Contexto

La famosa marca alemana de confecciones Adidas cuenta con sus propios puntos de venta a lo largo del mundo, y para una mayor expansión también se encarga de distribuir y vender sus productos a través de tiendas o franquicias de tipo retail. Para este proyecto se cuenta con una base de datos que presenta información sobre las ventas, rentabilidad y margen operativo que tienen estas tiendas con diferentes tipos de productos, tanto para mujeres como para hombres, en diferentes estados y ciudades de los Estados Unidos durante el año 2020.

En este caso se hará énfasis en el estado de Florida, en el cual se encuentra información de tiendas en las ciudades de Miami y Orlando. En estas dos ciudades encontramos hasta cuatro diferentes franquicias, las cuales son: Walmart, Foot Locker, West Gear y Sports Direct. Cabe mencionar que ambas ciudades solamente tienen en común la presencia de las franquicias Sports Direct y West Gear, mientras que las franquicias de Walmart y Foot Locker se encuentran ubicadas en Orlando y Miami, respectivamente.

Los productos que se reportan en la base de datos se dividen en tres categorías (seis si tenemos en cuenta que hay disponibilidad de estos tanto para hombres como mujeres), las cuales son: Apparel (vestimenta), Athletic Footwear (calzado deportivo) y Street Footwear (calzado urbano).

Metodologia

Para el desarrollo del informe, primero se modificó y corrigió la base de datos en cinco instancias:

Se reorganizó por estado, para mostrar únicamente la información del estado de Florida. Se cambió el nombre de las variables. Se corrigió el valor total de ventas de la base original, dado que había un error en el producto entre unidades vendidas (uvendidas) y precio de venta (preciou). Se reorganizó por tiendas, de esta forma se puede hacer un análisis individual de los datos que se dan en cada franquicia. Se reorganizó por productos, con esta modificación se hace más fácil la determinación de cuál es el producto más vendido, teniendo en cuenta el método de venta y el público o clientela consumidora (hombres o mujeres). De esta forma, la base de datos final quedó de la siguiente manera:

El gráfico general de ventas totales por producto en Florida quedaría de la siguiente forma:

Ventas totales por producto

Total de ventas comparativo

Total de ventas por cada método general

Para el desarrollo del informe se va a tener en cuenta el modelo de regresión lineal, el cúal es una técnica de análisis de datos que predice valores desconocidos a través del uso de otros valores de datos que ya se conocen. Este modela matematicamente las variables dependientes (Y) e independientes (X1, X2, X3,…,Xn) como ecuación lineal. Este modelo se expresa con la siguiente ecuación:

Yi = (β0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn) + ei

En donde:

  • β0: es el intercepto, el valor de la variable dependiente (Y) cuando las demás son iguales a cero.
  • β1: este coeficiente determina el incremento de unidades de la variable dependiente (Y), que se produce por cada incremento en una unidad de la variables independiente (X).
  • ei: error o residuo, la dif^erencia entre el valor observado y el valor estimado.

Además, se tiene el coeficiente de determinación \(R^2\) el cúal indica la variabilidad de una variable dependiente que puede ser explicada por una o más variables independientes en un modelo de regresión.

Interpretación:

  • \(R^2\) = 0, indica que el modelo no explica ninguna variabilidad en la variable dependiente.

  • \(R^2\) = 1, significa que el modelo explica toda la variabilidad.

Usos:

  • Ayuda a evaluar la calidad de ajuste del modelo.

  • Facilita la comparación de diferentes modelos: un \(R^2\) más alto sugiere un mejor ajuste.

Teniendo en cuenta lo anterior, la ecuación del modelo sería la siguiente:

  • margen_op = [β0 + β1(u_vendidas) + β2(precio_u) + β3(metodov)]+ ei

Variable dependiente

En este proyecto se estableció el margen operativo (margen_op) como variable dependiente. Un margen operativo es un indicador financiero que mide la rentabilidad de una empresa según sus ingresos operativos. Este se puede calcular dividiendo el ingreso operativo entre el ingreso total. Este márgen evidencia la eficiencia con la que una empresa genera ganancias según sus operaciones principales, sin tener en cuenta ingresos y gastos no operativos.

