Dias Venta Efect Ganancia
## adidas 417 16.60705 0.88 100.27314
## akiabara 481 15.42893 0.82 70.71362
## ayres 506 19.47671 0.72 75.64901
## complot 755 15.91015 0.80 68.26199
## divided 414 19.78466 0.82 94.24396
## forever 21 1308 20.26273 0.84 92.48073
## gap 480 17.44039 0.86 81.96546
## h&m 692 22.32632 0.82 99.64277
## kosiuko 496 19.20779 0.78 79.48427
## levis 416 17.03226 0.82 85.90553
## nike 721 18.83119 0.86 106.34882
## paula cahen d' anvers 508 19.63680 0.81 85.98685
## rapsodia 891 16.49735 0.85 87.71100
## sin marca 4593 25.06663 0.76 69.92152
## zara 1503 20.95370 0.79 87.50103Análisis de variables
Continuamos realizando una normalización de los datos y hemos visto que 2 marcas tienen valores muy diferentes al resto. Estas son Febo y Ksk denim.
Tanto Febo como Ksk Denim fueron quitadas del análisis para evitar un desvió del mismo al ser “outliers”.
Análisis:
Dias para la Venta:
Con un promedio de 23 días asignamos 4 categorías.
Venta Muy Rápida: Menos de 21 días para la venta.
Venta Rapida: Entre 20 y 23 días para la venta.
Venta Lenta: Entre 24 y 30 días para la venta.
Venta muy Lenta: Más de 30 días para la venta.
Ganancia:
Con un promedio de $88 por prenda asignamos 4 categorías.
Ganancia muy Alta: Mas de $100 por prenda en promedio.
Ganancia Alta: Entre $88 y $100 por prenda en promedio.
Ganancia Baja: Entre $80 y $88 por prenda en promedio.
Ganancia muy Baja: Menos de $80 por prenda en promedio.
Efectividad:
Con un porcentaje promedio de 80.36% asignamos 4 categorías.
Muy Alta Efectividad: Mas de 85%
Alta Efectividad: Entre 85% y 80.36%
Baja Efectividad: Entre 80.36% y 76%
Muy Baja Efectividad: menos del 76%
Análisis de Componentes principales (PCA)
Análisis
En el anterior gráfico podemos ver las marcas existentes en el galpón y sus 3 características claves en un gráfico de 2 dimensiones que incluye el 83% de la varianza total.
Podemos ver como las 3 dimensiones, Ganancia, Días Venta y Efectividad, distribuyen las marcas en el gráfico. Como análisis preliminar deberíamos ponderar las marcas que están en la punta derecha inferior del gráfico (más ganancias, más efectividad y menos días para la venta) y darle menos importancia a las marcas de la punta superior izquierda (más días par ala venta, menor efectividad y menor ganancia).
Clustering de Marcas
- Para realizar el Clustering de Marcas realizamos un primer Clustering jerárquico.
Decidí cortar el árbol en 6 Clústers dado el dendograma resultante.
A partir de los centros de masa de los 6 Clústers resultantes realicé un nuevos clustering utilizando el algoritmo k-means con estos centros de masa como inicio.
