Diseño y evaluación de algoritmos univariados y multivariados predictivos para el monitoreo de precios y la identificación de sus tiendas detonantes

Abstract

El pronóstico de precios dentro de la industria de retail es de gran relevancia debido a que da a conocer el comportamiento de las cadenas, lo cual beneficia al productor. Siendo que las bajas inesperadas de precios es un fenómeno denominado como “guerra de precios”, el cual afecta directamente a las negociaciones que determinan el precio de venta. Esto tiene origen en las tiendas detonantes que deciden reducir sus precios por debajo de la competencia ocasionando un efecto en cadena. El objetivo de este proyecto tuvo como enfoque la segmentación de tiendas detonantes mediante análisis de regresión, para un posterior desarrollo de modelos predictivos de los precios de punto de venta de un producto de carnes frías con la información de enero de 2018 a julio 2021. Se llevó a cabo con la intervención de la metodología CRISP-DM. Esto con la finalidad de predecir el comportamiento de los precios y tomar acciones preventivas.