Variables idependientes

  • Unidades vendidas (u_vendidas): número unidades vendidas de cada producto, dichos productos son: Apparel (vestimenta), Street Footwear (calzado urbano) y Athletic Footwear (calzado deportivo). Hay que tener en cuenta que los productos se dividen en dos categorías por sexo: hombres y mujeres.

  • Precio unitario (precio_u): precio unitario de cada tipo de producto que puede variar según su tipo de venta (In-store, Outlet y Online).

  • Ventas totales (V_total): el producto entre unidades vendidas (u_vendidas) y precio unitario (precio_u).

  • Ganancia operativa (ganancia_op): es la cantidad de dinero que genera una empresa a partir de sus operaciones antes de deducir impuestos e intereses. Este se calcula restando costos operativos como: salarios, gastos generales y/o costos de produccion), de los ingresos totales (en este caso las ventas totales) obtenidos por ventas de bienes y servicios. Este es un indicador clave para determinar la rentabilidad y eficiencia de una empresa.

Estadistica descriptiva

En el precio unitario Walmart presenta el mayor precio unitario promedio ($65.09), mientras que Foot Locker tiene el menor precio unitario promedio ($44.83) y West Gear y Sports Direct tienen precios unitarios similares, alrededor de $52.6. En términos de unidades vendidas la tienda Foot Locker tiene el mayor promedio de unidades vendidas (474.9 und), mientras que Walmart es la tienda con el menor número de unidades vendidas en promedio (280.1 und). En el valor total está en primer lugar West Gear con el mayor valor total promedio ($192,217), segundo Sports Direct ($167,495), tercero Foot Locker ($183,930) y cuarto Walmart es el que tiene menor valor total promedio ($140,037). En las ganancias operativas, la tienda con la mayor ganancia operativa promedio es Foot Locker ($73,839), seguida de West Gear ($71,717), posteriormente Sports Direct ($61,397) y de último Walmart con la menor ganancia de operativa en promedio ($42,978) En el margen operativo, Foot Locker también tiene el mayor margen operativo promedio (0.4398), mientras que Walmart tiene el menor margen operativo promedio (0.3545).

Estadistica descriptiva por métodos

Se observa que el método de venta en tienda tiene el precio unitario promedio más alto ($60.12) en comparación con los métodos en línea ($56.58) y salida ($52.43), además el método en tienda también se destaca en unidades vendidas en promedio (707.7 und), muy superior a las unidades vendidas en los métodos en línea (181.6 und) y salida (222.8 und). A su vez las ventas totales son más altas con el método en tienda alcanzando un promedio de 424,631 und, en contraste con el metodo en linea (10,249 und) y salida (63,861 und) En la ganancia promedio también es más alta en el método en tienda (150,088), lo que sugiere una mayor rentabilidad en este canal, los márgenes operativos son relativamente similares entre los tres métodos, con el método en línea mostrando el margen más alto (0.4619) en comparación con los métodos salida (0.3411) y en tienda (0.3434).

Correlacion

##                preciou  uvendidas     Vtotal  gananciaop    margenop
## preciou     1.00000000  0.1628049  0.3654280  0.32122160 -0.05365539
## uvendidas   0.16280490  1.0000000  0.9282293  0.90905387 -0.18072296
## Vtotal      0.36542797  0.9282293  1.0000000  0.95348145 -0.26640807
## gananciaop  0.32122160  0.9090539  0.9534815  1.00000000 -0.08747476
## margenop   -0.05365539 -0.1807230 -0.2664081 -0.08747476  1.00000000