Conclusiones
Relación de los 6 Clústers con las 3 variables recibidas (Días Venta, Efectividad y Ganancia)
- Clúster 1:Tiempo Venta Rápido, Alta Efectividad, Ganancia Baja/Media
## Dias_Venta efectividad ganancia
## 20.4775828 0.8182854 81.4754516## [1] "47 street" "abercrombie"
## [3] "aeropostale" "agarrate catalina"
## [5] "american eagle" "american eagle outfitters"
## [7] "americanino" "awada"
## [9] "ayres" "banana republic"
## [11] "basement" "chocolate"
## [13] "clara ibarguren" "converse"
## [15] "cook" "desiderata"
## [17] "express" "gap"
## [19] "gilly hicks" "hollister"
## [21] "i love h81" "kill"
## [23] "kosiuko" "lacoste"
## [25] "levis" "lupe"
## [27] "old bridge" "old navy"
## [29] "ona saez" "paula cahen d' anvers"
## [31] "polo" "pull and bear"
## [33] "rie" "rip curl"
## [35] "vitamina" "wanama"
## [37] "wrangler" "zara"- Clúster 2: Venta promedio, Alta Efectividad, Alta Ganancia
## Dias_Venta efectividad ganancia
## 22.324744 0.815197 110.863366## [1] "abercrombie & fitch ny" "armani exchange"
## [3] "bensimon" "blaque"
## [5] "bowen" "clona"
## [7] "felix" "hush puppies"
## [9] "las pepas" "nike"
## [11] "prune" "xl"- Clúster 3: Tiempo Venta Muy Rápido, Alta Efectividad, Media/Alta Ganancia
## Dias_Venta efectividad ganancia
## 19.2975891 0.8213251 94.1150421## [1] "adidas" "airborn"
## [3] "atmosphere" "ay not dead"
## [5] "bershka" "billabong"
## [7] "calvin klein" "de la ostia"
## [9] "divided" "etiqueta negra"
## [11] "forever 21" "guess"
## [13] "h&m" "jazmin chebar"
## [15] "key biscayne" "mango"
## [17] "maria cher" "maria vazquez"
## [19] "penguin" "puma"
## [21] "rapsodia" "tommy hilfiger"
## [23] "trafaluc" "united colors of benetton"
## [25] "vans" "xxi"- Clúster 4:Tiempo Venta Promedio, Baja Efectividad, Muy Baja Ganancia
## Dias_Venta efectividad ganancia
## 25.1203782 0.7812821 68.3812019## [1] "akiabara" "ann taylor"
## [3] "bachino" "como quieres que te quiera"
## [5] "complot" "cuesta blanca"
## [7] "giesso" "heritage 1981"
## [9] "inedita" "inversa"
## [11] "kevingston" "kimchi blue"
## [13] "koxis" "legacy"
## [15] "lucuma" "materia"
## [17] "motivi" "ossira"
## [19] "peuque" "portsaid"
## [21] "sin marca" "soho"
## [23] "sweet" "sybilla"
## [25] "try me" "tucci"
## [27] "university club" "ver"
## [29] "yagmour" "zucca"- Clúster 5:Tiempo Venta Muy lento, Muy Baja Efectividad, Media/Alta Ganancia
## Dias_Venta efectividad ganancia
## 35.1287077 0.7509572 91.2810020## [1] "allo martinez" "cacharel" "cardon" "christian dior"
## [5] "diesel" "muaa" "tascani" "uma"- Clúster 6:Tiempo Venta Rápida, Baja Efectividad, Muy Alta Ganancia
## Dias_Venta efectividad ganancia
## 21.5161509 0.7897988 151.7476387## [1] "columbia" "garçon garcía" "louis vuitton" "paruolo"
## [5] "ricky sarkany"Recomendaciones:
Evitar la compra de prendas de Ksk Denim por tener una efectividad muy mala (51%)
Evitar los articulos sin marca ya que en promedio tienen una efectividad muy baja (76%) y muy baja ganancia ($70).
Evitar la compra de las marcas del Clúster 4 por tener, en promedio, una venta lenta ($24), una baja efectividad (78%), y una ganancia priomedio muy baja ($68). Estas Marcas son:
Akiabara, Ann taylor, Bachino, Como quieres que te quiera, Complot, Cuesta blanca, Giesso, Heritage 1981, Inedita, Inversa, Kevingston, Kimchi, Blue koxis, Legacy, Lucuma, Materia, Motivi, Ossira, Peuque, Portsaid, Soho, Sweet, Sybilla, Try me, Tucci, University club, Ver, Yagmour y Zucca.
- Tomar las marcas del Clúster 5 con cuidado ya que tienen un tiempo de venta muy lento (35 días) y una muy baja efectividad (75%).
Estas Marcas son:
Allo martinez, Cacharel, Cardon, Christian dior, Diesel, muaa, Tascani y Uma
- Continuar comprando las marcas de Clúster 6, ya que a pesar de su baja efectividad (79%), tienen una venta rápida (21 días) y una muy alta ganancia ($152) por prenda.
