Introducción

Adidas Colombia LTDA es una empresa multinacional reconocida a nivel global en la industria de artículos deportivos, destacada por su innovación, posicionamiento de marca y amplia presencia en distintos mercados. Su portafolio incluye calzado, ropa y accesorios, lo que le permite competir en múltiples segmentos del sector retail deportivo.

En este contexto, el análisis de la información comercial y financiera resulta fundamental para comprender su desempeño y apoyar la toma de decisiones. En este informe se desarrolla un análisis descriptivo y diagnóstico de los datos de Adidas, con el propósito de evaluar el comportamiento de las ventas y la rentabilidad de sus productos en el mercado.

Para ello, se consideran variables clave como precio por unidad, unidades vendidas, ventas totales, utilidad operativa, margen operativo, método de venta y segmentación geográfica (región y ciudad). A través de técnicas de estadística descriptiva y visualización de datos, se busca identificar patrones, relaciones y variaciones relevantes que permitan interpretar la dinámica comercial de la empresa.

Este análisis proporciona una base para generar hallazgos y recomendaciones orientadas a mejorar la eficiencia y la rentabilidad del negocio.

1. Cargar librerías y base de datos

## Rows: 9,648
## Columns: 11
## $ distribuidor       <chr> "Foot Locker", "Foot Locker", "Foot Locker", "Foot …
## $ region             <chr> "Northeast", "Northeast", "Northeast", "Northeast",…
## $ estado             <chr> "New York", "New York", "New York", "New York", "Ne…
## $ ciudad             <chr> "New York", "New York", "New York", "New York", "Ne…
## $ producto           <chr> "Men's Street Footwear", "Men's Athletic Footwear",…
## $ precio_unidad      <dbl> 50, 50, 40, 45, 60, 50, 50, 50, 40, 45, 60, 50, 50,…
## $ unidades_vendidas  <dbl> 1200, 1000, 1000, 850, 900, 1000, 1250, 900, 950, 8…
## $ ventas_total       <dbl> 60000, 50000, 40000, 38250, 54000, 50000, 62500, 45…
## $ utilidad_operativa <dbl> 30000.00, 15000.00, 14000.00, 13387.50, 16200.00, 1…
## $ margen_operativo   <dbl> 0.50, 0.30, 0.35, 0.35, 0.30, 0.25, 0.50, 0.30, 0.3…
## $ metodo_venta       <chr> "In-store", "In-store", "In-store", "In-store", "In…

2. Revisión inicial de la base

## [1] 9648   11

##  [1] "distribuidor"       "region"             "estado"            
##  [4] "ciudad"             "producto"           "precio_unidad"     
##  [7] "unidades_vendidas"  "ventas_total"       "utilidad_operativa"
## [10] "margen_operativo"   "metodo_venta"

##  distribuidor          region             estado             ciudad         
##  Length:9648        Length:9648        Length:9648        Length:9648       
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##    producto         precio_unidad    unidades_vendidas  ventas_total  
##  Length:9648        Min.   :  7.00   Min.   :   0.0    Min.   :    0  
##  Class :character   1st Qu.: 35.00   1st Qu.: 106.0    1st Qu.: 4065  
##  Mode  :character   Median : 45.00   Median : 176.0    Median : 7804  
##                     Mean   : 45.22   Mean   : 256.9    Mean   :12455  
##                     3rd Qu.: 55.00   3rd Qu.: 350.0    3rd Qu.:15864  
##                     Max.   :110.00   Max.   :1275.0    Max.   :82500  
##  utilidad_operativa margen_operativo metodo_venta      
##  Min.   :    0      Min.   :0.100    Length:9648       
##  1st Qu.: 1753      1st Qu.:0.350    Class :character  
##  Median : 3263      Median :0.410    Mode  :character  
##  Mean   : 4895      Mean   :0.423                      
##  3rd Qu.: 6192      3rd Qu.:0.490                      
##  Max.   :39000      Max.   :0.800

Tabla 1. Valores faltantes por variable
variable	faltantes
distribuidor	0
region	0
estado	0
ciudad	0
producto	0
precio_unidad	0
unidades_vendidas	0
ventas_total	0
utilidad_operativa	0
margen_operativo	0
metodo_venta	0

Interpretación inicial

La base contiene observaciones sin valores faltantes en las variables analizadas, por lo que no fue necesario imputar ni excluir registros. Esto permite trabajar con la totalidad de la información disponible y fortalece la consistencia del análisis descriptivo.

