Fundamento de Inteligencia de Mercado

Alfredo de Jesús Gutiérrez Gómez, Dr

Índice

Presentación

Temas

Política de clase

Lineamientos de clase

Descripción de las actividades

Actividad de encuadre

Recomendaciones para la entrega

Piense

En el nombre de un animal que empiece con la letra de su 1er Nombre, el animal no debe de repetirse

1.

Al presentarse complete:

Mi nombre es _______ y he venido sobre un (nombre del animal) a la escuela desde___________

2.

Luego responda:

¿por qué estudia esta carrera?
¿Qué le agrada/gusta de la carrera hasta el momento?

3.

Unidad I: Fundamento de Inteligencia de Negocio

Conceptos Básicos
- Conceptos de Inteligencia de Negocio
- Relación entre Inteligencia de negocio, análisis de datos y e análisis de negocio

El valor de la I.N.
- Ventajas,
- Impacto,
- Capacidades
Componentes de I.N.
- Caracteristicas y componentes

Unidad I: Fundamento de Inteligencia de Negocio

Métricas y tipos de indicadores de desempeño para la toma de decisiones
Arquitectura tecnológica de un modelo de Inteligencia de Negocio.

Unidad II: Aplicación de Inteligencia de negocio.

Integración de solución de inteligencia de negocio

Identificar los elementos claves
Describir el mapeo de proceso.
Metricas, objetivos y KPI's
Estrategias para mejora.
Herramientas para la transformación y visualización de datos

Unidad II: Aplicación de Inteligencia de negocio.

Identificar las funciones para la limpieza y transformación de los datos.
Identificar las funciones para la generación de los diferentes tipos de tableros, gráfico y reportes

Políticas de clase

Teléfono móvil en modo silencio.
Las llamadas urgentes /prio se contestan fuera del salón.
Turnos de una sola persona para ir al WC
Dos faltas a la semana sin justificante perderían derecho a las cuestiones de aprendizaje.

Políticas de clase

Levantar la mano para participar.
Respetar la participación de cada alumno.
No hay retardos

Lineamientos de clase

Mantenerse informado acerca de las lecturas, actividades y tareas del curso asistiendo por lo menos dos veces por semana, durante la duración del curso.
Cumplir dentro del aula virtual con todas las tareas, foros y actividades detalladas por el programa académico y el profesor, en el tiempo y forma establecidos.

Lineamientos de clase

El incumplimiento de las tareas en tiempo y forma llevarán a una no aprobación del curso
Realizar el seguimiento personal desde el Aula Virtual.
Estar pendiente de los resultados de las evaluación/es parcial/es y final/es.

Lineamientos de clase

Notificar al tutor por escrito, con copia a la coordinación académica, si, por alguna razón excepcional, se encontrara en una circunstancia especial que le impidiera continuar con el curso y recibir así indicaciones de cómo proceder a partir de ese momento.

Descripción de las actividades

Unidad I: Fundamentos de Inteligencia de Negocio

Cuestionario de aprendizaje
Caso de estudio

Descripción de las actividades

Unidad II: Aplicación de Inteligencia de Negocio

Cuestionario de aprendizaje
Caso de estudio

Descripción de las actividades

Proyecto

Propuesta
Documentación
Demostración

Instrucciones

En una hoja escribe la respuesta a las siguientes preguntas

¿Qué esperas que se enseñe en este curso?
¿A qué te comprometes en este curso?
¿Qué deseas aprender en este curso?

Actividad de encuadre

Instrucciones

Una vez contestadas las preguntas anteriores, pulsa aquí, para subir la respuesta a cada pregunta.

Actividad de encuadre

Recomendaciones para la entrega de trabajos / actividades

Trabajo:
- Portada
- Presentación
- Introducción
- Conclusión
Párrafos:
- Mayores a tres líneas.
- Menores a ocho líneas.
- Coherencia entre párrafos.

Recomendaciones

Ortografía y Gramática
- Acentuación en mayúsculas y minúsculas
- Evitar redundancia
- Evitar pleonasmos
- Mínimo tres errores
Referencia bibliográfica
- Al menos tres citas dentro del documento
- Citas en formato APA 7a edición

Recomendaciones

Formato del trabajo:
- Fuente: Arial.
- Tamaño para título: 14 puntos.
- Tamaño para texto: 12 puntos.
- Interlineado: 1.5
- Alineación justificada
- Títulos alineado a la izquierda
- Encabezado: el logo del instituto a la derecha, a la izquierda el nombre de la carrera

Recomendaciones

Diagramas:
- Hacerlo en software dia
- Exportarlo a jpg/png
Códigos fuentes:
- Subirlos al GitHub.
- Colocar el url del repo en el documento

Recomendaciones

Tablas
- Colocarle al pie de la tabla un nombre a la tabla, bajo el siguiente formato: <nombre_tabla numero consecutivo>. <nombre_tabla> <fuente:> <donde_fue_tomada> .
- Colocar un párrafo descriptivo

Recomendaciones

Tablas
- Colocarle al pie de la tabla un nombre a la tabla, bajo el siguiente formato: <nombre_tabla numero consecutivo>. <nombre_tabla> <fuente:> <donde_fue_tomada> .
- Colocar un párrafo descriptivo

Recomendaciones

Introducción y conclusión
- Al menos tres párrafos
Lista de referencias bibliográficas:
- Al menos tres fuentes de diversos autores.
- Con sangría francesa al inicio de cuatro espacios.
- Fuente Times New Roman.
- 12 puntos.
- Sin enlaces activos.

Recomendaciones

Imágenes:
- Colocarle al pie de la imagen / diagrama / gráfica un nombre, bajo el siguiente formato: <nombre_objeto numero consecutivo>. <nombre_objeto> <fuente:> <donde_fue_tomada> .
- Colocar un párrafo donde se describa la imagen / diagrama / gráfica

Recomendaciones

Dudas

Team

E-mail

web

Unidad I

Fundamentos de Inteligencia de negocio

¿Inteligencia de Negocio?

