Goodbelly

GoodBelly

GoodBelly es una nueva línea de productos de jugos probióticos producidos por NextFoods Inc., cuya sede se encuentra en Colorado. Desde el lanzamiento de su primer producto en enero de 2008, los productos GoodBelly han estado en las estanterías de minoristas de todo el país.

Está tratando de aumentar sus ventas en algunos supermercados como Whole Foods Market. Sin embargo, como empresa pequeña con fondos limitados debe optimizar la asignación del presupuesto de marketing. Actualmente promueve a través de demostraciones de sus productos en tiendas, pero a la gerencia le preocupa que estas demostraciones no sean lo suficientemente efectivas como para justificar el costo de estos. 

Para analizar el caso contamos con las tablas de regresión

[pic 1]

Estos dos modelos comparan las unidades vendidas del producto con las estrategias ya establecidas, como la demostración de los productos.

Entre los datos de la regresión podemos ver que el coeficiente de determinación se encuentra dentro del rango -1 y 1 tanto para el modelo 1 como para el modelo 2, siendo además cercana al 1 y con una relación cercana 0,82 y 0,81. La variación total de R cuadrado se encuentra en un 64% al ser mayor, se toma en cuenta como un valor acorde para la analizar la regresión.

Analizando los datos se deduce

• Es prácticamente inexistente la variación.
• El R Cuadrado es siempre mayor que el R Adjustado
• El error estándar se sitúa alrededor de 64%
• La prueba F nos indica que no existe una regresión lineal de Y en función de X.

¿Cómo lucen los gráficos residuales? ¿Qué puede decir de la heteroscedasticidad de las variables? ¿Qué puede decir sobre las variables Dummy?

• Se puede ver el promedio de las líneas de venta en las graficas “Natural” y “Fitness”. El patrón es constante y no muestra demasiada variación.

[pic 2]

• En los modelos ajustados por categoría de la variable Dummy (0 y 1) se observa un efecto positivo en las ventas.
• Existe heteroscedasticidad de las variables.

[pic 3]

• Se eliminan las categorías Natural y Fitness.
• Se mantiene la heterocedasticidad
• En el precio Retail los datos se mantiene agrupados sin dispersión.

[pic 4]

¿Cuáles variables resultaron significativas y cuáles no? ¿Por qué?

[pic 5]

Las variables de P valor se complementan para el análisis, ya que el valor 0 para el mínimo y máximo no es posible.

En el segundo modelo, se eliminan Natural y Fitness por no brindar

Interprete los coeficientes del modelo.

Cada valor nos indica las variaciones en las unidades vendidas.

[pic 6]

• Intercepto representa las unidades vendidas 298 y 294 según los modelos 1 y 2.
• Variación del precio Retail, es negativo a -28, si se aumentan los precios finales, las ventas disminuyen.
• Demo cuyo valor en ambos modelos es aproximado a 111, Demo 1-3 en 73, y Demo 4-5 en 67, a medida que aumentamos el demo, disminuye la eficacia de la promoción.
• El Sales R vs Demo nos indican que los exhibidores es una estrategia adecuada para mantener la venta directa de los productos, mucho mejor que los representantes de ventas.

¿Cuánto es la predicción para las ventas si el precio promedio es 4$, si no hubiera representante de ventas, ni promoción Endcap y la demostración ocurrió tres semanas atrás? Realice esta predicción en unidades y dólares. Genere un intervalo de confianza al 95% para esta predicción.

Análisis final:

1. ¿El programa de demostración en la tienda aumenta las ventas? Si es así, ¿por cuánto tiempo dura este incremento de ventas?

Según la data recolectada, la implementación del programa en su primer demo vende 111 unidades, de 1-3 semanas 73 y de 4-5 semanas 67. A medida que pasan los días es menos efectiva. En este caso lo ideal sería una etapa de “descanso” entre cada programa de implementación de ventas para tener un mejor impacto.

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