3. Estadísticas descriptivas generales

3.1 Variables numéricas

Tabla 2. Estadísticas descriptivas generales
registros	precio_promedio	precio_mediana	precio_sd	unidades_promedio	unidades_mediana	unidades_sd	ventas_promedio	ventas_mediana	ventas_sd	utilidad_promedio	utilidad_mediana	utilidad_sd	margen_promedio	margen_mediana	margen_sd
9648	45.22	45	14.71	256.93	176	214.25	12455.08	7803.5	12716.39	4894.79	3262.98	4866.46	0.42	0.41	0.1

3.2 Cuartiles y valores extremos

Tabla 3. Cuartiles y valores extremos
ventas_min	ventas_q1	ventas_q3	ventas_max	utilidad_min	utilidad_q1	utilidad_q3	utilidad_max	margen_min	margen_q1	margen_q3	margen_max
0	4065.25	15864.5	82500	0	1753.44	6192.36	39000	0.1	0.35	0.49	0.8

Interpretación

En esta primera lectura se identifican cuatro variables clave para el diagnóstico: precio por unidad, unidades vendidas, ventas totales y utilidad operativa. Adicionalmente, el margen operativo permite comparar eficiencia relativa entre segmentos, ya que no solo muestra cuánto se vende, sino qué proporción de esas ventas se convierte en utilidad.

4. Análisis del desempeño de ventas

4.1 Ventas totales por producto

Tabla 4. Ventas, unidades y utilidad por producto
producto	ventas_totales	unidades_totales	utilidad_total	margen_promedio
Men’s Street Footwear	27680769	593320	11629046	0.45
Women’s Apparel	23870985	433827	9685221	0.44
Men’s Athletic Footwear	20577180	435526	7437457	0.40
Women’s Street Footwear	17201563	392269	6494017	0.41
Men’s Apparel	16520632	306683	6381405	0.41
Women’s Athletic Footwear	14315521	317236	5597822	0.42

4.2 Participación de ventas por producto

Tabla 5. Participación de ventas por producto
producto	ventas_totales	unidades_totales	utilidad_total	margen_promedio	participacion
Men’s Street Footwear	27680769	593320	11629046	0.446	23.0%
Women’s Apparel	23870985	433827	9685221	0.441	19.9%
Men’s Athletic Footwear	20577180	435526	7437457	0.403	17.1%
Women’s Street Footwear	17201563	392269	6494017	0.410	14.3%
Men’s Apparel	16520632	306683	6381405	0.413	13.7%
Women’s Athletic Footwear	14315521	317236	5597822	0.424	11.9%

4.3 Ventas por región

Tabla 6. Desempeño por región
region	ventas_totales	utilidad_total	unidades_totales	margen_promedio
West	36436157	13017584	686985	0.40
Northeast	25078267	9732774	501279	0.41
Southeast	21374436	8393059	407000	0.42
South	20603356	9221605	492260	0.47
Midwest	16674434	6859945	391337	0.44

4.4 Top 10 ciudades por ventas

Tabla 7. Top 10 ciudades por ventas
ciudad	ventas_totales	utilidad_total	unidades_totales
New York	5676160	2114664.4	111954
San Francisco	4929220	1581993.3	86900
Charleston	4904272	2024086.4	102483
Portland	4176777	1575860.6	72946
Orlando	3946476	1342206.6	60295
Miami	3874113	1579387.9	73135
Los Angeles	3651288	1378158.3	76384
Houston	3629632	1494772.3	90322
New Orleans	3377031	1424389.7	57615
Seattle	3222093	927709.4	46611

Interpretación

Este bloque permite identificar qué líneas de producto y qué zonas geográficas concentran mayor volumen de negocio. En el contexto del caso, comparar producto, región y ciudad es clave para detectar combinaciones estratégicas y concentraciones comerciales relevantes. fileciteturn0file0L10-L26

5. Análisis de rentabilidad

5.1 Utilidad operativa y margen operativo

Tabla 8. Resumen de rentabilidad
utilidad_promedio	utilidad_mediana	utilidad_sd	margen_promedio	margen_mediana	margen_sd
4894.793	3262.98	4866.464	0.423	0.41	0.0972

5.2 Rentabilidad por método de venta

Tabla 9. Rentabilidad por método de venta
metodo_venta	ventas_totales	utilidad_total	margen_promedio	precio_promedio	unidades_promedio
Online	44965657	19552538	0.46	45.90	192.08
Outlet	39536618	14913301	0.39	42.03	281.48
In-store	35664375	12759129	0.36	48.82	396.55

