CCEP · Ficha 04

Arquitectura técnica y funcional

Ficha 04 · Análisis de Rentabilidad por SKU y Canal
Net Revenue YTD842.3 M€+6.4%·EBIT YTD131.7 M€+180 pb·Volumen YTD4.21 MhL+3.1%·SKUs activos28·Clientes TOP-A14·Alertas margen37··Mix Premium29.4%+140 pb·DSO54 d-3 d·Net Revenue YTD842.3 M€+6.4%·EBIT YTD131.7 M€+180 pb·Volumen YTD4.21 MhL+3.1%·SKUs activos28·Clientes TOP-A14·Alertas margen37··Mix Premium29.4%+140 pb·DSO54 d-3 d·
Arquitectura funcional

Del dato transaccional a la decisión

El caso de uso integra ventas, costes y promociones en un motor analítico único que asigna dinámicamente costes indirectos con Activity-Based Costing supervisado por ML, permite simulaciones what-if de pricing y mix, y emite alertas automatizadas ante caídas de margen.

Funcionalmente, un controlador de CCEP puede entrar al dashboard y, tras aplicar filtros de canal, región, marca o periodo, obtener de forma inmediata la rentabilidad neta (EBIT) a nivel SKU y cliente. Los SKUs problemáticos se agrupan por clusters (Cash Cows, Stars, Niche Premium, Under Pressure, Bleed) y el sistema propone acciones concretas: renegociación de descuento on-invoice, reducción de inversión promocional o racionalización de surtido. La misma plataforma alimenta S&OP y Revenue Management, cerrando el ciclo entre finanzas y operaciones.

01
Ingesta
Conectores nativos contra SAP, WMS, CRM y APIs bancarias.
02
Normalización
Modelo estrella en Snowflake con dimensiones compartidas.
03
Asignación ABC
Motor ABC/TDABC supervisado por ML para costes indirectos.
04
Segmentación
Clustering K-Means sobre margen, volumen y elasticidad.
05
Alertas
Motor de reglas + anomaly detection para márgenes negativos.
06
Simulación
What-if de pricing, descuentos, promo y COGS sobre el P&L.
Stack técnico

Herramientas clave

  • Python (scikit-learn, XGBoost, PuLP)
  • Databricks / Spark
  • Snowflake
  • Azure Data Factory
  • Power BI (DAX)
  • LangChain (agente de copilotaje)
  • Kafka / Event Hub
  • Terraform + GitHub Actions (IaC y CI/CD)
Fuentes de datos

Orígenes principales

SAP S/4HANA
Ventas a nivel ticket/factura, BOM, costes estándar, libro mayor
WMS / TMS
Costes logísticos por ruta, carga completa y última milla
CRM
Promociones on-invoice y off-invoice por cliente
MarTech
Inversión promocional, activaciones en punto de venta
Capas

Arquitectura técnica por capas

01
Ingesta
Azure Data Factory (batch) + Kafka/Event Hub (near real-time)
02
Capa de datos
ADLS Gen2 (raw) + Snowflake (modelo estrella)
03
IA & Analítica
Motor ABC/TDABC + ML (XGBoost, K-Means) + simulador what-if
04
Serving
APIs FastAPI, MLflow para registro de modelos
05
Consumo
Dashboard web (React) + Power BI embebido + alertas Teams
Impacto esperado

KPIs objetivo del caso de uso

+300 pb
Mejora de margen EBIT
Optimización de mix y pricing
100%
SKUs con visibilidad real
Costes indirectos asignados
5 min
Latencia analítica
Vs. 5 días del proceso manual