Fundamentos de I.N.

Uso de tecnologías, herramientas y procesos para recopilar, integrar, analizar y presentar datos de manera que respalden la toma de decisiones empresariales.
Permite a las organizaciones transformar grandes cantidades de datos no estructurados en información valiosa que se puede usar para obtener conocimientos profundos y tomar decisiones fundamentadas.

Década de 1980: Creación de Sistemas de procesamiento analítico en línea (OLAP), explorar modelos de datos multidimensionales para realizar análisis más sofisticados.

Década de 1960 y 1970: 1a BD, sistemas de soporte t. d. (DSS) avance significativo en la forma de recopilaban y analizaban datos.

Década de 1990: Auge de SBI, BusinessObjects y Cognos, acceso a soluciones comerciales que integraban visualización de datos y generación de informes.

Siglo XXI: La masificación del acceso a grandes volúmenes de datos (Big Data), la llegada de herramientas avanzadas de análisis predictivo,

Siglo XXI: Nube llevaron la BI a niveles más accesibles y dinámicos. Tableau, Power BI, y Qlik democratizaron la BI, permitiendo a usuarios no técnicos crear análisis complejos.

El término fue acuñado por el investigador Hans Peter Luhn, quien en 1958 lo definió como:

Fundamentos de B.I.

"la capacidad de comprender las interrelaciones de los hechos presentados de tal manera que guíen a una acción hacia un objetivo deseado."

La práctica de recopilar y analizar datos para tomar decisiones se remonta a mucho antes, con los comerciantes que analizaban registros para optimizar inventarios y precios.

Aspectos Claves

Fundamentos de B.I.

Herramientas de BI incluyen software de visualización, bases de datos y dashboards interactivos.

Procesos de BI comprenden la recolección de datos, integración, análisis y presentación de resultados.

BI se usa para toma de decisiones estratégicas y operativas.

Herramientas

Fundamentos de B.I.

Software popular para crear dashboards interactivos y compartir reportes.

Herramienta de visualización de datos que permite analizar grandes volúmenes de datos rápidamente.

Integración de BI para generar reportes financieros detallados.

Microsoft Power BI

Tableau

Sistemas ERP con módulos de BI

Actividad de reforzamiento

Fundamentos de B.I.

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Actividad de aprendizaje

Fundamentos de B.I.

Google: Frexus.
Pulsa la opción: Generando Valor Agregado.
Selecciona la opción: Academia.
Busca el nombre de la materia y pulsa.
Ve a la sección de Actividades.
Lee la actividad con nombre Decisiones.
Responde las preguntas de reflexión.

Relación B.I. - A.D - A.N.

Fundamentos de B.I.

Integra estas disciplinas proporcionando las herramientas para acceder a datos en tiempo real, automatizar informes y visualizar información relevante para la gestión.

Análisis de datos

El se centra en examinar datos brutos para encontrar patrones, tendencias y correlaciones

Análisis de negocios

se enfoca en aplicar estos hallazgos para resolver problemas y mejorar la estrategia empresarial

Inteligencia de Negocio

Relación B.I. - A.D - A.N.

Fundamentos de B.I.

combina estos enfoques para mejorar la toma de decisiones a nivel empresarial.

Análisis de datos

Proceso de transformar datos sin procesar en información significativa.

Análisis de negocios

Uso de información para optimizar procesos y estrategias.

Inteligencia de Negocio

Relación B.I. - A.D - A.N.

Fundamentos de B.I.

Visualizaciones en tiempo real para monitorear indicadores clave de rendimiento.

Análisis Predictivo

Uso de datos históricos para prever tendencias de ventas futuras.

Modelos de Segmentación de Clientes

Clasificación de clientes según comportamiento de compra.

Dashboards Ejecutivos

Actividad de aprendizaje

Fundamentos de B.I.

Pulsa aquí y resuelve

Google: Frexus.
Pulsa la opción: Generando Valor Agregado.
Selecciona la opción: Academia.
Busca el nombre de la materia y pulsa.
Ve a la sección de Actividades.
Lee la actividad con nombre: De datos a Decisiones.
Responde las preguntas de reflexión.

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

¿Qué es B.I.?

Text

Uso de tecnologías, metodologías y sistemas para recopilar, procesar y analizar datos empresariales, con el objetivo de proporcionar información estratégica y operativa que facilite la toma de decisiones.

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

Componentes

Text

Extracción, Transformación y Carga (ETL)

Proceso para integrar datos de múltiples fuentes en un almacén centralizado.

Almacén de Datos (Data Warehouse)

Sistema central que organiza y almacena datos estructurados para análisis.

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

Componentes

Text

Minería de Datos

Identificación de patrones y tendencias ocultas en grandes volúmenes de datos.

Visualización de Datos

Uso de herramientas como dashboards y gráficos para presentar información de forma comprensible.

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI

Text

Indicadores Clave de Desempeño

Métricas que las empresas utilizan para medir el rendimiento y el impacto de sus decisiones basadas en BI.

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI

Text

Se clasifican según diferentes criterios y objetivos de análisis.

Estos tipos permiten a las organizaciones medir su desempeño en áreas específicas y ajustar estrategias basadas en datos.

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación

Estratégicos

Estos indicadores miden el progreso hacia los objetivos generales de la organización y proporcionan una visión a largo plazo. Son fundamentales para la dirección y la alta gerencia.

Crecimiento de ingresos anuales.

Evaluar si la estrategia empresarial está en línea con los objetivos de crecimiento y sostenibilidad.

