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Revenue Hub · NPS ↔ Ventas

Correlación NPS Ecommerce marti.mx vs Ventas Semanales · Pisano + PostgreSQL

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PERÍODO

→

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Correlación Pearson r

—

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Mide qué tan relacionados están el NPS y las ventas. Va de -1 a +1: más cerca de +1 = más fuerte la relación positiva.

Delta Revenue (NPS≥30)

—

NPS alto vs bajo (mediana)

Diferencia de ventas entre semanas con NPS positivo (≥30) vs negativo. Cuantifica el impacto económico del NPS.

Semanas Cruzadas

—

Con NPS + ventas disponibles

A más semanas cruzadas, más confiable la correlación. ≥12 semanas = estadísticamente robusto.

Respuestas NPS

—

flow_ubpq5jdn3 · marti.mx

Total de encuestas NPS recopiladas desde el flujo de ecommerce de marti.mx vía Pisano.

📐

¿Qué es la Correlación de Pearson?

La correlación de Pearson (r) mide la fuerza y dirección de la relación lineal entre el NPS semanal y las ventas netas de marti.mx. Va de -1 (inversa perfecta) a +1 (directa perfecta). Un valor de 0 indica ausencia de correlación.

-1

+1

InversaNulaPerfecta

0–0.3 Débil0.3–0.5 Moderada0.5–0.7 Mod-fuerte0.7–1.0 Fuerte

💰

¿Qué es el Delta Revenue?

El Delta Revenue cuantifica el valor económico del NPS. Calcula la diferencia entre el promedio de ventas en semanas con NPS positivo (≥30) versus semanas con NPS bajo o sin datos. Un Delta positivo indica que las semanas de buen NPS generan más ventas. Fórmula: Avg_venta(NPS≥30) − Avg_venta(NPS<30). Mayor Delta = mayor valor de mejorar el NPS.

Ventas Semanales vs NPS Neto

Barras = venta neta MXN · Línea = NPS · Ecommerce marti.mx

Eje izq: MXN · Eje der: NPS

Análisis de Correlación

Pearson r · marti.mx vs ventas semanales

—

Correlación Pearson r

🔎 Insight principal

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📈 Proyección de impacto

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ℹ️ Cobertura de datos

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Detalle Semanal

Ecommerce marti.mx

Semana	Venta Neta	NPS Neto	Score Prom	Respuestas	Segmentos
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Venta Perdida · Quiebre de Inventario

Detección inferencial por patrones de venta · PostgreSQL · —

LIVE · Run #1

CONFIANZA —

VENTA PERDIDA TOTAL

—

MXN · 180 días analizados

Ingresos que Martí dejó de capturar porque 195 SKUs estuvieron en cero durante ventanas con demanda confirmada.

ALTA CONFIANZA

—

Solo eventos con evidencia robusta: ≥60% días con venta, velocity DOW ≥0.3 u/día, CV bajo, peers con stock, score ≥70.

EVENTOS DETECTADOS

—

Ventanas ≥2 días consecutivos con venta=0 detectadas por el algoritmo de patrones, sin usar el campo inv_piezas de SAP (poco confiable).

PROYECCIÓN ANUAL

—

Extrapolación lineal del ritmo observado a 360 días. Representa la oportunidad de recuperación si se mejora la reposición.

🔍

¿Cómo detectamos un quiebre?

En SAP el campo inv_piezas muestra inventario = 0 en muchos SKUs que venden 15u/día — es data poco confiable. Por eso usamos inferencia por patrones de venta: un SKU está en quiebre cuando lleva ≥ 2 días consecutivos sin vender y su velocity histórica (ajustada por día de la semana) es ≥ 0.3 unidades/día. Filtros anti-falso-positivo: ≥60% de los 14 días previos con venta.

🎯

¿Cómo se puntúa la confianza?

Cada evento recibe un score 0–100 compuesto por Historia (25), Bajo CV (20), Peers limpios (30), Inv cero (15), Stockout largo (10). Bandas: Alta ≥70, Media 50–69, Baja <50.

Venta perdida por mes

Naranja = total · Rojo = alta confianza (≥70)

Distribución por categoría

% del total · ordenado de mayor a menor

Matriz marca × categoría · $ MXN perdidos

Top 6 marcas vs top 6 categorías · intensidad = magnitud

Top marcas · venta perdida

Todas las categorías · desglose completo

Detalle de eventos

Click en fila para ver serie diaria · Ordenado por venta perdida

	#	Marca	Modelo	Categoría	Inicio	Días	Perdido	Unid.	Confianza

🤖 Análisis con Claude

Genera recomendaciones, predicciones y resumen ejecutivo con base en los 679 eventos

Mapa de Marcas · Relaciones Marca ↔ Categoría

Año:Conexión mínima:1.0%

Construyendo grafo…

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