Hasta hoy los cuadros de mando o dashboards se basan en información histórica capturada en los sistemas transacciones y analizada desde las perspectivas que nos marca nuestra experiencia y conocimiento del negocio, clasificamos clientes o productos según unos grupos preestablecidos, por características comunes, localización geográfica, potencial de ventas, etc.., nos ayudan a analizar y medir el cumplimiento de objetivos, monitorizar KPIs, en definitiva, tener el control de nuestro negocio.
Power BI es una herramienta poderosa para crear vistosos y útiles dashboards que podremos compartir con nuestros compañeros, pero también tiene una característica muy valiosa su integración con el lenguaje R para aplicar técnicas de analítica avanzada.
Aplicar prácticas de analítica avanzada nos permite empezar nuestros análisis desde nuevas perspectivas, nos descubre nuevas oportunidades de negocio, donde tenemos que actuar a partir del análisis guiado por los datos sin un prejuicio previo. Nos ayuda a detectar patrones, a optimizar nuestros esfuerzos comerciales y obtener mejores resultados con menos coste.
En BertIA creamos cuadros de mando más inteligentes gracias a esta integración de scripts de R, mantenemos la vista “clásica” y aportamos nuevas perspectivas inteligentes, añadiendo modelos de clasificación, segmentación, predicción, basket análisis, etc… Ofrecemos al usuario analista nuevas puntos de vista y descubrimos nuevas oportunidades de negocio.
Algunos ejemplos de soluciones que hemos desarrollado con esta integración son:
Cesta de la compra: Integramos en un dashboard de análisis de ventas las reglas de asociación de productos que encontramos en los tickets o pedidos, identificando aquellos clientes o tickets que no siguen el patrón general y valorando económicamente el potencial incremento de ventas que tendríamos si se cumplieran.
Esto genero un incremento inmediato de las ventas del 8% y 15% a medio plazo.
Clientes en riesgo: A partir de los datos de abandono, creamos un modelo analítico de clasificación que localizó los atributos que hacen más probable la pérdida de ventas o el abandono del cliente, información muy valiosa tanto para conocer las causas de abandono o como para minimízalas, también se realizaron acciones sobre clientes concretos para mantener su fidelidad. El resultado fue una reducción del abandono del 4%.
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