La solicitud

De Laura Bennett, Directora de Finanzas
Tu objetivo
Elige la versión de la pregunta que acordarías con Laura antes de tocar los datos.
Este caso se desbloquea cuando terminas cualquiera de estos:
- SQL · Agregados y GROUP BY
- Python · Columnas nuevas, groupby y agregación
- Excel · Totales condicionales
La solicitud y la lección ya se pueden leer. Resuelve todos los niveles de uno de esos capítulos, en la ruta que prefieras, y este caso se abre.
Lo que recibe Laura, y por qué
La lección
Por qué el planteamiento va primero
“¿Los cupones se pagan solos?” es una pregunta legítima con un presupuesto detrás. Jordan, de Marketing, piensa que sí; Laura, de Finanzas, quiere verlo. Antes de cualquier consulta, acuerden cómo sería una respuesta. SMART es la lista de verificación habitual:
- Específico: qué códigos y qué pedidos. Aquí: los seis códigos (WELCOME10, SPRING15, SUMMER15, BFCM25, HOLIDAY20, FREESHIP), pedidos completados, 2023 a 2025.
- Medible: pedidos, ingresos netos, valor medio del pedido (AOV) y costo del descuento por código.
- Alcanzable:
orders.coupon_codeguarda el código, y cada línea deorder_itemsguarda el descuento realmente aplicado, así que tanto el costo como el valor están en los datos. - Relevante: Laura mantendrá, cambiará o probará cada código en el presupuesto del próximo año.
- Con plazo: tres años completos de datos, una respuesta en dos semanas.
¿Comparado con qué?
Los cupones no aparecen al azar, y eso condiciona la comparación:
- El calendario. SPRING15 corre en marzo y abril, SUMMER15 en junio y julio, HOLIDAY20 del 1 al 20 de diciembre, BFCM25 durante el fin de semana de Black Friday. Las cestas cambian según la temporada, así que comparar los pedidos con cupón con todos los demás mezcla el código con el calendario. La comparación justa son los pedidos de los mismos días sin código.
- El cliente. WELCOME10 solo se entrega en primeros pedidos. Los primeros pedidos son distintos de los pedidos recurrentes sea cual sea el código, así que comparar WELCOME10 con todo lo demás es un problema de selección.
Lo que los datos no pueden decirte
Un cupón se paga solo únicamente si trae pedidos que no habrían ocurrido de otro modo. Ese mundo ausente, los mismos clientes en los mismos días sin código, es el contrafactual, y ninguna tabla lo contiene. El análisis puede mostrar cuánto vale un pedido con cupón frente a uno normal y lo que el código regaló. No puede mostrar cuántos pedidos con cupón fueron adicionales. Dilo en el planteamiento, para que nadie espere que el análisis demuestre más de lo que puede.
Cómo se ve el plan
| Paso | Qué haces | Resultado |
|---|---|---|
| Verificar | Comparar cada código con el descuento de sus líneas | una fila por código, descuento mínimo y máximo |
| Analizar | Pedidos, ingresos, AOV y costo del descuento por código | una hoja de costos de 7 filas |
| Comparar | Códigos de temporada frente a pedidos del mismo día sin código | una tabla de 4 filas |
| Recomendar | Qué significa para el presupuesto, con salvedades | tres o cuatro frases |
Nota de entrevista
“¿Cómo medirías si una promoción funcionó?” es una pregunta habitual en entrevistas de analista. Una buena respuesta nombra el costo (descuento otorgado), el valor (pedidos e ingresos), una comparación justa (mismo periodo, clientes similares) y el límite: sin un grupo de control que nunca vio el código, no puedes saber cuántos pedidos creó la promoción.
¡Linterna encendida!
Practicaste: smart goalproblem framinglike for likecounterfactualselection bias
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
