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40 resultados
  1. MSC-P-001¿Cómo transformar una afirmación de marketing en una pregunta comprobable?Ciencia de la decisión
  2. MSC-P-002Correlación o causalidad: ¿qué permite afirmar realmente un análisis?Medición de marketing
  3. MSC-P-003¿Cómo expresar la incertidumbre de un resultado de marketing?Ciencia de la decisión
  4. MSC-P-004Significación o tamaño del efecto: ¿qué resultado debe interpretarse?Ciencia de la decisión
  5. MSC-P-005¿Cómo medir un constructo de marketing que no es directamente observable?Investigación de mercados
  6. MSC-P-006¿Cómo diseñar y validar una escala de medición?Investigación de mercados
  7. MSC-P-007Alfa u omega: ¿cómo evaluar la fiabilidad de una escala?Investigación de mercados
  8. MSC-P-009ACP, AFE o AFC: ¿qué método elegir?Investigación de mercados
  9. MSC-P-010¿Cuándo debe realizarse un experimento de marketing?Medición de marketing
  10. MSC-P-011¿Cómo diseñar una prueba A/B que estime realmente un efecto?Medición de marketing
  11. MSC-P-012¿Cuántas observaciones necesita un experimento?Ciencia de la decisión
  12. MSC-P-013¿Cómo medir el efecto incremental de una campaña con un grupo de control?Medición de marketing
  13. MSC-P-017¿Cómo detectar selección, contaminación y pérdida en un experimento?Medición de marketing
  14. MSC-P-018Regresión predictiva o causal: ¿qué se intenta estimar?Modelos de marketing
  15. MSC-P-019¿Cómo diagnosticar una regresión de marketing antes de interpretarla?Modelos de marketing
  16. MSC-P-022¿Cómo estimar la elasticidad-precio y su incertidumbre?Ciencia de precios
  17. MSC-P-026Logit vs Probit: ¿cómo elegir para una probabilidad de compra?Ciencia del cliente
  18. MSC-P-029¿Qué clientes presentan la mayor probabilidad de churn?Ciencia del cliente
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT o UTAUT2: ¿qué marco usar para estudiar la aceptación tecnológica?Investigación de mercados
  20. MSC-H-001Medición y causalidad: ¿cómo establecer un efecto de marketing?Medición de marketing
  21. MSC-H-002Modelos de respuesta de marketing: forma, retardo y saturaciónModelos de marketing
  22. MSC-H-003Ciencia de precios: conectar precio, demanda y contribuciónCiencia de precios
  23. MSC-H-004Ciencia del cliente y elección: comportamiento, valor y heterogeneidadCiencia del cliente
  24. MSC-H-005Ciencia de la medición: construir indicadores válidosInvestigación de mercados
  25. MSC-H-006Métodos estadísticos de decisión: elegir, cuantificar, validarCiencia de la decisión
  26. MSC-P-008¿Cómo validar una escala de medición de marketing?Investigación de mercados
  27. MSC-P-014¿Cómo diseñar un experimento geográfico de marketing?Medición de marketing
  28. MSC-P-015¿Cómo estimar un efecto con diferencias en diferencias?Medición de marketing
  29. MSC-P-020¿Cómo tratar la endogeneidad del precio?Ciencia de precios
  30. MSC-P-021Efectos fijos o aleatorios: ¿qué modelo de panel elegir?Modelos de marketing
  31. MSC-P-023¿Cómo estimar una función de demanda?Ciencia de precios
  32. MSC-P-024¿Cómo simular un escenario precio-volumen-margen?Ciencia de precios
  33. MSC-P-028¿Cómo estimar la CLV con BG/NBD y Gamma-Gamma?Ciencia del cliente
  34. MSC-P-030¿Cómo analizar la retención con un modelo de supervivencia?Ciencia del cliente
  35. MSC-P-031¿Cómo construir una segmentación de clientes útil?Ciencia del cliente
  36. MSC-P-032¿Cómo probar la estabilidad de una segmentación?Ciencia del cliente
  37. MSC-P-033¿Cómo validar un pronóstico de marketing?Ciencia de la decisión
  38. MSC-P-034¿Cómo construir una simulación Monte Carlo para una decisión de marketing?Ciencia de la decisión
  39. MSC-P-035¿Cómo modelar saturación y adstock?Modelos de marketing
  40. MSC-P-039¿Qué prueba estadística elegir?Ciencia de la decisión
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FICHA DE MÉTODOMSC-P-024Ciencia de preciosDosier científico verificado

¿Cómo simular un escenario precio-volumen-margen?

