Modelo para evaluar la contribución de factores en el crecimiento de las ventas de marcas de consumo

Tesis que propone un modelo algebraico simplificado, denominado Growth Drivers, para calcular de manera ágil y continua la contribución de cuatro factores clave al crecimiento de las ventas netas de marcas de consumo masivo: precio promedio, volumen de venta promedio por tienda, distribución numérica y mezcla de productos. A diferencia del Marketing Mix Modeling (MMM), que es costoso, lento y depende de datos históricos, el modelo propuesto permite descomponer el cambio en ventas entre dos períodos mediante ecuaciones aditivas, facilitando la toma de decisiones oportuna. La metodología se aplica a un mercado simulado con cuatro marcas (A, B, C y D), utilizando datos tipo Nielsen (Sell Out y Sell In). Los resultados evidencian que la marca "B" fue la más eficiente, al priorizar la ejecución comercial (venta promedio por tienda) con una estrategia de precios bajos y portafolio simplificado; la marca "C" mostró la estrategia más equilibrada; la marca "A" se enfocó en distribución pero descuidó la ejecución; y la marca "D" apostó por expansión agresiva con bajo volumen. Se concluye que la venta promedio por tienda es el driver más crítico para sostener el crecimiento rentable y que la expansión de cobertura debe gestionarse sin diluir la eficiencia operativa.