10 Preguntas Comunes que los Analistas de Datos Probablemente Enfrentarán y Cómo Responderlas
10 Preguntas Comunes para Analistas de Datos y Cómo Responderlas
Aprende cómo abordar algunas de las preguntas más frecuentes que los analistas de datos de la industria deben abordar
En el mundo acelerado del análisis de datos, no es raro encontrarse experimentando déjà vu al sumergirse en nuevos roles. Es posible que hayas notado un patrón recurrente, donde las mismas preguntas sobre datos y negocios siguen apareciendo.
Pero déjame asegurarte que esto no es una coincidencia.
En diferentes organizaciones, industrias y sectores, surge una similitud notable. A pesar de los productos, servicios y modelos de negocio únicos que ofrecen, las organizaciones comparten un hambre común por los conocimientos derivados de sus datos.
Como analista de datos, comprender y abordar las preguntas fundamentales sobre tu negocio es vital para tu efectividad. Al enmarcar tus informes y análisis dentro del contexto de las preguntas básicas del negocio, tienes el poder de iniciar conversaciones más profundas con la gerencia y los tomadores de decisiones.
Con este artículo, mi objetivo es equiparte con los conocimientos y perspectivas necesarios para abordar estas preguntas recurrentes de frente. Al prepararte para abordar estas 10 preguntas fundamentales, fortalecerás tu destreza analítica y te establecerás como un activo indispensable dentro de tu organización.
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Esto es lo que puedes esperar que te pregunten.
💸Finanzas y Ventas
¿Cuál es el ingreso del producto en comparación con los puntos de referencia?
Probablemente una de las preguntas más obvias: las organizaciones quieren saber cómo se están comparando sus finanzas con los objetivos anuales. Si bien es más común que un analista de datos financieros informe sobre esto, es algo a lo que la mayoría de los analistas deberían estar preparados para responder.
Cuando he trabajado en informes de FP&A, las organizaciones suelen tener un conjunto de objetivos / puntos de referencia de cuotas para el año fiscal. Esto se proporcionaba mensualmente, así como un total acumulado. Diría algo así:
Queremos que la línea de productos X genere $100,000 en ingresos cada mes. Lo que significa que debería generar $100,000 en el primer mes, $200,000 en el segundo…
Para abordar esta pregunta, como analista de datos, tu papel implicaría conectar diversas fuentes de datos, como sistemas CRM o listas externas establecidas por la alta dirección, con los resultados del sistema de facturación. Al fusionar estas fuentes, puedes identificar cualquier excedente o déficit en los ingresos y proporcionar explicaciones significativas para cualquier desviación de los objetivos esperados. Tu análisis arrojaría luz sobre los factores subyacentes que contribuyen a los déficits, lo que permite a la gerencia tomar decisiones informadas.
Este tipo de informes no solo demuestra tu capacidad para manejar datos financieros, sino que también muestra tus habilidades analíticas para conectar e interpretar información de diferentes fuentes. Al cerrar eficazmente la brecha entre los objetivos financieros y los resultados reales, permites que los tomadores de decisiones comprendan de manera integral el rendimiento financiero de su organización.
¿Cómo esperamos que crezcan o disminuyan los ingresos?
Anticipar la trayectoria del crecimiento o contracción de los ingresos es una pregunta crucial que los líderes buscan abordar. Como analista de datos, puedes desempeñar un papel fundamental al proporcionar predicciones informadas sobre las tendencias futuras de los ingresos, generalmente sobre una base mensual y trimestral. Veamos algunas técnicas que tú, como analista de datos o parte del equipo financiero, pueden implementar para abordar esta pregunta de manera efectiva:
- Un modelo de pronóstico de series de tiempo – Esto utiliza técnicas estadísticas para predecir un valor en función de una fecha basado en datos históricos. Hay una serie de técnicas que se pueden utilizar para ejecutar un modelo de series de tiempo que sería demasiado largo para incluir en este artículo – consulta el enlace que proporcioné para obtener más detalles.