5.3 Rentabilidad por producto

Tabla 10. Rentabilidad por producto
producto	utilidad_total	margen_promedio	ventas_totales
Men’s Street Footwear	11629046	0.45	27680769
Women’s Apparel	9685221	0.44	23870985
Men’s Athletic Footwear	7437457	0.40	20577180
Women’s Street Footwear	6494017	0.41	17201563
Men’s Apparel	6381405	0.41	16520632
Women’s Athletic Footwear	5597822	0.42	14315521

Interpretación

No basta con identificar los segmentos que más venden. También es necesario contrastar si esos segmentos generan márgenes más altos o solo volumen. Por eso, el análisis de utilidad y margen por método de venta y por producto ayuda a distinguir entre estrategias orientadas al crecimiento y estrategias orientadas a la rentabilidad.

6. Variabilidad y valores atípicos

Interpretación

Los boxplots permiten identificar dispersión, asimetrías y posibles valores atípicos. Esto es importante porque un promedio alto puede estar siendo explicado por pocos registros extremos, mientras que la mediana y la dispersión muestran si el resultado es estable o no dentro de cada segmento.

7. Relación entre variables clave

7.1 Matriz de correlación

##                    precio_unidad unidades_vendidas ventas_total
## precio_unidad              1.000             0.266        0.540
## unidades_vendidas          0.266             1.000        0.919
## ventas_total               0.540             0.919        1.000
## utilidad_operativa         0.504             0.872        0.935
## margen_operativo          -0.137            -0.305       -0.302
##                    utilidad_operativa margen_operativo
## precio_unidad                   0.504           -0.137
## unidades_vendidas               0.872           -0.305
## ventas_total                    0.935           -0.302
## utilidad_operativa              1.000           -0.047
## margen_operativo               -0.047            1.000

7.2 Precio vs unidades vendidas

7.3 Ventas vs utilidad operativa

7.4 Precio vs margen operativo

Interpretación

El taller sugiere revisar relaciones entre precio, volumen, ventas y utilidad para evaluar si existen patrones que orienten decisiones comerciales y financieras. La correlación y los gráficos de dispersión permiten detectar asociaciones lineales, aunque no deben interpretarse como causalidad. fileciteturn0file0L27-L47

8. Combinaciones estratégicas

8.1 Producto + región

Tabla 11. Top 15 combinaciones producto-región por utilidad
producto	region	ventas_totales	utilidad_total	margen_promedio
Men’s Street Footwear	Northeast	6841324	3030663	0.46
Men’s Street Footwear	West	7389988	2907503	0.42
Women’s Apparel	South	4224937	2199137	0.54
Men’s Athletic Footwear	West	6761339	2154211	0.37
Women’s Street Footwear	West	5748586	2142439	0.40
Women’s Apparel	West	7038046	2096258	0.34
Men’s Apparel	West	4827378	2009555	0.44
Men’s Street Footwear	Southeast	4693836	2003886	0.45
Men’s Street Footwear	Midwest	4707360	1948621	0.44
Women’s Apparel	Northeast	5045208	1917008	0.42
Women’s Apparel	Southeast	4109786	1887045	0.47
Men’s Street Footwear	South	4048261	1738372	0.46
Women’s Athletic Footwear	West	4670820	1707618	0.40
Women’s Apparel	Midwest	3453008	1585772	0.49
Men’s Athletic Footwear	South	3647045	1504995	0.43

8.2 Producto + método de venta

Tabla 12. Top 15 combinaciones producto-método por utilidad
producto	metodo_venta	ventas_totales	utilidad_total	margen_promedio
Men’s Street Footwear	Online	10365158	4715551	0.49
Women’s Apparel	Online	8966155	4104331	0.49
Men’s Street Footwear	In-store	8885200	3486710	0.38
Men’s Street Footwear	Outlet	8430411	3426785	0.42
Men’s Athletic Footwear	Online	7625859	3143928	0.44
Women’s Apparel	Outlet	7879955	2952377	0.40
Women’s Street Footwear	Online	6303273	2634900	0.45
Women’s Apparel	In-store	7024875	2628513	0.38
Men’s Apparel	Online	6334120	2626915	0.45
Women’s Athletic Footwear	Online	5371092	2326915	0.46
Men’s Athletic Footwear	Outlet	7016446	2323292	0.37
Women’s Street Footwear	Outlet	6063365	2289761	0.39
Men’s Apparel	Outlet	5254012	2007041	0.38
Men’s Athletic Footwear	In-store	5934875	1970238	0.34
Women’s Athletic Footwear	Outlet	4892429	1914045	0.41

Interpretación

Estas combinaciones permiten identificar focos estratégicos. No solo importa qué producto lidera en ventas de forma agregada, sino en qué región y bajo qué canal o método de venta produce mejores resultados.

