Cuando analizamos miles de precios de diferentes tiendas y productos, es posible detectar patrones de comportamiento que no se ven a simple vista: grupos de establecimientos que siguen estrategias similares, zonas donde la política comercial es más agresiva, o tiendas cuyo surtido y posicionamiento las hace comportarse “como otro tipo de tienda”.
Para esto utilizamos técnicas de análisis que reducen la complejidad de los datos y permiten visualizar la estructura real que hay detrás. En cristiano: pasamos de miles de combinaciones tienda-producto a mapas que muestran clusters de establecimientos con comportamientos parecidos.
El resultado es muy útil para equipos comerciales, de pricing o expansión:
🔹 Identificar tiendas “tipo” dentro de una cadena
🔹 Detectar anomalías o comportamientos fuera del patrón
🔹 Comparar entre cadenas y ver dónde compiten realmente
🔹 Entender cómo varía la estrategia por zona o formato
Estas metodologías, aunque complejas por dentro, ofrecen una lectura muy simple: qué grupos de tiendas existen y cómo se comporta cada uno.
Con técnicas muy conocidas en análisis de datos —como K-Means o métodos similares a los que usa “el típico KNN”— podemos transformar toda esa info en algo muy visual: clusters de tiendas que se comportan de forma parecida.
Dicho rápido: miramos cómo se mueven los precios en cada establecimiento y el sistema nos dice “estas tiendas van juntas”, “estas otras forman otro grupo”, etc.