- Aprovechar un pipeline de ventas – Un informe financiero común es el informe de “Real vs Pronóstico”. Por ejemplo, “3 X 9” significaría que estamos presentando 3 meses de datos reales frente a 9 meses de pronóstico. Los elementos del pronóstico utilizarían datos que están abiertos en el CRM con una probabilidad de cierre porcentual al final del período fiscal.
- Insumos manuales – En algunos equipos, el liderazgo de ventas querrá tener la capacidad de revisar lo que hay en el pipeline y seleccionar selectivamente qué oportunidades de venta se cerrarán, cuándo se cerrarán y su valor proyectado para una revisión final. Si bien esto aún puede ser efectivo, se basa en el juicio personal de un individuo y no se puede automatizar de manera programática. Esto generalmente implica recibir una hoja de cálculo de valores que deben incorporarse en un resumen de series de tiempo.
Al predecir con precisión el crecimiento o la contracción de los ingresos, las organizaciones pueden asignar recursos de manera proactiva, establecer objetivos realistas e identificar posibles brechas en el rendimiento. Armados con esta información, los líderes pueden tomar decisiones críticas relacionadas con la presupuestación, las inversiones, la contratación y la planificación operativa. Las previsiones de ingresos permiten a los líderes evaluar la salud financiera de la organización, evaluar la efectividad de las estrategias de ventas y marketing y realizar ajustes para garantizar un crecimiento sostenible. En última instancia, la previsión de ingresos capacita a los líderes para navegar por la incertidumbre, mitigar riesgos y guiar a sus organizaciones hacia el éxito a largo plazo.
¿Qué tan efectivos son los canales de ventas específicos?
Los líderes de ventas y finanzas desean poder ver de dónde provienen diferentes fuentes de ingresos. Algunas de estas preguntas podrían ser:
- ¿Qué canales de ventas están creciendo y disminuyendo con el tiempo?
- ¿Qué productos tienen mejor rendimiento en qué canal y qué historia cuenta esto sobre nuestros clientes?
Un canal de ventas en sí se refiere a las diferentes formas en que las organizaciones pueden obtener ingresos. El número de canales de ventas variará según las diferentes organizaciones, ya que también depende de su modelo de negocio. Un conjunto típico de canales de ventas podría ser el siguiente:
- Ventas directas – Utilización de un equipo de ventas que cierra acuerdos con clientes y los registra en un sistema CRM como Salesforce.
- Comercio electrónico – Los clientes compran productos directamente en el sitio web de la organización.
- Asociaciones corporativas – Las organizaciones pueden colaborar con otras empresas para vender sus productos o servicios. Esto puede implicar formar alianzas estratégicas, empresas conjuntas o asociaciones de afiliados para ampliar su alcance y aprovechar la base de clientes del socio.
Dado que las ventas directas son una gran parte de la mayoría de las organizaciones, he encontrado que este tipo de informes de canal es el más prominente. Los equipos de ventas a menudo implementarán iniciativas de ventas específicas para promover una línea de productos en un período determinado. Esto suele dar lugar a la creación de un panel de control para mostrar el progreso frente a estas iniciativas, cómo estamos cumpliendo el objetivo general y cómo se desempeña cada representante de ventas. Espere que este tipo de informe sea escrutado con mayor atención, ya que probablemente sirve como referencia para las comisiones de ventas…
🎯Análisis competitivo
¿Qué porcentaje de participación de mercado tenemos?
Es importante que las organizaciones comprendan dónde se ubican en comparación con sus competidores. Por ejemplo, el liderazgo debe tener una idea de lo siguiente:
- ¿Cuál es el tamaño total del mercado por gasto del cliente y cantidad de unidades?
- Del tamaño del mercado, ¿qué porcentaje tiene nuestra organización por categoría de producto? ¿por región?
Esto se puede rastrear de diversas formas en diferentes industrias. Podemos usar la industria de los medios de comunicación como ejemplo. Las organizaciones en este campo desean comprender cuántos visitantes totales se están involucrando en todos los sitios de noticias diariamente y cuántos de esos visitantes están en cada sitio. Proveedores como Comscore ofrecen una serie de herramientas que permiten a los equipos de análisis evaluar el panorama competitivo y ver las vistas de página únicas en los principales sitios.
