Análisis de datos: pasar del qué pasó al por qué
El análisis de datos es el trabajo humano de interpretar los números para responder preguntas de negocio concretas: por qué cayó la conversión, qué diferencia a los clientes que recompran, dónde se está perdiendo margen. El dashboard muestra el qué; el análisis explica el porqué.
No se van: se van en el mes 3
Las cohortes de un operador de internet. Un promedio habría dicho «12 % de cancelación»; la cohorte enseña el mes exacto, y con el mes exacto ya se puede buscar la causa.
| Alta | Altas | Mes 0 | Mes 1 | Mes 2 | Mes 3 | Mes 4 | Mes 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Abril | 412 | 100 % | 94 % | 89 % | 62 % | 58 % | 55 % |
| Mayo | 468 | 100 % | 95 % | 90 % | 64 % | 60 % | 57 % |
| Junio | 501 | 100 % | 93 % | 88 % | 61 % | 57 % | · |
| Julio | 534 | 100 % | 96 % | 91 % | 66 % | · | · |
| Agosto | 559 | 100 % | 95 % | 90 % | · | · | · |
| Septiembre | 588 | 100 % | 94 % | · | · | · | · |
Cohorte de Abril
La primera cohorte con datos completos. De 412 altas quedan 227 a los cinco meses, y 111 de las 185 bajas se fueron en un solo mes: el tercero.
Cohorte de Mayo
Mismo escalón, mismo mes. Que se repita clavado en dos cohortes distintas descarta que sea casualidad o un mal mes.
Cohorte de Junio
Tercera vez. Aquí ya se dejó de buscar explicaciones sueltas y se fue a mirar qué pasa exactamente el día 90 de un contrato.
Cohorte de Julio
La primera cohorte a la que se le avisó por WhatsApp dos semanas antes de que subiera el precio. El escalón sigue, pero cuatro puntos menos profundo.
Cohorte de Agosto
Todavía no llega al mes 3, que es el único que importa aquí. En noviembre se sabrá si el aviso previo sostiene la mejora.
Cohorte de Septiembre
La cohorte más grande hasta ahora. Crecer en altas no sirve de nada si el mes 3 sigue haciendo el mismo hueco.
Lo que encontramos
El escalón no está repartido: cae siempre entre el mes 2 y el mes 3, en las seis cohortes. Ahí es exactamente cuando se acaba la promoción de entrada y la factura sube de $59.900 a $94.900 sin que nadie avise.
No es un problema de servicio ni de competencia: es una factura sorpresa. Desde julio se avisa por WhatsApp dos semanas antes, y esa cohorte retiene cuatro puntos más en el mes 3. Falta ver si se sostiene.
Qué incluye
- Definición de las preguntas de negocio que hay que responder
- Análisis de embudo completo, de la impresión a la venta
- Cohortes de retención y comportamiento de recompra
- Segmentación de clientes por valor y por comportamiento
- Rentabilidad real por canal, producto y campaña
- Informe con hallazgos priorizados y recomendaciones accionables
Para quién es
- Empresas con datos disponibles pero sin lecturas útiles
- Negocios que crecieron y ya no entienden de dónde viene el resultado
- Direcciones que necesitan decidir dónde poner el próximo presupuesto
- Compañías con sospechas que quieren confirmar o descartar con datos
Cómo funciona
- 01
Preguntas
Definimos qué decisiones dependen de la respuesta. Sin eso, el análisis es entretenimiento.
- 02
Preparación
Extracción, limpieza y validación de los datos disponibles.
- 03
Análisis
Exploración, cruces y verificación de cada hallazgo antes de reportarlo.
- 04
Entrega
Presentación con hallazgos, nivel de confianza y siguiente paso recomendado.
Qué no incluye
Lo decimos antes para que no haya sorpresas después.
- Ejecución de las recomendaciones, que se cotiza como proyecto
- Modelos predictivos complejos, que corresponden a forecasting
- Auditoría de calidad de datos de sistemas ajenos al alcance
Preguntas frecuentes
¿Necesito mucho volumen de datos?
Menos del que crees. Con unos cientos de conversaciones y ventas ya se pueden detectar patrones útiles. Lo que sí hace falta es que estén registrados de forma consistente.
¿Cada cuánto conviene hacerlo?
Un análisis profundo por trimestre suele ser suficiente si hay un dashboard operando a diario. Hacerlo cada mes rara vez aporta señal nueva.
¿Y si los datos están mal registrados?
Te lo decimos antes de cobrar el análisis. Cuando la base está sucia, lo primero es arreglar el registro: analizar datos malos produce conclusiones malas con apariencia de rigor.
También te puede servir
Empecemos por saber en qué estado estás
La auditoría es gratuita y sin compromiso. Revisamos tu sitio, tus canales de conversación, tu pauta y tu medición, y te entregamos los hallazgos priorizados por impacto.