Modelo de regresion lineal

Información general

## 
## Call:
## lm(formula = margenop ~ uvendidas + preciou + metodov, data = sales1)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.14202 -0.06019 -0.01036  0.04017  0.20096 
## 
## Coefficients:
##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)    2.468e-01  2.860e-02   8.629  < 2e-16 ***
## uvendidas      1.771e-04  3.159e-05   5.605 4.18e-08 ***
## preciou       -4.763e-04  2.937e-04  -1.622    0.106    
## metodovOnline  2.100e-01  1.960e-02  10.712  < 2e-16 ***
## metodovOutlet  7.982e-02  1.926e-02   4.144 4.27e-05 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.08494 on 355 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.3651, Adjusted R-squared:  0.3579 
## F-statistic: 51.03 on 4 and 355 DF,  p-value: < 2.2e-16
##               GVIF Df GVIF^(1/(2*Df))
## uvendidas 3.917299  1        1.979217
## preciou   1.042142  1        1.020854
## metodov   3.956336  2        1.410338

Grafico relación lineal 1

Grafico relación lineal 2

Grafico relación lineal 3

Analisis

-Varianza Constante:

Mediante la prueba estadística (bptest()), nuestro modelo no cumple con el supuesto de varianza constante, pues el valor p es de 0.04841, debido a que esta por debajo del 5% de significancia, por lo que se rechaza la hipótesis nula (H0=varianza constante) y se acepta la hipótesis alternativa (H1= Varianza no constante).

-Independencia:

Los residuos deben ser independientes los unos de los otros, no deben estar correlacionados entre sí. Mediante la prueba de Durbin-Watson , el valor p es de 0.09832, por encima del 5% no podemos rechazar la hipótesis nula de que los residuos son independientes, cumpliéndose así la última condición: residuos no independientes, por lo tanto, nuestro modelo no cumple con el supuesto de la independencia.

-Normalidad:

Nuestro modelo tampoco cumple con el supuesto de normalidad, puesto que el valor p es de 0,000000001804 según la función shapiro.test(), por debajo del 5%, por lo que se rechaza la hipótesis nula (H0= existencia de normalidad) y se acepta la hipótesis alternativa (H1= No hay normalidad). Gráficamente también se puede llegar a esa conclusión

Condiciones para la regresion lineal multiple

Linealidad

Varianza Constante

## 
##  studentized Breusch-Pagan test
## 
## data:  modelo5
## BP = 9.566, df = 4, p-value = 0.04841

Normalidad

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  modelo5$residuals
## W = 0.95175, p-value = 1.804e-09

Independencia

## 
##  Durbin-Watson test
## 
## data:  modelo5
## DW = 1.8838, p-value = 0.09832
## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0

Recomendaciones a la compañia

Al finalizar el analisis de la informacion suministrada, y luego de haber realizado los graficos correspondientes a las ventas de cada uno de los productos, y las ventas totales de las tiendas podemos llegar a recomendar a la compañia de que fortalezca el metodo de ventas “Online”, ya que al compararlo con los otros metodos de venta este es el que menos costos operativos le genera a compañia.

Por otra parte recomendamos tambien que implementen algun metedo de rescate para incrementar las ventas de la tienda “Sports Direct” ya que este punto de venta es el que menores ventas totales registra comparado a tiendas como “Walmart”

Conclusion

“Foot Locker” y “West Gear” son las tiendas con mayor rendimiento en términos de ganancia operativa y valor total promedio, mientras que Walmart tiene el precio unitario más alto, pero con menor margen operativo y menor cantidad de unidades vendidas. Sports Direct muestra un desempeño equilibrado en términos de unidades vendidas, valor total y margen operativo.

En cuanto al método de venta, el método en línea presenta los precios unitarios más altos y las mayores ventas, además de tener también la ganancia promedio más alta entre los tres métodos. Sin embargo, su margen operativo es menor que el de los demás, lo que indica que convierte sus ventas en ganancias en menor medida. Por otro lado, el método de venta en tienda es el que mayor margen operativo presenta, por lo que genera la mayor ganancia por ventas.

Referencias