👤Informe de clientes
Retención de clientes: ¿tasa de abandono y renovación de clientes?
Los líderes quieren saber cómo están creciendo su base de clientes. Esto implica proporcionar totales agregados en momentos específicos, pero también comprender cuál es la tasa de abandono de un cliente típico. Si hay un patrón de clientes que abandonan su servicio después de x meses, ¿por qué? ¿Y qué historia cuenta esto sobre el ciclo de vida del cliente?
Comprender la retención de clientes y la probabilidad de abandono brinda a los líderes la capacidad de cambiar de rumbo o proporcionar a los equipos de ventas la capacidad de retener a un cliente si es probable que abandone. Cuando los equipos pueden dominar los informes de abandono, tendrán una comprensión sólida de por qué los clientes pueden estar abandonando y habrán desarrollado un proceso estandarizado para mantenerlos facturables.
Segmentación de clientes: ¿quiénes son nuestros tipos típicos de clientes?
Mapear una serie de perfiles de clientes es un análisis poderoso que se proporciona a los líderes de productos y ventas. Esto permite que los equipos tengan la capacidad de adaptar los servicios a los segmentos demográficos más relevantes (en B2C) o a los tipos de organizaciones más relevantes (en B2B).
Este es un problema quintesencial de aprendizaje automático que utiliza un modelo de agrupamiento K-Means, que es un modelo no supervisado que agrupa registros en un número determinado de grupos distintos, basado en una serie de entradas. Ejecutar modelos de segmentación de clientes es un tema propio: Ceren Iyim escribió un excelente artículo sobre este tema llamado Segmentación de clientes con aprendizaje automático.
📱Producto y Marketing
¿Qué características de nuestro producto/servicio se utilizan más y menos?
Las organizaciones con productos digitales están constantemente monitoreando qué características los usuarios aprovechan más. Comprender los patrones detrás de la ruta de clics que los usuarios siguen permite que productos como Instagram y TikTok sean tan inmersivos y atractivos (se podría argumentar que estos servicios son demasiado efectivos en esta área, pero eso es un artículo aparte…). Cuando los equipos de productos pueden entender qué funciona y qué no funciona dentro de su producto, pueden desarrollar características que impacten más a los usuarios, lo que a su vez se relaciona con una mayor retención de clientes.
Esto también se aplica a organizaciones que no están basadas en productos digitales, incluyendo servicios, comercio minorista y hospitalidad. Los datos pueden recopilarse en un formato diferente a través de encuestas a clientes. Los líderes aún pueden obtener hallazgos valiosos a partir de comentarios directos de los clientes, o incluso derivar información a través del historial de transacciones de los clientes. Las reseñas de los clientes en Amazon son un buen ejemplo de esto: los equipos de análisis pueden desarrollar un sentimiento general sobre el producto e informar sobre las palabras clave que se encuentran con mayor frecuencia en las reseñas.
¿Cuál es nuestro compromiso de marca en línea (sitio web / redes sociales)?
Las empresas desean tener un buen conocimiento de su reconocimiento de marca. Como resultado, se crean campañas de marketing digital para atraer atención y compromiso con su organización, lo que finalmente se convierte en una herramienta de ventas. No es sorprendente que los clientes sean más propensos a comprar de una marca con la que están familiarizados y en la que confían.
Por esta razón, a los analistas de datos se les puede encargar informar sobre el compromiso en redes sociales o datos de análisis del sitio web. En este escenario, podrías estar respondiendo preguntas como:
- ¿Cuántas impresiones, interacciones y compartidos recibimos en nuestras publicaciones? ¿Y cómo está cambiando esto con el tiempo?
- ¿Cómo se desempeñan ciertas páginas o publicaciones mejor que otras?
Cuando los líderes pueden responder a estas preguntas, pueden adaptar sus estrategias de compromiso de marca al contenido que sea más efectivo y, en última instancia, aumentar las vistas y la conciencia.
¿Cuáles son nuestras tasas de satisfacción del cliente?
