Contexto empresarial
El departamento de marketing de una cadena minorista desea evaluar qué canales publicitarios (TV, Redes Sociales, Radio) tienen una correlación directa más fuerte con el volumen de ventas y el tráfico de clientes en tienda. Se busca correlacionar específicamente los gastos con los resultados, sin calcular todas las combinaciones posibles.
Preparación de datos
Generación de datos simulados de gastos publicitarios semanales y resultados de ventas.
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| 2 | DATA mycas.marketing_data; |
| 3 | call streaminit(123); |
| 4 | DO week = 1 to 52; |
| 5 | tv_spend = rand('Uniform') * 5000; |
| 6 | social_spend = rand('Uniform') * 2000; |
| 7 | radio_spend = rand('Uniform') * 1000; |
| 8 | sales = 10000 + (tv_spend * 2.5) + (social_spend * 4) + (radio_spend * 0.5) + rand('Normal', 0, 500); |
| 9 | foot_traffic = 500 + (tv_spend * 0.1) + (social_spend * 0.3) + rand('Normal', 0, 50); |
| 10 | OUTPUT; |
| 11 | END; |
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| 13 | RUN; |
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Étapes de réalisation
1
Cálculo de correlaciones cruzadas específicas entre gastos y KPIs de ventas.
¡Copiado!
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | SIMPLE.correlation / TABLE={name='marketing_data'}, inputs={{name='tv_spend'}, {name='social_spend'}, {name='radio_spend'}}, pairWithInput={{name='sales'}, {name='foot_traffic'}}; |
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| 5 | RUN; |
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Resultado esperado
El sistema debe devolver una matriz rectangular (no cuadrada) mostrando únicamente las correlaciones entre las variables de gasto (inputs) y las variables de resultado (pairWithInput). Esto confirma la capacidad de aislar relaciones específicas sin generar una matriz completa de todas contra todas.