Objetivo

Ejemplo

Formula

TasaCresimientoAnual = ((Ingresos Actuales - Ingresos Anteriores )/ IngresosAnteriores ) 100

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación > Estratégicos > Ejemplo

TasaCresimientoAnual = ((Ingresos Actuales - Ingresos Anteriores ) / IngresosAnteriores ) 100

Ingresos anteriores (Año 1): $200,000

TCA = 200,000 - 250,000

1. Cambio absoluto

TCA = 50,000

2. Cambio Relativo (respecto al año)

TCA = 50,000 / 250,000

TCA = 0.25

3. Término porcentuales

TCA = 0.25 * 100 = 25%

Ingresos actuales (Año 2): $250,000

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación

Operativos

Miden procesos internos y actividades diarias en áreas como producción, logística o atención al cliente. Estos indicadores están enfocados en la eficiencia operativa.

Tiempo promedio de respuesta al cliente.

Identificar ineficiencias operativas y mejorar el flujo de trabajo.

Objetivo

Ejemplo

Formula

PromedioRespuesta = Suma de los tiempos de respuesta / No. total de solicitudes

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación > Operativo > Ejemplo

PromedioRespuesta = Suma de los tiempos de respuesta / No. total de solicitudes

Solicitud 1: 10 minutos

PR = 10+15+8+20+12

1. Suma de los tiempos de respuesta

PR = 65 minutos

2. Número total de solicitudes:

3. Promedio de respuesta

PR = 65 / 5 = 13 minutos

Solicitud 2: 15 minutos

Solicitud 3: 8 minutos

Solicitud 4: 20 minutos

Solicitud 5: 12 minutos

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación

Financieros

Evalúan la salud financiera y el rendimiento económico de la organización. Son cruciales para medir la rentabilidad, los costos y la sostenibilidad económica.

Margen de beneficio neto.

Ayudar a gestionar recursos financieros y maximizar las ganancias.

Objetivo

Ejemplo

Formula

MargenBeneficioNeto = (IngresosNetos / IngresosTotales) 100

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación > Operativo > Ejemplo

MargenBeneficioNeto = (IngresosNetos / IngresosTotales ) 100

Ingresos Totales: $500,000

IngresoNeto = IngresoTotales - GastosTotales

1. Cálculo de Ingresos Netos

$Totales\text{Ingresos Netos} = \text{Ingresos Totales} - \text{Gastos Totales}$

IN = 500,000−350,000=150,000

2. Cálculo del Margen de Beneficio Neto:

MBN = (150,000 / 350,000) 100

MBN = 30 %

Gastos Totales: $350,000

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación

Marketing

Diseñados para evaluar la efectividad de las estrategias de marketing y publicidad. Analizan métricas relacionadas con el cliente, como adquisición y fidelización.

Retorno sobre la inversión en marketing (MROI).

Maximizar el impacto de las campañas y optimizar el presupuesto de marketing.

Objetivo

Ejemplo

Formula

MROI = ((Ganancia de Campaña - Costo de Campaña) / Costo de campaña) 100

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación

Clientes

Miden la satisfacción, lealtad y comportamiento del cliente. Ayudan a comprender las necesidades del cliente y mejorar su experiencia.

Tasa de retención de clientes

Fomentar relaciones a largo plazo con los clientes y reducir la rotación.

Objetivo

Ejemplo

Formula

Tasa Retención = ((Clientes al final del periodo - Nuevos clientes ) / Clientes al inicio de perido ) 100

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación

Recursos Humanos

Analizan métricas relacionadas con el talento humano, como el desempeño, la retención y la productividad de los empleados.

Tasa de rotación de empleados

Mejorar las estrategias de retención y la satisfacción laboral.

Objetivo

Ejemplo

Formula

Tasa de rotación = (No. de empleados que se fueron / No. total de empleados) 100

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación

Innovación

Miden la capacidad de la organización para innovar y adaptarse al mercado. Son importantes en industrias altamente competitivas.

Número de nuevos productos lanzados.

Fomentar el desarrollo de nuevas ideas y evaluar su impacto en el mercado.

Objetivo

Ejemplo

Formula

¿?

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación

Sostenibilidad

Evalúan el impacto ambiental y social de la empresa. Son relevantes para empresas con políticas de responsabilidad social.

Reducción de la huella de carbono.

Monitorear y reducir el impacto ambiental.

Objetivo

Ejemplo

Formula

Reducción Huella Carbano = ((Emisión Inicial - Emisión final) / Emisión Inicial )100

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación

Predictivos

Utilizan datos históricos para anticipar tendencias futuras y predecir resultados. Son fundamentales para la planificación estratégica.

Demanda proyectada de productos

Tomar decisiones proactivas basadas en predicciones

Objetivo

Ejemplo

Valor B.I (Pros y contras)

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación

Personalizados

Específicos creados para abordar las necesidades particulares de una empresa o industria. Pueden combinar elementos de los tipos anteriores.

Velocidad de desarrollo de software en una empresa tecnológica

Medir el desempeño de áreas con indicadores únicos según los procesos internos.

Objetivo

Ejemplo

Actividad de reforzamiento

Fundamentos de B.I.

KPI > Clasificación

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Ventajas

Fundamentos de B.I.

Mejor toma de decisiones

La información precisa y oportuna que permite a los gerentes tomar decisiones informadas y estratégicas

Identificación de oportunidades

Al analizar los datos, BI ayuda a identificar nuevas oportunidades de mercado, nichos de clientes y áreas de crecimiento.

Optimización de procesos

Al analizar el rendimiento de los procesos internos, identificar cuellos de botella y áreas de mejora para aumentar la eficiencia.

Ventajas

Fundamentos de B.I.

Reducción de costos

Al optimizar procesos y tomar decisiones más acertadas, BI contribuye a la reducción de costos operativos

Mejora de la rentabilidad

Al impulsar la eficiencia, identificar oportunidades y mejorar la toma de decisiones, se impacta positivamente en la rentabilidad de la empresa.

Ventaja competitiva

Al comprender mejor su entorno y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.