Al igual que el compromiso de marca, los líderes también necesitan comprender el sentimiento general de los clientes acerca de su producto y marca. Puede haber varios puntos de datos a los que los equipos hacen referencia para deducir las tasas generales de satisfacción, incluyendo los siguientes:
- Comentarios, tweets y publicaciones en la(s) cuenta(s) de redes sociales de la organización utilizando fuentes de API gratuitas o pagas.
- Encuestas de satisfacción del cliente
Los insights de la satisfacción del cliente pueden describir una tendencia mayor sobre lo que los clientes perciben que va bien y cuáles son los principales puntos débiles para que sus productos y servicios puedan ser influenciados de manera positiva. Aquí hay algunos ejemplos en los que esto ha sido relevante:
- Apple y iPhone: La retroalimentación de los clientes desempeñó un papel importante en la introducción de nuevos modelos de iPhone. Apple busca activamente la opinión de los clientes a través de encuestas, pruebas de usuario e interacciones con el servicio al cliente. La retroalimentación relacionada con la duración de la batería, la calidad de la cámara, las características del software y las preferencias de diseño ha influido en las decisiones de Apple para mejorar estos aspectos en lanzamientos posteriores del iPhone.
- Netflix y la visualización sin conexión: En respuesta a la retroalimentación de los clientes, Netflix introdujo la opción de descargar contenido para ver sin conexión. Muchos usuarios solicitaron esta función, especialmente para situaciones con conectividad a internet limitada. Netflix escuchó las preferencias de sus clientes e introdujo la función de descarga, aumentando la satisfacción del cliente y ampliando la conveniencia del servicio.
🚚Optimización de la cadena de suministro
¿Qué ineficiencias existen en nuestros procesos operativos?
Principalmente para organizaciones que ofrecen productos físicos, comprender qué puntos problemáticos existen desde el pedido hasta la entrega es crucial para mejorar la calidad general del servicio y escalar el volumen de pedidos. Los líderes operativos siempre están buscando formas de reducir el tiempo de entrega. Un enfoque común para medir esto es un Análisis de Tiempo de Ciclo, que es un informe de series temporales para entender cuánto tiempo lleva cada segmento del proceso. Por ejemplo, un proceso de entrega podría verse así:
- El cliente realiza un pedido.
- El pedido se recibe en el sistema de procesamiento de pedidos.
- El equipo de operaciones revisa el pedido y solicita los materiales necesarios al fabricante(es).
- Los productos se producen a partir del pedido de fabricación.
- Los materiales se empacan y se cargan en un vehículo de entrega.
- El producto está en tránsito hacia el cliente.
- El pedido se entrega al cliente.
En este proceso, asignaríamos un valor de tiempo a cada paso y produciríamos un panel de control que resuma la longitud promedio / mediana de cada paso para todos los pedidos con criterios de filtro (por línea de productos, dentro de un rango de fechas determinado, ubicación del cliente, etc.)
Otro enfoque para mejorar los procesos operativos sería a través del Monitoreo de Tasa de Errores, que es un informe diseñado para capturar el número de anomalías, errores operativos o excepciones a un proceso estandarizado. Por ejemplo, ¿por qué los pedidos fallan en el paso x? ¿O qué escenarios de pedidos de clientes no se tienen en cuenta en el proceso y dan lugar a trabajo manual? Una vez que estas preguntas puedan ser respondidas, los líderes pueden tomar medidas para resolverlas o limitar su frecuencia.
Conclusión
Este artículo plantea una amplia variedad de preguntas organizativas. Y dominarlas todas de una vez puede ser abrumador. Así que aquí está mi sugerencia: concéntrate en un área del negocio que he mencionado anteriormente. Conoce esa área a fondo y comprende qué preguntas hace la dirección al respecto. En casi todos los roles de análisis de datos que he tenido, los analistas de datos que eran expertos en su campo también eran los más reconocidos.
Aunque esta lista no incluye todas las necesidades de informes de cada organización, debería proporcionarte un marco general de las preguntas que deben hacerse a alto nivel. En cualquier rol, cuanto más se relacione tu trabajo con el resultado final (ingresos), más irremplazable serás como empleado. En el caso de ser un Analista de Datos, cuando tienes un buen dominio de algunas de las preguntas que he mencionado, es probable que seas más efectivo en tu rol y obtengas resultados accionables.
