La fijación de precios de cada producto en una cadena de supermercados es un proceso de negocio clave, que forma parte de la gestión de categorías. Este trabajo formula un modelo que sugiere precios óptimos en una categoría, utilizando datos transaccionales, que por una parte mejore la estimación de elasticidades y por otra, optimice los precios, para aumentar los ingresos, márgenes o transacciones de las categorías. Para ello se analizan mediante técnicas de Data Mining – regresiones doble-log  - obteniendo elasticidades precio-demanda que sirven de entrada a modelos de optimización. Para la determinación de precios se utilizan modelos de optimización no lineal.

El mejor modelo regresivo incluye elasticidades cruzadas, previo análisis factorial, identificando elasticidades estables que diferencian productos sustitutos y complementarios  además de agilizar el proceso dada la agregación de datos. Este modelo presentó error MAPE promedio de un 16%. El modelo de optimización que maximiza el ingreso fija precios que lo aumentan en un 16% y en un 25% el margen, mientras que el que maximiza margen determinó precios que incrementan en un 8% el ingreso y en un 47% el margen. Por lo tanto, se pueden reducir los tiempos de aplicación de la metodología, además utilizar modelos de elasticidades cruzadas mejoran la productividad y aseguran una mejor interpretación y análisis del comportamiento de los consumidores; cumpliendo los objetivos de negocios buscados.

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