Ventajas

Fundamentos de B.I.

Mayor conocimiento del cliente

Al analizar el comportamiento del cliente, sus preferencias y necesidades, lo que facilita la personalización de productos y servicios.

Actividad de reforzamiento

Fundamentos de B.I.

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Impacto

Fundamentos de B.I.

Marketing

Ayuda a segmentar clientes, personalizar campañas, medir el retorno de la inversión (ROI) y optimizar estrategias de marketing.

Ventas

Facilita el seguimiento de las ventas, la identificación de tendencias, la gestión de clientes y la previsión de ventas.

Finanzas

Permite analizar el rendimiento financiero, controlar presupuestos, gestionar riesgos y optimizar la rentabilidad.

Impacto

Fundamentos de B.I.

Operaciones

Optimizar la cadena de suministro, gestionar inventarios, mejorar la eficiencia de la producción y controlar la calidad.

Recursos Humanos

Facilita el análisis del rendimiento de los empleados, la gestión del talento y la planificación de la fuerza laboral.

Actividad de reforzamiento

Fundamentos de B.I.

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Desventajas

Fundamentos de B.I.

Implementación

Un sistema de BI puede requerir una inversión inicial significativa en software, hardware, infraestructura y consultoría.

Mantenimiento

El mantenimiento continuo del sistema, incluyendo actualizaciones, soporte técnico y capacitación del personal, también genera costos recurrentes.

Costo inicial y continuo

Integración

La integración de BI con los sistemas existentes de la empresa (CRM, ERP, etc.) puede ser compleja y costosa.

Desventajas

Fundamentos de B.I.

Data Warehouse

La construcción de un Data Warehouse (almacén de datos) robusto y eficiente requiere una planificación cuidadosa y experiencia técnica.

Calidad de los datos

La calidad de los resultados de BI depende en gran medida de la calidad de los datos. Datos inconsistentes, incompletos o erróneos pueden llevar a conclusiones incorrectas.

Complejidad en la implementación y gestión

Curva de aprendizaje

El uso de herramientas de BI puede requerir una curva de aprendizaje para los usuarios, lo que puede generar resistencia al cambio.

Desventajas

Fundamentos de B.I.

Exceso de datos

BI puede generar una gran cantidad de datos e información, lo que puede resultar abrumador o confuso para los usuarios si no se presenta de manera clara y concisa

Mala interpretación

Una mala interpretación de los datos puede llevar a decisiones erróneas. Es fundamental contar con personal capacitado para analizar e interpretar la información correctamente.

Sobrecarga de información y mala interpretación

Desventajas

Fundamentos de B.I.

Disponibilidad de datos

La efectividad de BI depende de la disponibilidad de datos relevantes y de calidad. La falta de datos o datos incompletos pueden limitar el análisis.

Seguridad de los datos

Los datos almacenados en los sistemas de BI son sensibles y deben protegerse contra accesos no autorizados y ciberataques.

Dependencia de datos y riesgos de seguridad

Desventajas

Fundamentos de B.I.

Enfoque cuantitativo

Puede tener limitaciones para el análisis de datos cualitativos (opiniones, sentimientos, entre otros).

Pérdida de intuición

Un enfoque excesivo en los datos cuantitativos puede llevar a una pérdida de la intuición y el juicio humano en la toma de decisiones.

Limitaciones en el análisis cualitativo

Desventajas

Fundamentos de B.I.

Proyectos a largo plazo

La implementación completa de un sistema de BI puede llevar tiempo, dependiendo de la complejidad del proyecto y los recursos disponibles.

Tiempo de implementación

Desventajas

Fundamentos de B.I.

Adaptación del personal

La implementación de BI puede requerir cambios en los procesos de trabajo y en la cultura de la empresa, lo que puede generar resistencia al cambio por parte de los empleados.

Resistencia al cambio

Mitigar Desventajas

Fundamentos de B.I.

Planificar cuidadosamente la implementación de BI, definiendo objetivos claros y un alcance realista.
Invertir en la capacitación del personal para el uso y la interpretación de las herramientas de BI.
Garantizar la calidad de los datos mediante procesos de limpieza y validación.
Implementar medidas de seguridad robustas para proteger los datos.
Combinar el análisis cuantitativo con el juicio humano y la intuición.
Gestionar el cambio de manera efectiva para minimizar la resistencia por parte de los empleados.

Actividad de Reforzamiento

Fundamentos de B.I.

Pulsa aquí o escanea el qr

Actividad de Aprendizaje

Fundamentos de B.I.

Googlea Frexus.
Selecciona la opción: Generando Valor Agregado.
Ve a la sección de academia.
Busca el nombre de la materia y has clic en ella
En la sección de recursos lee el que tiene el nombre de: El renacimiento.

arq. de modelo de B.I.

Fundamentos de B.I.

Es la forma en como se integran y organizan los componentes tecnológicos para permitir:
- recopilación,
- procesamiento,
- almacenamiento,
- análisis y
- visualización de datos.
Es fundamental para garantizar que los sistemas de BI sean escalables, seguros y eficientes.

arq. de B.I.

Fundamentos de B.I.

Proporcionar los datos crudos que serán procesados y analizados.

Capa de Fuentes de Datos

Descripción

Es la base de la arquitectura, donde se originan los datos.

BD transaccionales

Componentes

Sistemas ERP, CRM, POS

Datos no estructurados

Correos electrónicos, documentos, redes sociales.

Datos externos

APIs, fuentes públicas, sensores IoT.

arq. de B.I.

Fundamentos de B.I.

Preparar los datos para su análisis, asegurando que sean consistentes y confiables.

Capa de Integración de Datos (ETL/ELT)

Descripción

Proceso de extraer, transformar y cargar datos para su uso en el sistema de BI.

Extracción

Componentes

Recopilación de datos de múltiples fuentes.

Transformación

Limpieza, normalización y enriquecimiento de datos.

