Dashboard de Diferencial de Precios - Tenis de Coleccionistas (2017-2019)

Descripción General

Este repositorio contiene un dashboard interactivo en Excel para el análisis de diferencial de precios de tenis de coleccionistas durante el período 2017-2019. La herramienta permite visualizar y analizar el comportamiento del mercado de reventa, identificando tendencias por marca, modelo, región de compra y evolución temporal del diferencial entre precio de venta real y precio sugerido.

Características Principales

• Configuración de Filtros: Segmentadores interactivos por Año de Compra, Modelo de Tenis y Región de Compra (50 estados de EE.UU.) para análisis geográfico y temporal.
• Estados con Mayor % Diferencial: Visualización de evolución mensual (Set 2017 - Feb 2019) del diferencial porcentual por estado.
• Ventas por Marca: Distribución de ventas totales y porcentaje de participación:
  • Adidas: $25.98M (58%)
  • Nike: $18.66M (42%)
• Diferencial en US$ por Modelo: Ranking de modelos por diferencial absoluto en dólares:
  • Air Jordan: $836.03
  • Air Presto: $598.07
  • Air Max: $475.67
• Diferencial en % por Modelo: Ranking de modelos por diferencial porcentual:
  • Air Jordan: 540%
  • Air Presto: 474%
  • Blazer Mid: 464%
• Evolución Temporal: Análisis mensual del diferencial promedio por marca (Set 2017 - Feb 2019) identificando picos y tendencias.

Objetivo del Proyecto

Desarrollar una solución de Business Intelligence para mercado de reventa (Resell Market Analytics) que permita a coleccionistas, inversores y tiendas especializadas entender el comportamiento de precios, identificar oportunidades de compra/venta y optimizar estrategias de pricing basado en datos históricos de diferenciales.

Objetivos del Proyecto

• Consolidación de Datos: Integrar información de compras con variables clave: fecha compra, marca, modelo, precio real, precio sugerido, fecha lanzamiento, talla, región.
• Cálculo de Métricas Clave: Determinar diferencial absoluto (US$) y diferencial porcentual (%) por transacción como indicadores de rentabilidad en reventa.
• Análisis Multidimensional: Segmentar por tiempo (mensual), geografía (50 estados), marca (Adidas/Nike) y modelos.
• Identificación de Patrones: Detectar modelos con mayor apreciación, regiones con mayor diferencial y estacionalidad del mercado.

Insights Clave para el Negocio

• Dominio de Adidas en Ventas: Adidas (58% vs Nike 42%) lidera en volumen de transacciones a pesar de menor diferencial por modelo Insight: Mayor rotación pero menor margen por unidad.
• Air Jordan es el modelo más rentable: Lidera tanto en diferencial en dólares ($836 por par) como en porcentaje (540% sobre el precio original). Es el activo más valioso para coleccionistas e inversionistas.
• Nike domina en márgenes, Adidas en volumen: Los modelos con mayor diferencial (Air Jordan, Air Presto, Air Max) son todos de Nike. Adidas, en cambio, lidera en ventas totales gracias a Yeezy. Esto indica que Nike es la marca de especialización y Adidas la de mercado masivo en reventa.
• El diferencial varía según la época del año: Los picos más altos ocurren en septiembre y octubre de 2017 ($605 y $540), mientras que hacia diciembre de 2018 el diferencial cae a $131. Esto sugiere que los lanzamientos recientes generan mayor especulación, y con el tiempo los precios se estabilizan.
• Geografía de Oportunidad: Hay estados donde la reventa es más rentable, Delaware (256%), Hawái (250%), Nevada (247%) y California (244%) tienen los diferenciales más altos. Son las regiones ideales para enfocar estrategias de compra y venta.
• Estados de reventa más baja: Wyoming (157%), Maine (179%) y Virginia Occidental (180%) presentan los diferenciales más bajos. Esto puede deberse a menor demanda de coleccionistas o mercados menos activos en reventa de sneakers.

Pasos Involucrados

1. Extracción y Preparación de Datos: Consolidación de transacciones con variables: Fecha Compra, Marca, Modelo, Precio Real, Precio Sugerido, Fecha Lanzamiento, Talla, Región.
2. Cálculo de Métricas: Implementación de columnas calculadas:
   • Diferencial en Dlls = Precio Real - Precio Sugerido
   • % Diferencial = (Precio Real - Precio Sugerido) / Precio Sugerido
3. Modelado con Tablas Dinámicas: Creación de vistas por:
   • Marca (Adidas/Nike)
   • Modelo (Air Jordan, Yeezy, etc.)
   • Región (50 estados)
   • Tiempo (mensual)
4. Visualización y Dashboard: Diseño de interfaz con KPIs, rankings de modelos, mapa de calor por estado y evolución temporal con segmentadores interactivos.

Habilidades Demostradas

• Análisis de Mercado Secundario (Resell Market Analytics): Comprensión de dinámicas de oferta/demanda.
• Excel Avanzado: Tablas dinámicas, segmentadores, formato condicional, cálculos de diferencial.
• Business Intelligence: KPIs de rentabilidad por unidad, análisis geoespacial y temporal.
• Visualización de Datos: Rankings, mapas de calor por estado, evolución temporal de diferenciales.

Funciones y Técnicas Utilizadas

• Columnas Calculadas: Diferencial en Dlls, % Diferencial para métricas de rentabilidad por unidad.
• Tablas Dinámicas: Para resumir diferencial promedio por modelo, marca, región y período.
• Segmentadores: Filtros interactivos por Año y Región de Compra para análisis granular.
• Formato Condicional: Escalas de color para identificar rápidamente regiones con mayor % diferencial.
• Gráficos de Barras y Líneas: Visualización de rankings por modelo y evolución temporal por marca.
• Mapa de Estados: Representación geográfica del % diferencial por región.