INDUSTRIA: CONSUMO MASIVO

SOLUCIÓN: DATA SCIENCE

PROYECTO: PRICING ÓPTIMO

Cliente:

CBC

Industria:

Consumo Masivo

Solución:

Data Science

Proyecto:

Pricing Óptimo

SITUACIÓN INICIAL

CBC Peruana S.A.C. se encontraba en la búsqueda de un modelo de pricing diferenciado con el objetivo de poder, mediante la generación de perfiles, conocer las diversas elasticidades de precio por segmento de cliente, por producto o categoría de productos y por zonas.

DESAFÍO

Realizar una Prueba de Concepto (PoC) en la que, utilizando una segmentación, la herramienta propongan precios diferenciados.  Esto implica desarrollar un modelo de elasticidad de precio por segmento y producto.

IMPLEMENTACIÓN

Para el desarrollo de esta prueba se realizó:

  • Una selección de Productos junto al cliente, la cual consistió en dos productos que tengan comportamientos diferenciados para desarrollar un modelo de precios, Pepsi de 500ml y Pepsi de 3litros.​
  • Un desarrollo de un modelo predictivo con la historia de las ventas y con las variables geográficas que cuenta Analytics para la estimación de ventas.​
  • Y los resultados podrán ser visualizados por medio de un dashboarden PowerBI, en los cuales se podrán realizar simulaciones de precios y venta estimadas según la curva de elasticidad.

RESULTADO

Esto les ha permitido mejorar su cobertura en 15% y sus ventas en 7% desde que se implementó el modelo.