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.

Análisis exploratorio

El análisis exploratorio de datos (EDA) constituye una etapa fundamental para comprender el comportamiento comercial y financiero de Adidas, permitiendo identificar patrones, variaciones y relaciones entre las variables relevantes del negocio.

A través de la aplicación de estadísticas descriptivas y técnicas de visualización de datos en R, se analizan variables como el precio por unidad, las unidades vendidas, las ventas totales, la utilidad operativa, el margen operativo, así como factores de segmentación como el método de venta y la ubicación geográfica. Este enfoque permite examinar la distribución de los datos, detectar posibles valores atípicos y evaluar diferencias entre productos, regiones y canales de comercialización.

Dado que el análisis se realiza sobre un conjunto de datos de corte transversal, el objetivo principal es identificar relaciones y comportamientos relevantes que expliquen el desempeño de las ventas y la rentabilidad, proporcionando una base sólida para la generación de hallazgos y recomendaciones orientadas a la toma de decisiones.

1. Cargar librerías y base de datos

1.1 Cargar la base de datos

2. Calidad de los datos

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

El análisis de calidad de datos evidencia que no existen valores faltantes en las variables del conjunto de datos, lo cual garantiza la integridad de la información y permite realizar el análisis sin necesidad de procesos de imputación o depuración adicional.

2.1. Revisión Inicialy selección de variables

## [1] 9648   11
##  [1] "distribuidor"       "region"             "estado"            
##  [4] "ciudad"             "producto"           "precio_unidad"     
##  [7] "unidades_vendidas"  "ventas_total"       "utilidad_operativa"
## [10] "margen_operativo"   "metodo_venta"
##  precio_unidad    unidades_vendidas  ventas_total   utilidad_operativa
##  Min.   :  7.00   Min.   :   0.0    Min.   :    0   Min.   :    0     
##  1st Qu.: 35.00   1st Qu.: 106.0    1st Qu.: 4065   1st Qu.: 1753     
##  Median : 45.00   Median : 176.0    Median : 7804   Median : 3263     
##  Mean   : 45.22   Mean   : 256.9    Mean   :12455   Mean   : 4895     
##  3rd Qu.: 55.00   3rd Qu.: 350.0    3rd Qu.:15864   3rd Qu.: 6192     
##  Max.   :110.00   Max.   :1275.0    Max.   :82500   Max.   :39000     
##  margen_operativo
##  Min.   :0.100   
##  1st Qu.:0.350   
##  Median :0.410   
##  Mean   :0.423   
##  3rd Qu.:0.490   
##  Max.   :0.800

Interpretación

En la fase inicial del análisis se realizó una revisión general de la base de datos, identificando que el conjunto contiene 9.648 registros y 11 variables, entre las cuales se distinguen variables de segmentación (distribuidor, región, estado, ciudad, producto y método de venta) y variables cuantitativas de interés.

El precio por unidad presenta una distribución relativamente equilibrada, evidenciada por la cercanía entre la media (45) y la mediana (45). Sin embargo, el rango amplio (Min.7 - Max.110) sugiere la existencia de productos en diferentes segmentos de precio, desde opciones económicas hasta productos premium. La desviación estándar moderada (14.7) indica una variabilidad controlada en la estrategia de precios.

Las unidades vendidas presentan una alta dispersión (214), con una media (256) significativamente superior a la mediana (176), lo que indica una distribución sesgada hacia valores altos. Esto sugiere que ciertos productos o segmentos concentran volúmenes de venta considerablemente mayores, evidenciando posibles outliers o alta concentración de demanda.

Las ventas totales muestran una alta variabilidad, reflejada en una desviación estándar elevada (12,716) y una diferencia significativa entre la media (12,455) y la mediana (7,804). Esto indica que una proporción reducida de observaciones concentra niveles altos de ingresos, lo cual sugiere desigualdad en la generación de ventas entre productos, regiones o canales.

La utilidad operativa presenta un comportamiento similar al de las ventas, con una distribución sesgada hacia valores altos. La diferencia entre media (4,895) y mediana (3,263) sugiere que ciertos segmentos generan utilidades significativamente superiores, lo que evidencia oportunidades de análisis para identificar los factores que impulsan dicha rentabilidad.

El margen operativo muestra una variabilidad moderada (0.097), lo que indica diferencias en la eficiencia entre productos, regiones o canales de venta. Aunque el margen promedio es relativamente alto (42%), la amplitud del rango (Min. 10% - Max. 80%) evidencia que existen segmentos con niveles de rentabilidad considerablemente superiores a otros.

2. Análisis del negocio

2.1 Desempeño Comercial

## El análisis de la concentración de ventas por producto evidencia que el portafolio presenta una distribución relativamente concentrada, donde el calzado urbano para hombre lidera con el 23% de las ventas totales, seguido por ropa de mujer (19,9%) y calzado deportivo para hombre (17,1%). En conjunto, estas tres categorías representan el 60% del ingreso, lo que sugiere una dependencia relevante en productos orientados principalmente al segmento masculino y urbano. Por otro lado, categorías como calzado deportivo para mujer (11,9%) y ropa de hombre (13,7%) muestran una menor participación, lo que podría indicar oportunidades de crecimiento o posibles debilidades en posicionamiento comercial, situación que es ampliada más adelante analizando otras variables en conjunto.

Se ratifica una vez más que el calzaco urbano para hombre es el producto con mayor participación en ventas

Tabla 6. Desempeño por región
region ventas_totales utilidad_total unidades_totales margen_promedio
Oeste 36436157 13017584 686985 0.40
Noreste 25078267 9732774 501279 0.41
Sureste 21374436 8393059 407000 0.42
Sur 20603356 9221605 492260 0.47
Medio Oeste 16674434 6859945 391337 0.44

Tabla X. Desempeño por distribuidor
distribuidor unidades_vendidas ventas_total utilidad_operativa margen_promedio participacion
West Gear 625262 32409558 12196891 0.42 27.0%
Foot Locker 604369 29024945 11317027 0.42 24.2%
Sports Direct 557640 24616622 10641609 0.44 20.5%
Kohl’s 287375 13512453 5182260 0.42 11.2%
Walmart 206225 10506085 3902749 0.41 8.7%
Amazon 197990 10096987 3984432 0.42 8.4%

2.2. Rentabilidad

Tabla 10. Rentabilidad por producto
producto utilidad_total margen_promedio ventas_totales
Calzado urbano para hombre 11629046 0.45 27680769
Ropa de mujer 9685221 0.44 23870985
Calzado deportivo para hombre 7437457 0.40 20577180
Calzado urbano para mujer 6494017 0.41 17201563
Ropa de hombre 6381405 0.41 16520632
Calzado deportivo para mujer 5597822 0.42 14315521

2.3. Relación entre variables

##                    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

3.Análisis Estratégico

4. Principales Hallazgos

5. Conclusiones y Recomendaciones