Carga

Almacenamiento de datos en un repositorio central (data warehouse o data lake).

Herramientas: Informatica, Talend, Microsoft SSIS, Apache NiFi.

arq. de B.I.

Fundamentos de B.I.

Facilitar el acceso rápido y eficiente a los datos para su análisis.

Capa de Almacenamiento de Datos

Descripción

Repositorios centralizados donde se almacenan los datos procesados.

Data Warehouse

Componentes

Almacén estructurado para datos históricos y analíticos (ej: Amazon Redshift, Snowflake).

Data Lake

Almacén para datos estructurados y no estructurados en su formato crudo (ej: Hadoop, AWS S3).

Data Marts

Subconjuntos de un data warehouse orientados a áreas específicas (ej: ventas, finanzas).

arq. de B.I.

Fundamentos de B.I.

Transformar los datos en información útil para la toma de decisiones.

Capa de Procesamiento y Análisis

Descripción

Donde se aplican técnicas y herramientas para analizar los datos.

Motores de consultas

Componentes

SQL, NoSQL, Spark.

Herramientas de análisis

SAS, R, Python, MATLAB.

Machine Learning

Modelos predictivos y prescriptivos.

arq. de B.I.

Fundamentos de B.I.

Permitir a los usuarios finales interpretar los datos fácilmente.

Capa de Visualización y Reporting

Descripción

Presentación de los datos analizados en formatos comprensibles.

Dashboards

Componentes

Paneles interactivos que muestran KPIs y métricas clave.

Reportes

Documentos estáticos o dinámicos con información detallada.

Herramientas

Tableau, Power BI, QlikView, Looker.

arq. de B.I.

Fundamentos de B.I.

Garantizar que la información esté disponible para los usuarios adecuados en el momento oportuno.

Capa de Acceso y Entrega

Descripción

Proporciona a los usuarios finales acceso a los datos y análisis.

Portales de BI

Componentes

Interfaces web o móviles para acceder a dashboards y reportes.

APIs

Para integrar datos y análisis en otras aplicaciones.

Dispositivos

Acceso desde computadoras, tablets o smartphones.

arq. de B.I.

Fundamentos de B.I.

Mantener la integridad, confidencialidad y disponibilidad de los datos.

Capa de Seguridad y Gobernanza

Descripción

Asegura que los datos estén protegidos y cumplan con regulaciones

Control de acceso

Componentes

Autenticación y autorización de usuarios.

Encriptación

Protección de datos en reposo y en tránsito.

Auditoría

Monitoreo y registro de actividades.

Cumplimiento: Normativas como GDPR, HIPAA.

arq. de B.I.

Fundamentos de B.I.

Asegurar que el sistema funcione de manera eficiente y confiable.

Capa de Gestión y Monitoreo

Descripción

Supervisa y optimiza el rendimiento del sistema de BI.

Monitoreo de ETL

Componentes

Verificación del flujo de datos.

Optimización de consultas

Mejora del rendimiento de las consultas.

Alertas

Notificaciones sobre fallos o anomalías.

Insights

Fundamentos de B.I.

Una comprensión profunda y clara de una situación, problema o comportamiento, derivada del análisis de datos o información, que permite tomar decisiones informadas y efectivas.

Insights

Fundamentos de B.I.

¿Dónde se usa los insights?

Ciencia de Datos

referirse a las conclusiones significativas que se extraen de los datos después de aplicar técnicas de análisis, modelado y visualización.

Marketing y Publicidad

Son hallazgos clave sobre el comportamiento del consumidor que permiten diseñar campañas más efectivas.

Su importancia para entender las necesidades del mercado.

Insights

Fundamentos de B.I.

¿Dónde se usa los insights?

Inteligencia de Negocios (BI)

son el resultado de analizar datos para mejorar la toma de decisiones. Herramientas como Power BI, Tableau y Qlik están diseñadas para generar insights a partir de datos.

Psicología y Comportamiento Humano

Se refiere a una comprensión repentina o profunda de un problema o situación. Este concepto fue popularizado por psicólogos como Wolfgang Köhler en sus estudios sobre el aprendizaje y la resolución de problemas

Insights

Fundamentos de B.I.

Caracteristicas

Relevancia

directamente relacionados con los objetivos o desafíos del negocio.

Profundidad

Van más allá de lo superficial y revelan algo que no era evidente a simple vista.

Descubrir que un producto específico tiene una alta demanda en una región particular.

Identificar que las ventas aumentan los fines de semana debido a una campaña de marketing específica.

Insights

Fundamentos de B.I.

Caracteristicas

Claridad

Son fáciles de entender y comunicar, incluso para personas que no son expertas en análisis de datos.

Oportunidad

Se obtienen en el momento adecuado para influir en la toma de decisiones.

El 70% de los clientes abandonan el carrito de compras porque los costos de envío son demasiado altos

Detectar una caída en las ventas a tiempo para implementar una estrategia correctiva.

Insights

Fundamentos de B.I.

¿Cómo Generar Insights?

Recopila datos

Asegúrar que se tenga acceso a datos completos y de calidad.

Datos de ventas, comportamiento del cliente, métricas de marketing, entre otros

Analiza los datos

Usar herramientas como Power BI, Excel o Python para explorar y visualizar los datos

Busca patrones, tendencias o anomalías.

Insights

Fundamentos de B.I.

¿Cómo Generar Insights?

Preguntas clave

¿Qué está pasando? (Descripción).
¿Por qué está pasando? (Causas).
¿Qué podría pasar en el futuro? (Predicciones).
¿Qué deberíamos hacer al respecto? (Acciones).

Insights

Fundamentos de B.I.

¿Cómo Generar Insights?

Interpretación de los resultados

Convierte los datos en información significativa.

No decir: "las ventas aumentaron un 10%", sino "las ventas aumentaron un 10% debido a una campaña de marketing en redes sociales".

