Tres escenarios de cómo se usa Marginia en la práctica.

Problema

El equipo de Trade Marketing ejecutaba entre 40 y 60 promociones por semana entre marcas propias en categorías adyacentes (lácteos, snacks), pero no tenía forma de saber cuánto de ese volumen era realmente incremental y cuánto era canibalización entre sus propias góndolas.

Qué hizo Marginia

Subieron 14 meses de ventas y calendario promocional por Excel. Marginia detectó, con el modelo de canibalización tier 1 (co-movimiento estadístico), tres pares de SKUs propios que se canibalizaban de forma sistemática cada vez que se promocionaban en la misma semana, y recomendó desfasar sus calendarios.

Resultado (ilustrativo)

Problema

La misma marca corría mecánicas distintas (2x1, descuento directo, combo) en cuatro países sin una fuente común de verdad. Cada gerencia país reportaba su propio uplift bruto, sin comparabilidad entre canales ni forma de saber cuál mecánica rendía mejor en cada mercado.

Qué hizo Marginia

Conectaron sus reportes de venta por Google Sheets, uno por país. Marginia calculó elasticidad por SKU, canal y país sobre el mismo esquema, y el equipo global usó el simulador para comparar la mecánica más eficiente antes de fijar el calendario del trimestre siguiente.

Resultado (ilustrativo)

Problema

Las ofertas de fin de mes combinaban descuento directo con bonificación en producto (unidades gratis), y el equipo comercial no tenía forma de calcular el costo real de esa bonificación contra el margen que efectivamente generaba, más allá del volumen movido.

Qué hizo Marginia

Con seis meses de historial de ventas y promociones cargado, Marginia calculó el ROI neto de canibalización y compra adelantada para cada mecánica, y señaló que dos líneas de producto adyacentes se estaban canibalizando cada vez que corrían la misma bonificación.

Resultado (ilustrativo)