9. Hallazgos principales

Tabla 13. Hallazgos cuantitativos clave
indicador	resultado
Producto líder en ventas	Men’s Street Footwear
Región líder en ventas	West
Método líder en utilidad	Online
Correlación ventas-utilidad	0.935
Correlación precio-unidades	0.266

A partir del análisis anterior, los hallazgos deben redactarse al finalizar la ejecución del documento con base en los resultados obtenidos. Un ejemplo de redacción sería el siguiente:

El producto con mayor peso en las ventas consolidadas fue Men’s Street Footwear, lo que sugiere que esta línea concentra una parte importante del ingreso comercial.
La región con mayor nivel de ventas fue West, por lo que representa una zona prioritaria en la estrategia comercial.
El método de venta con mayor utilidad agregada fue Online, indicando que no necesariamente el canal con más volumen es distinto del que genera más rentabilidad.
La correlación entre ventas y utilidad operativa fue de 0.935, lo que permite evaluar qué tan alineados están crecimiento e ingresos con generación de utilidad.
La correlación entre precio por unidad y unidades vendidas fue de 0.266, resultado útil para discutir si existe evidencia de sensibilidad del volumen frente al precio.

10. Conclusiones

Las conclusiones deben sintetizar lo observado en términos comerciales y financieros. A modo de guía, este caso permite concluir sobre:

Los productos que más aportan al ingreso y a la utilidad.
Las regiones y ciudades que concentran mayor dinamismo comercial.
Los métodos de venta con mejor equilibrio entre volumen y rentabilidad.
La existencia o no de relaciones claras entre precio, unidades vendidas, ventas y utilidad.
La presencia de segmentos con alta variabilidad o valores atípicos que requieran revisión específica.

11. Recomendaciones (analítica prescriptiva)

Con base en el resultado final del análisis, pueden redactarse recomendaciones como las siguientes:

Priorizar las combinaciones producto-región más rentables para enfocar campañas comerciales, inventario y presupuesto promocional.
Revisar segmentos de alto volumen pero bajo margen, porque podrían estar creciendo a costa de la rentabilidad.
Fortalecer el método de venta con mejor utilidad agregada, siempre que su desempeño sea estable y no dependa solo de pocos registros atípicos.
Analizar productos con alto precio y baja rotación, para validar si requieren ajuste de precio, promoción o cambio de mezcla comercial.
Monitorear ciudades o regiones con alta dispersión en ventas y utilidad, ya que pueden reflejar oportunidades no explotadas o una operación poco homogénea.

12. Cierre

El caso propone un enfoque descriptivo y diagnóstico, apoyado en estadísticas, comparaciones, gráficos e interpretación para generar recomendaciones basadas en evidencia. Precisamente, el informe en RMarkdown debe incluir introducción, análisis descriptivo, gráficos interpretados, hallazgos, conclusiones y recomendaciones. fileciteturn0file0L48-L64

#Análisis desempeño comercial y Financiero Adidas Colombia LTDA#.

Mayra Alejandra Araque - Elver

2026-03-29

Introducción

1. Cargar librerías y base de datos

2. Revisión inicial de la base

Interpretación inicial

3. Estadísticas descriptivas generales

3.1 Variables numéricas

3.2 Cuartiles y valores extremos

Interpretación

4. Análisis del desempeño de ventas

4.1 Ventas totales por producto

4.2 Participación de ventas por producto

4.3 Ventas por región

4.4 Top 10 ciudades por ventas

Interpretación

5. Análisis de rentabilidad

5.1 Utilidad operativa y margen operativo

5.2 Rentabilidad por método de venta

5.3 Rentabilidad por producto

Interpretación

6. Variabilidad y valores atípicos

Interpretación

7. Relación entre variables clave

7.1 Matriz de correlación

7.2 Precio vs unidades vendidas

7.3 Ventas vs utilidad operativa

7.4 Precio vs margen operativo

Interpretación

8. Combinaciones estratégicas

8.1 Producto + región

8.2 Producto + método de venta

Interpretación

9. Hallazgos principales

10. Conclusiones

11. Recomendaciones (analítica prescriptiva)

12. Cierre