El escenario transforma un supuesto de demanda en volumen, ingresos y contribución. Debe propagar la incertidumbre de la elasticidad y separar costes variables, fijos y horizonte.

Respuesta directa

Comparar contribución condicional y umbrales de equilibrio entre escenarios.

El escenario transforma un supuesto de demanda en volumen, ingresos y contribución. Debe propagar la incertidumbre de la elasticidad y separar costes variables, fijos y horizonte.

Tellis, 1988

01

Respuesta directa

Un escenario precio-volumen-margen combina precio, demanda y costes en un horizonte declarado. En MSC-P-024, +5% da 9.339,74 unidades y +11.987,21 € tras 5.000 € de coste fijo adicional.

02

Pregunta científica

Con demanda y costes explícitos, ¿qué contribución produce cada precio y dónde está el equilibrio?

03

Población, unidad y horizonte

La unidad es producto × mercado × escenario × periodo. Precio, volumen y costes deben cubrir el mismo periodo y población.

04

Objetivo decisional

El objetivo es ΔΠ=C₁−C₀−ΔFC, con C=(P−VC)Q. Es condicional, no una previsión garantizada.

05

Datos necesarios

Se requieren precio y volumen base, coste variable, cambio de precio, elasticidad, coste fijo, impuestos, descuentos, capacidad y horizonte.

06

Supuestos

Elasticidad constante en +5%, coste unitario constante, sin reacción competitiva y capacidad suficiente. La causalidad depende de la identificación previa.

07

Modelo

P₁=P₀(1+d), Q₁=Q₀(1+d)^ε, C₀=(P₀−VC)Q₀, C₁=(P₁−VC)Q₁ y ΔΠ=C₁−C₀−ΔFC.

08

Cálculo reproducible

El script lee una fila, valida precio, coste y volumen, calcula el volumen y publica contribuciones, beneficio y dos umbrales.

09

Resultados

P₁=105 €, Q₁=9.339,744; C₀=450.000 €, C₁=466.987,209 €; ΔΠ=11.987,209 €, +2,6638%.

MSC-P-024 · reference scenario
MetricBaselineScenario
Price€100€105
Volume10,0009,339.744
Contribution€450,000€466,987.209
Δ profit after ΔFC€11,987.209

10

Incertidumbre

El resultado puntual no incluye incertidumbre. Propagar elasticidad, volumen y coste, y publicar intervalo y probabilidad de pérdida como en MSC-P-034.

11

Umbrales y sensibilidad

El volumen de equilibrio a 105 € es 9.100 unidades. El coste fijo adicional máximo es 16.987,21 €.

12

Diagnósticos

Verificar moneda, impuestos, descuentos, signos, periodo, soporte de elasticidad, capacidad, competencia y coherencia con MSC-P-022.

13

Errores frecuentes

Errores: usar ε×d, confundir ingresos y contribución, omitir ΔFC, mezclar costes unitarios y totales o extrapolar.

14

Interpretación

El escenario es favorable, pero el margen de seguridad es solo 239,74 unidades: exige análisis probabilístico.

15

Decisión posible

Comparar escenarios cercanos, identificar umbrales y decidir qué incertidumbres reducir antes de una prueba.

16

Decisión imposible

No declarar precio óptimo, beneficio seguro ni efecto causal sin competencia, restricciones, identificación e incertidumbre.

17

Implementación

El CSV CC0 fija los supuestos y Python MIT los recalcula sin dependencias: son la referencia ejecutable.

18

Entregable esperado

Una tabla por escenario con supuestos, unidad, horizonte, volumen, ingresos, contribución, ΔΠ, umbrales, incertidumbre y decisiones.

19

Fuentes científicas

Tellis fundamenta la definición y transformación de elasticidad. El cálculo es una identidad contable; la fuente no valida costes ni el escenario MSC-P-024.

  1. Tellis (1988) ↗Full text verified

Dataset · Herramienta

Herramienta · MSC-T05Contribución precio-volumen-margen

Conexiones metodológicas

Territorio principalCiencia de precios: conectar precio, demanda y contribuciónRequiere¿Cómo estimar una función de demanda?Comparar con¿Cómo construir una simulación Monte Carlo para una decisión de marketing?

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