Estas Marcas son: Columbia, Garçon garcía, Louis vuitton, Paruolo, Ricky sarkany
Tablas:
- Ordenado por Ganancia promedio
## Marca Compras Dias Venta Efect Ganancia
## garçon garcía 102 21.674419 0.84 170.78431
## columbia 35 34.290323 0.89 156.11714
## ricky sarkany 101 19.250000 0.67 150.53465
## louis vuitton 48 8.111111 0.75 143.77083
## paruolo 64 24.254902 0.80 137.53125
## ksk denim 53 19.296296 0.51 134.73585
## abercrombie & fitch ny 103 17.068966 0.84 125.75243
## prune 221 23.663102 0.85 119.59276
## felix 49 22.631579 0.78 113.14184
## hush puppies 38 26.100000 0.79 110.42105
## clona 80 27.507692 0.81 110.38125
## armani exchange 105 20.785714 0.80 110.22857
## bowen 32 26.827586 0.91 108.74375
## las pepas 158 19.015873 0.80 107.98924
## bensimon 155 18.985294 0.88 106.74581
## blaque 56 19.512195 0.73 106.59821
## nike 721 18.831190 0.86 106.34882
## xl 42 26.967742 0.74 104.41667
## key biscayne 45 25.472222 0.80 101.18889
## united colors of benetton 36 22.962963 0.75 100.97222
## adidas 417 16.607046 0.88 100.27314
## h&m 692 22.326316 0.82 99.64277
## vans 47 13.210526 0.81 98.97872
## tascani 55 35.642857 0.76 98.31636
## airborn 39 19.137931 0.74 98.10000
## uma 133 32.272727 0.74 97.26692
## etiqueta negra 90 25.507042 0.79 96.99222
## ay not dead 328 19.596000 0.76 96.57348
## puma 88 26.661972 0.81 95.27273
## trafaluc 365 21.187500 0.75 95.10411
## penguin 73 10.626866 0.92 94.62877
## jazmin chebar 306 19.140496 0.79 94.29575
## divided 414 19.784661 0.82 94.24396
## maria vazquez 52 19.365854 0.79 93.34615
## de la ostia 148 21.319672 0.82 93.25000
## mango 105 18.819277 0.79 92.79524
## calvin klein 75 18.626866 0.89 92.58000
## forever 21 1308 20.262727 0.84 92.48073
## xxi 56 19.000000 0.82 92.41250
## maria cher 340 16.763441 0.82 90.68735
## diesel 54 53.414634 0.76 90.25148
## guess 71 15.796610 0.83 89.83662
## allo martinez 105 31.787500 0.76 89.77143
## cardon 32 28.250000 0.88 89.71875
## bershka 69 17.696429 0.81 89.68116
## christian dior 37 28.961538 0.70 89.66216
## atmosphere 109 21.663265 0.90 89.14220
## tommy hilfiger 307 18.509158 0.89 88.90554
## cacharel 56 38.815789 0.68 88.89286
## billabong 48 15.195122 0.85 87.89583
## rapsodia 891 16.497354 0.85 87.71100
## basement 52 21.523810 0.81 87.62500
## zara 1503 20.953704 0.79 87.50103
## rie 143 19.814433 0.68 86.82867
## desiderata 122 19.377551 0.80 86.70820
## muaa 72 31.884615 0.72 86.36806
## paula cahen d' anvers 508 19.636804 0.81 85.98685
## wanama 338 22.153257 0.77 85.95178
## levis 416 17.032258 0.82 85.90553
## american eagle outfitters 66 20.800000 0.91 85.16212
## banana republic 260 23.085973 0.85 84.70769
## vitamina 196 19.902597 0.79 84.08189
## polo 207 26.292398 0.83 83.99903
## lacoste 128 22.428571 0.88 83.96875
## awada 58 21.936170 0.81 83.93103
## old navy 94 19.168831 0.82 83.68404
## converse 102 23.329545 0.86 83.61275
## pull and bear 34 21.500000 0.82 83.51471
## old bridge 31 17.310345 0.94 83.50645
## clara ibarguren 72 24.781818 0.76 83.33750
## aeropostale 89 26.763889 0.81 82.48876
## agarrate catalina 153 21.373913 0.75 82.32680
## gap 480 17.440389 0.86 81.96546
## 47 street 133 20.589286 0.84 81.81955
## i love h81 68 13.360656 0.90 80.94118
## americanino 40 26.121212 0.82 80.61650
## kill 99 23.492958 0.72 80.23232
## wrangler 32 