Situación
SanoYFresco es un comercio de productos orgánicos que registró 4.975.718 transacciones durante 2023, 206.209 clientes únicos y 49.688 productos. Esos datos aún no se utilizaban para orientar decisiones.
El desafío
Dos problemas concretos de negocio:
- La ubicación de productos complementarios en tienda era poco efectiva.
- Había oportunidades de venta cruzada que aún no se habían identificado.
La pregunta de fondo: ¿qué productos se compran juntos y cómo lo aprovechamos para subir el ticket promedio?
La solución
Un proceso completo de análisis de canasta de mercado:
- Extracción y preparación — carga de una base SQLite con más de 5 millones de registros, limpieza y estructuración transaccional con Pandas.
- Análisis de canasta de mercado — algoritmo Apriori (mlxtend) para obtener reglas de asociación y medir soporte, confianza y lift. Filtré las reglas con confianza superior al 60 % y lift mayor que 1,5.
- Análisis de patrones — productos ancla, asociaciones fuertes entre categorías y segmentación temporal por hora del día.
Impacto
- Más de 50 reglas de asociación aplicables; por ejemplo, bananas orgánicas y aguacates, con un lift de 2,3, o panadería y lácteos orgánicos, con un lift de 1,8.
- Potencial de mejora de entre el 15 % y el 20 % en el ticket promedio mediante paquetes estratégicos.
- Disposición optimizada y dos tableros en Power BI —ventas y marketing— para convertir los hallazgos en decisiones diarias.
Tablero de ventas
Tablero de marketing
Recursos
Notebooks Jupyter
Documentos PDF
Documento de Requerimientos Funcionales de Negocio
Requerimientos de negocio que enmarcaron el análisis: objetivos, alcance y criterios de éxito.
Informe de Conclusiones
Conclusiones ejecutivas del análisis con recomendaciones accionables para el negocio.
Trabajo de análisis de hallazgos
Matriz de hallazgos derivados de las reglas de asociación, priorizados por impacto.