Caso 4 · 3 niveles
¿La subida de precios perjudicó las ventas?
Harbor & Pine subió los precios de 29 productos en marzo de 2025. Plantea la pregunta, confirma el cambio en los datos, compara en igualdad de condiciones con el año pasado y con productos que mantuvieron su precio, y redacta la recomendación.
En marzo de 2025, Merchandising subió los precios cerca de un 6% en 29 productos. Seis meses después la pregunta llega a tu escritorio: ¿nos costó ventas? Es una de las preguntas más comunes que recibe un analista, y una de las más fáciles de responder mal, porque las ventas se mueven por muchas razones a la vez: la temporada, los productos nuevos, el marketing, la economía.
Este caso es el trabajo completo, tal como lo harías en la oficina:
- Plantear la pregunta para que se pueda responder: qué productos, qué medida, qué periodo, comparado con qué, y qué decisión alimenta.
- Revisar los datos: encontrar los productos cuyo precio cambió y confirmar que el cambio ocurrió cuando Merchandising dice que ocurrió.
- Analizar en igualdad de condiciones, en SQL, pandas o Excel, lo que prefieras: los mismos meses de un año antes, junto a productos cuyo precio no cambió.
- Recomendar: elegir la conclusión que enviarías, con los números y las salvedades.
El caso está abierto desde el principio. Usa JOIN, sumas condicionales y una CTE (o merge y
groupby en pandas, o fórmulas en una hoja preparada en Excel); las lecciones recorren cada uno.
Niveles
- Plantea la pregunta del precio
de Thomas Whitaker, Director de Merchandising
smart goal, problem framing, control group, like for like
- Revisa y compara la subida de precios
Resuélvelo en SQL, pandas o Excel
de Thomas Whitaker, Director de Merchandising
data validation, having, cte, conditional aggregation, like for like, control group, yoy
- Recomienda: ¿mantener, revertir o extender?
de Thomas Whitaker, Director de Merchandising
recommendation, caveats, causation, control group, data storytelling