1. Faro

Nivel 2 · Margen de contribución por canal

La solicitud

De Robert Kim, Director de Operaciones

“El margen bruto por canal se ve bien, pero ignora todo lo que devolvemos en las devoluciones. Para 2025, ¿cuánto aporta realmente cada canal una vez que se restan el costo de la mercancía y los reembolsos, en total y por pedido?”

Tu objetivo

El CTE costed del starter tiene una fila por cada línea válida de un pedido confirmado de 2025 con costo unitario conocido: order_id, channel, net, cogs y refund (0 cuando la línea no se devolvió). Devuelve channel, orders (pedidos distintos), net_sales, cogs, refunds, contribution (net_sales − cogs − refunds), contribution_pct (contribution × 100 / net_sales) y contribution_per_order (contribution / orders), con cada columna de dinero y de porcentaje redondeada a 2, ordenado por canal de A a Z.

  • Lee de la tabla productspendiente
  • Lee de la tabla orderspendiente
  • Muestra exactamente channel orders net_sales cogs refunds contribution contribution_pct contribution_per_orderpendiente

Tu consulta

SQL

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    ResultadoVista previa de products · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_price
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00

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    Tablas

    Datos de la tienda Harbor & Pine, listos para consultar.

    products120 filas · 8 columnas
    • product_idinteger
    • namevarchar
    • categoryvarchar
    • subcategoryvarchar
    • unit_pricedecimal
    • unit_costdecimal
    • launched_ondate
    • is_activeboolean
    Primeras 5 filas de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_active
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00NULL2023-09-11true
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00503.502024-05-16true
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00429.872023-05-27true
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00214.702022-12-20true
    105Avery Leather Bed FrameFurnitureBeds449.00232.702021-08-31true
    orders12,000 filas · 7 columnas
    • order_idinteger
    • customer_idinteger
    • order_datetimestamp
    • statusvarchar
    • channelvarchar
    • shipping_feedecimal
    • coupon_codevarchar
    Primeras 5 filas de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb0.00NULL
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb0.00NULL
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace4.99WELCOME10
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace4.99WELCOME10
    1005822023-01-02 11:43:36completedweb0.00WELCOME10
    order_items30,338 filas · 6 columnas
    • order_item_idinteger
    • order_idinteger
    • product_idinteger
    • quantityinteger
    • unit_pricedecimal
    • discount_pctdecimal
    Primeras 5 filas de order_items
    order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_pricediscount_pct
    11001121931.990.00
    21001154311.990.00
    31002154411.990.00
    410021941149.000.00
    51002193219.990.00
    returns1,673 filas · 5 columnas
    • return_idinteger
    • order_item_idinteger
    • returned_ondate
    • reasonvarchar
    • refund_amountdecimal
    Primeras 5 filas de returns
    return_idorder_item_idreturned_onreasonrefund_amount
    1142023-01-10damaged83.69
    2422023-01-10wrong_item19.99
    31052023-01-14wrong_item10.99
    4242023-01-16changed_mind26.99
    51262023-01-16late20.99
    customers2,018 filas · 9 columnas
    • customer_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • emailvarchar
    • cityvarchar
    • statevarchar
    • signup_datedate
    • segmentvarchar
    • referral_sourcevarchar
    Primeras 5 filas de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcitystatesignup_datesegmentreferral_source
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan FranciscoCA2022-06-02consumersearch
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlantaGA2022-06-02consumerNULL
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos AngelesCA2022-06-04businessNULL
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattleWA2022-06-06businesspinterest
    5KyleJimenezkjimenez27@yahoo.comIndianapolisIN2022-06-07consumerNULL
    employees60 filas · 8 columnas
    • employee_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • departmentvarchar
    • titlevarchar
    • manager_idinteger
    • hire_datedate
    • salaryinteger
    Primeras 5 filas de employees
    employee_idfirst_namelast_namedepartmenttitlemanager_idhire_datesalary
    1CatherineHaleExecutiveChief Executive OfficerNULL2016-03-01285000
    2RobertKimExecutiveChief Operating Officer12017-01-09235000
    3MeganCollinsSalesHead of Sales12018-04-16172000
    4ChloeGutierrezSalesAccount Executive32020-01-2172000
    5FrankBellSalesAccount Executive32023-05-2173000
    web_sessions40,000 filas · 7 columnas
    • session_idinteger
    • customer_idinteger
    • started_attimestamp
    • devicevarchar
    • sourcevarchar
    • pages_viewedinteger
    • convertedboolean
    Primeras 5 filas de web_sessions
    session_idcustomer_idstarted_atdevicesourcepages_viewedconverted
    1NULL2023-01-01 23:02:24mobilepaid1false
    2182023-01-01 15:07:49desktoppaid1false
    3NULL2023-01-01 16:55:46desktopdirect7false
    4NULL2023-01-01 12:43:28mobileorganic3false
    5NULL2023-01-01 13:06:21mobilesocial2false
    marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
    • spend_datedate
    • channelvarchar
    • amountdecimal
    Primeras 5 filas de marketing_spend
    spend_datechannelamount
    2023-01-01paid492.99
    2023-01-01email37.38
    2023-01-01social200.53
    2023-01-02paid709.13
    2023-01-02email64.13

    La lección

    Del margen bruto a la contribución

    El margen bruto resta un costo a las ventas: la mercancía. El margen de contribución resta todos los costos que crecen con cada venta, así que responde a “¿qué deja un pedido más para pagar los costos fijos?”. Qué costos cuentan depende de lo que el negocio pueda medir. Los datos de Harbor & Pine tienen dos:

    • COGS: quantity × costo unitario.
    • Reembolsos: el dinero devuelto en las líneas devueltas (returns.refund_amount).
    contribution = SUM(net) - SUM(cogs) - SUM(refund)

    En una empresa real también restarías las comisiones de pago, el empaque, el costo del envío de salida y las comisiones de marketplace. El método es el mismo: una columna más por cada costo variable.

    Por qué los reembolsos van aquí

    Una línea reembolsada se vendió, así que está en las ventas netas, y después su dinero volvió. El margen bruto la sigue contando como venta. La contribución quita el reembolso, que se acerca más al efectivo que la tienda realmente se quedó.

    Un LEFT JOIN returns le da a cada línea su reembolso, o NULL cuando no se devolvió. COALESCE(r.refund_amount, 0) convierte ese NULL en 0 para que la suma funcione. Con un JOIN simple solo conservarías las líneas devueltas y perderías casi todas las ventas.

    Por pedido: cuenta pedidos, no líneas

    El CTE tiene una fila por línea de pedido. Para dividir entre pedidos, cuenta los ids de pedido distintos:

    SUM(net - cogs - refund) / COUNT(DISTINCT order_id)

    COUNT(*) contaría unas 2,5 líneas por pedido y encogería el resultado en ese mismo factor.

    Cómo leer el resultado

    Los tres canales quedan a menos de medio punto entre sí en contribución %, así que ninguno es más barato de atender en mercancía y devoluciones. La cifra por pedido difiere más, porque los pedidos web son un poco más grandes. Ese es el número que debes comparar con lo que le cuesta a cada canal ganar un pedido, algo que esta tabla todavía no puede ver.

    Errores comunes

    • Unir returns con un join interno. Solo sobreviven las líneas devueltas y los totales por canal se desploman.
    • Dividir entre líneas en vez de pedidos. Las cifras por pedido salen demasiado bajas.
    • Llamar “ganancia” al margen bruto. Solo los reembolsos lo mueven seis puntos aquí.

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