Estrategias de pricing y disponibilidad de inventarios para reducir ventas perdidas: un modelo predictivo para Sodimac Colombia

Abstract

Este trabajo analiza las ventas perdidas en Sodimac Colombia a partir de la relación entre precio, demanda y disponibilidad de inventario, en una operación omnicanal con más de 160.000 SKUs. Su objetivo es proponer una gestión integrada de precios e inventarios basada en elasticidades precio-demanda y modelos predictivos. Con un enfoque cuantitativo de alcance correlacional, se realizó un diagnóstico organizacional y se estimaron elasticidades mediante regresión log-log por MCO sobre 628.470 registros de ventas (2023-2025), en cinco niveles de agregación. Los resultados evidencian una demanda mayoritariamente inelástica, salvo categorías como alquiler de herramientas (-0.633), que justifican un tratamiento diferenciado. Este hallazgo permite segmentar el portafolio según si la venta perdida depende del precio o de la disponibilidad. Se concluye que las elasticidades constituyen una herramienta replicable para priorizar decisiones de pricing dinámico y reposición, con potencial de reducir la venta perdida y fortalecer la toma de decisiones basada en datos.

This study analyzes lost sales at Sodimac Colombia through the relationship between price, demand, and inventory availability, within an omnichannel operation managing more than 160,000 SKUs. Its objective is to propose an integrated approach to pricing and inventory management based on price elasticities of demand and predictive models. Using a quantitative, correlational approach, an organizational diagnosis was carried out and elasticities were estimated through a log-log OLS regression on 628,470 sales records (2023-2025) across five levels of aggregation. The results show that demand is largely inelastic, except for categories such as tool rental (-0.633), which warrant differentiated treatment. This finding makes it possible to segment the portfolio according to whether lost sales are driven by price or by availability. The study concludes that price elasticities are a replicable tool for prioritizing dynamic pricing and replenishment decisions, with the potential to reduce lost sales and strengthen data-driven decision-making.