Estimación de canibalización de productos promocionales en retail : comparación de métodos de control sintético y meta-learners en series temporales
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Resumen
La estimación precisa de la canibalización de productos promocionales intra-categoría es crítica para la rentabilidad del retail, pero impone desafíos metodológicos severos debido a la naturaleza observacional de los datos, la estacionalidad y la ausencia de contrafactuales verificables. Este trabajo desarrolla un marco de evaluación sistemático para aislar estos efectos causales en series temporales, superando las limitaciones de las mediciones tradicionales. Utilizando un conjunto de datos transaccionales con 16,275 observaciones diarias y 50 pares víctima-caníbal, se implementa una comparación rigurosa entre el Control Sintético Generalizado (GSC) y Meta-learners (T-learner y X-learner) basados en gradient boosting, evaluados bajo un esquema de validación cruzada temporal (rolling-origin).
El aporte central reside en la validación mediante placebos espaciales y temporales, estableciendo un estándar de evidencia robusto para la industria. Los resultados revelan un trade-off operativo: el GSC evidencia mayor sensibilidad para la detección de señales causales, logrando ajustes pre-tratamiento superiores (R2 > 0.40) y efectos estadísticamente significativos en episodios de alto impacto. En contraste, los Meta-learners, particularmente Meta-X, ofrecen estimaciones más conservadoras y estables, ideales para minimizar el riesgo de falsos positivos en predicciones continuas. Integrando estas fortalezas, se formula una propuesta metodológica híbrida: un protocolo de dos etapas que emplea GSC para el screening de canibalización y Meta-learners para la simulación prescriptiva de escenarios, proveyendo una herramienta analítica avanzada para optimizar la gestión del portafolio y mitigar la erosión de márgenes. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
Accurately estimating intra-category promotional cannibalization is critical for retail profitability but imposes severe methodological challenges due to the observational nature of data, seasonality, and the absence of verifiable counterfactuals. This study develops a systematic evaluation framework to isolate these causal effects in time series, overcoming the limitations of traditional measurements. Using a transactional dataset with 16,275 daily observations and 50 victim-cannibal pairs, a rigorous comparison is implemented between Generalized Synthetic Control (GSC) and Meta-learners (T-learner and X-learner) based on gradient boosting, evaluated under a temporal rolling-origin cross-validation scheme.
The central contribution lies in the validation using spatial and temporal placebos, establishing a robust evidence standard for the industry. Results reveal an operational trade-off: GSC exhibits higher sensitivity for causal signal detection, achieving superior pre-treatment fits (R2 > 0.40) and statistically significant effects in high-impact episodes. In contrast, Meta-learners, particularly Meta-X, offer more conservative and stable estimates, ideal for minimizing false positive risks in continuous predictions. Integrating these strengths, a hybrid methodological proposal is formulated: a two-stage protocol employing GSC for cannibalization screening and Meta-learners for prescriptive scenario simulation, providing an advanced analytical tool to optimize portfolio management and mitigate margin erosion.
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ilustraciones a color, diagramas