Insights

Fundamentos de B.I.

Diferencia Entre Datos, Información e Insights

Datos

Son hechos crudos o números sin contexto. Ejemplo: "100 unidades vendidas".

Son datos organizados y contextualizados. Ejemplo: "Se vendieron 100 unidades del producto X en la región Y".

Información

Son interpretaciones profundas y significativas de la información.

Insights

"Las ventas del producto X en la región Y aumentaron un 20% después de una campaña de descuentos, lo que sugiere que los clientes en esa región son sensibles a los precios".

Información Accionable

Fundamentos de B.I.

Diferencia Entre Datos, Información e Insights

Datos o análisis que no solo son interesantes o informativos, sino que también proporcionan una base clara para tomar decisiones concretas y efectivas.
En otras palabras, es información que puede ser utilizada directamente para mejorar un proceso, resolver un problema o aprovechar una oportunidad.

Información Accionable

Fundamentos de B.I.

Características

Relevante

Directamente relacionada con los objetivos o desafíos del negocio.

Saber que el producto "abc" genera los mayores ingresos es relevante, ya que se puede decidir enfocar más esfuerzos en su promoción.

Clara y específica

No es ambigua ni genérica. Proporciona detalles concretos.

En lugar de decir "las ventas están bajando", la información accionable diría "las ventas del producto X han disminuido un 15% en la región Y durante el último trimestre".

Información Accionable

Fundamentos de B.I.

Características

Oportuna

Disponible en el momento adecuado para tomar decisiones.

Identificar que las ventas de un producto están cayendo, puede actuar rápidamente para corregir la tendencia.

Medible

Respaldada por métricas o datos cuantificables.

Los ingresos por ventas en la región Norte aumentaron un 20% en el último mes

Información Accionable

Fundamentos de B.I.

Características

Orientada a la acción

Sugiere o facilita acciones concretas

Descubrir que un vendedor tiene un bajo desempeño, puede proporcionarle capacitación adicional o reasignarlo a otra región.

Información Accionable

Fundamentos de B.I.

¿Cómo Convertir Datos en Información Accionable?

Define objetivos claros

¿Qué se quiere lograr con los datos?

Aumentar las ventas, mejorar la satisfacción del cliente o reducir costos.

Filtra y organiza los datos

Elimina información irrelevante y enfócate en lo que realmente importa para tus objetivos

Información Accionable

Fundamentos de B.I.

¿Cómo Convertir Datos en Información Accionable?

Analiza patrones y tendencias

Usa herramientas, para identificar relaciones, tendencias o anomalías en los datos.

Interpreta los resultados

No quedarse solo con los números. Pregúntate: ¿Qué significan estos datos? ¿Qué acciones puedo tomar basándome en ellos?

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Fundamentos de B.I.

¿Cómo Convertir Datos en Información Accionable?

Toma decisiones y actúa

Usa la información para implementar cambios concretos en tu negocio.

Actividad de aprendizaje

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Ve a la sección de academia.
Busca el nombre de la materia y has clic en ella
En la sección de recursos lee el que tiene el nombre de: El poder de los datos.

Unidad II

Aplicación de la Inteligencia de Negocios (B.I.)

Fundamentos B.I.

Los conceptos

python

pandas

DataFrame

Lenguaje de programación multipropósito

Pandas es una biblioteca de Python especializada en análisis y manipulación de datos. Ofrece estructuras de datos eficientes, como Series y DataFrames, que facilitan la manipulación de grandes volúmenes de información de manera estructurada.

Es una estructura de datos bidimensional similar a una tabla en Excel o una base de datos SQL. Se organiza en filas y columnas, lo que facilita el almacenamiento, manipulación y análisis de grandes volúmenes de datos.

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Los conceptos

es una librería de Python que genera un informe automático y detallado de un DataFrame. Este informe incluye:

ydata-profiling

Estadísticas descriptivas (media, mediana, moda, desviación estándar, etc.).
Distribuciones de los datos (histogramas, gráficos de densidad).
Detección de valores faltantes.
Correlaciones entre variables.
Análisis de variables categóricas y numéricas.

Instalar python: Para ello has clic aquí o visita python.org/Downloads

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La descarga

Se verá una ventana como la de imagen de la izquierda descarga la versión acorde a tu sistema operativo

Siga las instrucciones del instalador y verifica que la opción de "agregar al path" (solo para el caso de windows) este activa

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La instalación

Una ves terminado de instalar python, se instalara la libreria pandas.

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La validación

Validar que se tiene instalado pip ejecute el siguiente comando

pip --version

windows

Linux / MacOsX

Instalar pip

Instale pandas ejecutan el siguiente comando

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La biblioteca

pip install pandas

Valide la instalación de pandas

python
import pandas as pd
print(pd.__version__)

Se tienes un archivo CSV llamado ventas.csv que contiene datos de ventas mensuales de una empresa.

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El ejercicio

El fichero tiene las siguientes columnas:

Fecha:

La fecha de la venta.

Producto: El nombre del producto vendido.

Cantidad: La cantidad de unidades vendidas.

Precio Unitario: El precio de cada unidad.

Total: El monto total de la venta (Cantidad * Precio Unitario).

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El ejercicio

Se Quiere responder las siguientes preguntas:

¿Cuál fue el total de ventas por mes?
¿Cuál fue el producto más vendido en términos de cantidad?
¿Cuál fue el mes con mayores ingresos?

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El ejercicio

Se Quiere responder las siguientes preguntas:

¿Cuál fue el total de ventas por mes?
¿Cuál fue el producto más vendido en términos de cantidad?
¿Cuál fue el mes con mayores ingresos?

