Parte VI · Cuadro de mando y negocio
18 · Recomendaciones de negocio
Cada recomendación sale de algo que el dato sostiene y que las páginas anteriores pusieron a prueba. Con este dataset son 6 decisiones argumentadas, ordenadas por urgencia.
Validar las 16 ventas anómalas con quien las registró
Suman 798.360 €, el 1,63 % de lo facturado. Si son errores de captura, la facturación real es la válida (48.069.780 €) y hay que corregir el registro. Si alguna fuera un pedido real, lo que falla es el catálogo de precios. En los dos casos, alguien tiene que mirarlas.
Validar los datos al registrarlos antes de construir cuadros de mando
El programa de ventas no debería aceptar cantidades fuera de rango ni precios que no son de catálogo al registrar una venta. Tampoco correos con tildes y espacios, ni fechas en cuatro formatos. Y falta uno de cada cinco valores de satisfacción. Validar los datos al registrarlos aporta más que cualquier gráfico hecho con datos sucios.
Crear un identificador de cliente
Hoy no se puede segmentar ni medir la fidelización: 5.035 correos los comparten personas distintas, los nombres repetidos son de personas distintas y nadie compra dos veces. Un código de cliente asignado en origen es el requisito previo de cualquier análisis RFM.
Los ingresos dependen sobre todo de la mezcla de productos
3 de 8 productos, los de precio alto, concentran el 80 % de la facturación, mientras entre provincias la facturación está mucho más repartida. Conviene proteger disponibilidad y margen de esos productos antes que buscar diferencias comerciales por región: la mayor diferencia de ticket entre provincias se explica por la mezcla de productos que vende cada una.
No lanzar campañas por «mes fuerte» ni «región estrella»
Los dos patrones se pusieron a prueba y ninguno superó al azar. Actuar sobre ellos supondría gastar presupuesto en diferencias que no se distinguen de la casualidad.
Recoger la satisfacción de forma que se pueda analizar
Si la satisfacción se recogiera bien (encuesta consistente, ligada a la venta y al canal), se podría volver a estudiar su relación con las ventas con datos fiables. El método de análisis ya está preparado.
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