20.148148 0.84 79.51562
## kosiuko 496 19.207792 0.78 79.48427
## american eagle 110 25.912088 0.83 79.17727
## abercrombie 306 20.966790 0.89 78.85719
## cook 31 12.392857 0.90 78.50000
## rip curl 55 25.627907 0.78 77.60000
## sweet 64 36.215686 0.80 76.29531
## express 76 23.359375 0.84 75.86184
## ayres 506 19.476712 0.72 75.64901
## kimchi blue 31 27.185185 0.87 75.62903
## lupe 69 20.354167 0.70 75.45507
## ona saez 246 16.465000 0.81 75.08862
## chocolate 164 18.800000 0.76 74.57866
## hollister 136 12.966942 0.89 73.95662
## portsaid 38 21.481481 0.71 73.22368
## giesso 42 23.705882 0.81 73.08333
## kevingston 77 32.227273 0.86 72.37013
## ann taylor 35 30.576923 0.74 72.28571
## como quieres que te quiera 118 27.943182 0.75 72.05932
## gilly hicks 33 12.300000 0.91 71.93939
## zucca 59 21.857143 0.83 71.24068
## akiabara 481 15.428934 0.82 70.71362
## bachino 57 25.891304 0.81 70.70175
## lucuma 116 22.888889 0.85 70.35647
## ossira 126 36.844444 0.71 70.06667
## sin marca 4593 25.066629 0.76 69.92152
## motivi 41 21.032258 0.76 69.31707
## legacy 71 20.958333 0.68 68.88451
## complot 755 15.910150 0.80 68.26199
## inversa 49 33.400000 0.82 68.18367
## sybilla 45 22.000000 0.73 67.68711
## cuesta blanca 226 21.205556 0.80 67.57389
## ver 85 32.222222 0.74 67.33882
## heritage 1981 48 19.545455 0.92 66.81250
## inedita 33 23.642857 0.85 65.66667
## materia 160 22.965517 0.72 64.64687
## try me 33 8.592593 0.82 64.53030
## tucci 78 26.094340 0.68 64.23077
## koxis 131 22.990826 0.83 63.62214
## university club 37 21.370370 0.73 62.14324
## peuque 35 27.375000 0.69 61.88571
## yagmour 101 25.723684 0.75 61.81188
## soho 96 41.269231 0.81 60.89167
## febo 307 202.434783 0.97 11.73453- Ordenado por Dias para la venta
## Marca Compras Dias Venta Efect Ganancia
## febo 307 202.434783 0.97 11.73453
## diesel 54 53.414634 0.76 90.25148
## soho 96 41.269231 0.81 60.89167
## cacharel 56 38.815789 0.68 88.89286
## ossira 126 36.844444 0.71 70.06667
## sweet 64 36.215686 0.80 76.29531
## tascani 55 35.642857 0.76 98.31636
## columbia 35 34.290323 0.89 156.11714
## inversa 49 33.400000 0.82 68.18367
## uma 133 32.272727 0.74 97.26692
## kevingston 77 32.227273 0.86 72.37013
## ver 85 32.222222 0.74 67.33882
## muaa 72 31.884615 0.72 86.36806
## allo martinez 105 31.787500 0.76 89.77143
## ann taylor 35 30.576923 0.74 72.28571
## christian dior 37 28.961538 0.70 89.66216
## cardon 32 28.250000 0.88 89.71875
## como quieres que te quiera 118 27.943182 0.75 72.05932
## clona 80 27.507692 0.81 110.38125
## peuque 35 27.375000 0.69 61.88571
## kimchi blue 31 27.185185 0.87 75.62903
## xl 42 26.967742 0.74 104.41667
## bowen 32 26.827586 0.91 108.74375
## aeropostale 89 26.763889 0.81 82.48876
## puma 88 26.661972 0.81 95.27273
## polo 207 26.292398 0.83 83.99903
## americanino 40 26.121212 0.82 80.61650
## hush puppies 38 26.100000 0.79 110.42105
## tucci 78 26.094340 0.68 64.23077
## american eagle 110 25.912088 0.83 79.17727
## bachino 57 25.891304 0.81 70.70175
## yagmour 101 25.723684 0.75 61.81188
## rip curl 55 25.627907 0.78 77.60000
## etiqueta negra 90 25.507042 0.79 96.99222
## key biscayne 45 25.472222 0.80 101.18889
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## Marca Compras Dias Venta Efect Ganancia
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