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El ejercicio

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La importación y carga de datos

import pandas as pd

# Cargar el archivo CSV
df = pd.read_csv('ventas.csv')

# Mostrar las primeras filas del DataFrame
print(df.head())

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La limpia y preparación del data

# Verificar si hay valores nulos
print(df.isnull().sum())

# Eliminar filas con valores nulos (si es necesario)
df = df.dropna()

# Convertir la columna 'Fecha' a tipo datetime
df['Fecha'] = pd.to_datetime(df['Fecha'])

# Extraer el mes y el año de la fecha
df['Mes'] = df['Fecha'].dt.to_period('M')

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El análisis

# Calcular el total de ventas por mes
ventas_por_mes = df.groupby('Mes')['Total'].sum()

# Mostrar los resultados
print("Ventas por mes:")
print(ventas_por_mes)

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El análisis

# Calcular el total de ventas por mes
ventas_por_mes = df.groupby('Mes')['Total'].sum()

# Mostrar los resultados
print("Ventas por mes:")
print(ventas_por_mes)

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El producto más vendido

# Agrupar por producto y sumar la cantidad vendida
producto_mas_vendido = df.groupby('Producto')['Cantidad'].sum().idxmax()

print(f"El producto más vendido es: {producto_mas_vendido}")

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Mes con mayores ingresos

# Encontrar el mes con el mayor total de ventas
mes_mayores_ingresos = ventas_por_mes.idxmax()

print(f"El mes con mayores ingresos fue: {mes_mayores_ingresos}")

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La gráfica

import matplotlib.pyplot as plt

# Graficar ventas por mes
ventas_por_mes.plot(kind='bar')
plt.title('Ventas por Mes')
plt.xlabel('Mes')
plt.ylabel('Total de Ventas')
plt.show()

Instale la librería: ydata-profiling

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Instalando profiling

pip install ydata-profiling

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El ejemplo

from ydata_profiling import ProfileReport
import pandas as pd

# Crear un DataFrame de ejemplo
data = {
    'Edad': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70],
    'Ingresos': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 100000, 110000, 120000, 130000, 140000],
    'Género': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F']
}
df = pd.DataFrame(data)

# Generar el informe
profile = ProfileReport(df, title="Reporte de Datos Demográficos")

# Guardar el informe en un archivo HTML
profile.to_file("reporte_demografico.html")

Identificar los elementos fundamentales de un proceso. Es clave para entender cómo funcionan los procesos en el contexto de la inteligencia de negocios (BI) y en general en cualquier área de una organización.

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Integrar una solución de B.I.

Descargue el fichero de instalación de pip, pulsando aquí

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Instalación pip en windows

Abre una terminal (cmd) y navega a la carpeta donde descargaste el archivo.

Ejecuta el siguiente comando:

python get-pip.py

Abra una terminal y ejecute el siguiente comando

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Instalación pip en Linux / MacOsX

sudo apt-get install python3-pip  # Para Linux
brew install python3              # Para macOS (Homebrew)

¿proceso?

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Elementos de un proceso

Es un conjunto de actividades interrelacionadas que transforman insumos en productos o servicios.

¿Qué elementos intervienen en un proceso?

Fundamentos B.I.

Elementos de un proceso

Entradas

Recursos necesarios para ejecutar el proceso
Materiales, información, personas, tiempo, tecnología

Procedimientos

Pasos, etapas, uso de herramientas para poder resolver / solventar una problemática

Salida

Resultados encontrados (el informe)

¿Qué elementos intervienen en un procedimiento?

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Elementos de un proceso

Actividades

Pasos o acciones realizadas para transformar las entradas en salidas
Manuales, automáticas o híbridas

Recursos

Herramientas, equipos y tecnología utilizada en el proceso.
Software, infraestructura, capital humano

¿Qué elementos intervienen en un procedimiento?

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Elementos de un proceso

Controles y métricas

Indicadores clave de rendimiento (KPIs)
Normas de calidad y cumplimiento
Evaluación de eficiencia y efectividad

Roles

Personas o sistemas encargados de ejecutar cada actividad
Definición de responsabilidades y flujos de trabajo

¿Qué elementos intervienen en una Salida?

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Elementos de un proceso

Clientes

Usuarios internos o externos que reciben el resultado del proceso
Pueden ser clientes, departamentos, socios comerciales

Condiciones de ejecución

Factores internos y externos que afectan el desarrollo del proceso
Normativas, disponibilidad de recursos, condiciones del mercado

Ejemplo

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Elementos de un proceso

Proceso: Gestión de pedidos en una tienda en línea

Entrada

Orden del cliente, inventario, plataforma de pago

Procedimiento

Recursos

Software de gestión, empleados, transportistas

Roles

Cliente, operador logístico, depto. de facturación

Métricas

Tiempo de entrega, tasa de satisfacción, costo X pedido

Salida

Clientes

Producto entregado, factura electrónica

Compradores en línea

Condiciones

Disponibilidad de stock, eficiencia logística, normativas fiscales

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Elementos de un proceso

Actividad de aprendizaje

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En la sección de recursos lee el que tiene el nombre de: Decisiones Inteligentes.

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Características, metas, objetivos -> kpi's

Características de las Metas y Objetivos en BI

Metas y objetivos deben seguir el principio SMART, es decir, deben ser:

Específicos (Specific)

Definir con precisión lo que se desea lograr.

Medibles (Measurable)

Poder cuantificar los resultados con datos concretos

Alcanzables (Achievable)

Ser realistas según los recursos disponibles.

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Características, metas, objetivos -> kpi's

Características de las Metas y Objetivos en BI

Metas y objetivos deben seguir el principio SMART, es decir, deben ser:

Relevantes (Relevant)

Alinearse con la estrategia del negocio

límite de tiempo (Time-bound)

Tener un período definido para su cumplimiento.

Fundamentos B.I.

Características, metas, objetivos -> kpi's

Características de las Metas y Objetivos en BI

Metas y objetivos deben seguir el principio SMART, es decir, deben ser:

Ejemplo: Una empresa de e-commerce establece la meta de incrementar las ventas en un 15% en el próximo trimestre mediante estrategias basadas en datos.

Fundamentos B.I.

Características, metas, objetivos -> kpi's

Características de las Metas y Objetivos en BI

Actividad de aprendizaje

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En la sección de recursos lee el que tiene el nombre de: Metas SMART.

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Características, metas, objetivos -> kpi's

Características de las Metas y Objetivos en BI

Relación entre Metas, Objetivos y KPI

Los KPI permiten medir el progreso hacia las metas y objetivos. Mientras que los objetivos establecen qué se quiere lograr, los KPI responden cómo se mide el éxito.

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Características, metas, objetivos -> kpi's

Características de las Metas y Objetivos en BI

Relación entre Metas, Objetivos y KPI

Meta: Aumentar la conversión de usuarios en un 10%.
Objetivo: Optimizar la experiencia del usuario en la tienda en línea mediante personalización.
KPI Relacionados:
- Tasa de conversión de visitantes a compradores.
- Tiempo promedio en la página del producto.
- Número de carritos abandonados.

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Características, metas, objetivos -> kpi's

Características de las Metas y Objetivos en BI

Relación entre Metas, Objetivos y KPI

La correcta integración de BI permite no solo definir objetivos estratégicos, sino también medir su efectividad en tiempo real con KPI bien diseñados.

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Características, metas, objetivos -> kpi's

Características de las Metas y Objetivos en BI

El kpi adecuado para el objetivo y meta

Comprender el tipo de objetivo

Antes de seleccionar un KPI, define qué tipo de meta tienes.

Crecimiento

Aumentar ventas, clientes, tráfico, entre otras.

Eficiencia

Reducir costos, mejorar tiempos de respuesta, optimizar recursos.

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Características, metas, objetivos -> kpi's

Características de las Metas y Objetivos en BI

El kpi adecuado para el objetivo y meta

Comprender el tipo de objetivo

Antes de seleccionar un KPI, define qué tipo de meta tienes.

Satisfacción

Mejorar experiencia del cliente, calidad del servicio.

Conversión

Transformar leads en clientes, incrementar la tasa de compra.

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Características, metas, objetivos -> kpi's

Características de las Metas y Objetivos en BI

El kpi adecuado para el objetivo y meta

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Características, metas, objetivos -> kpi's

Características de las Metas y Objetivos en BI

El kpi adecuado para el objetivo y meta

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- En la sección de recursos lee el que tiene el nombre de: KPI's y metas SMART.

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Definir estrategia -> mejorar cada indicador

Cuando se implementa Inteligencia de Negocios (BI), no solo busca medir su desempeño con indicadores clave de rendimiento (KPI), sino que también necesita estrategias concretas para mejorar esos indicadores y optimizar sus resultados.

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Definir estrategia -> mejorar cada indicador

Para mejorar un KPI, se debe seguir un ciclo de mejora continua, que incluye

Analizar el desempeño actual

Identificar áreas de mejora

Definir estrategias específicas

Implementar acciones y monitorear resultados

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Definir estrategia -> mejorar cada indicador

KPI's de Crecimiento (aumento de ventas, clientes, trafico web)

Estrategias

Optimización de estrategias de marketing digital (SEO, SEM, email marketing).

Expansión a nuevos mercados o canales de venta.

Personalización de la experiencia del cliente para fomentar la lealtad.

Uso de automatización en la captación y seguimiento de clientes.

Ejemplo: Si el KPI es "Aumentar las ventas un 20% en seis meses", se pueden aplicar estrategias como descuentos personalizados, campañas en redes sociales o mejoras en la experiencia de compra en línea.

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Definir estrategia -> mejorar cada indicador

KPIs de Eficiencia (Ejemplo: Reducción de costos, tiempos de respuesta)

Estrategias

Implementación de procesos automatizados para reducir tiempos y costos operativos.

Optimización de la cadena de suministro con herramientas de predicción de demanda.

Capacitación del personal en mejores prácticas para mejorar la productividad

Uso de software de gestión empresarial (ERP) para mejorar la coordinación interna.

Ejemplo: Si el KPI es "Reducir el tiempo de entrega de pedidos de 48 a 24 horas", se puede optimizar la logística con rutas más eficientes y acuerdos con proveedores estratégicos.

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Definir estrategia -> mejorar cada indicador

KPIs de Satisfacción del Cliente (NPS, tiempo de respuesta en atención al cliente)

Estrategias

Implementación de encuestas de satisfacción y análisis de comentarios.

Capacitación en atención al cliente y reducción de tiempos de espera.

Uso de chatbots e inteligencia artificial para resolver consultas en tiempo real.

Mejora en la calidad del producto o servicio con base en el feedback del cliente.

Ejemplo: Si el KPI es "Incrementar el Net Promoter Score (NPS) en un 10%", la empresa puede mejorar su servicio al cliente con respuestas más rápidas y personalizadas.

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Definir estrategia -> mejorar cada indicador

KPIs de Conversión (Tasa de conversión de leads a clientes, tasa de abandono de carrito)

Estrategias

Pruebas A/B para optimizar páginas de conversión.

Remarketing y estrategias de fidelización.

Simplificación del proceso de compra para evitar fricciones.

Uso de inteligencia artificial para recomendaciones personalizadas

Ejemplo: Si el KPI es "Reducir la tasa de abandono de carrito del 50% al 30%", se pueden implementar estrategias como recordatorios por correo, descuentos exclusivos y mejoras en la interfaz de usuario.

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Definir estrategia -> mejorar cada indicador

Después de definir estrategias para cada KPI, es esencial monitorear el impacto de las acciones tomadas.

Implementación y Monitoreo

Dashboards de BI que actualizan los KPI en tiempo real.

Revisión periódica de resultados para ajustar estrategias.

Pruebas piloto antes de implementar cambios a gran escala.

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Definir estrategia -> mejorar cada indicador

Actividad de reforzamiento

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