El problema con la mayoría de los dashboards
Los dashboards más caros de las pymes son los que nadie abre. Se invierten meses construyéndolos, se contrata licencia, se entrena al equipo —y a los seis meses están desactualizados, llenos de métricas que nadie sabe interpretar y desconectados de las decisiones reales del negocio.
El problema casi nunca es la herramienta. Es que se construyeron desde abajo hacia arriba (qué datos tenemos) en lugar de desde arriba hacia abajo (qué decisiones queremos tomar). Nuestro trabajo es exactamente lo contrario: partimos de las decisiones críticas y diseñamos el sistema de medición que las habilita.
"Un buen indicador es el que cambia una decisión. Si lo miras y haces lo mismo, no es un KPI: es decoración."
Frentes en los que trabajamos
Modelos de comportamiento y segmentación
Construimos segmentaciones que sirven para tomar decisiones, no para presentaciones. Trabajamos enfoques RFM (Recency, Frequency, Monetary), modelos de comportamiento por etapa de vida del cliente, segmentación por valor potencial y predisposición. Cada segmento viene con una estrategia de relacionamiento concreta.
KPIs y cuadros de mando ejecutivos
Diseñamos sistemas de medición en tres capas: operativa (día a día), táctica (mes a mes) y estratégica (trimestral, anual). Cada KPI tiene dueño, frecuencia de revisión, umbrales de alerta y plan de acción cuando se desvía. La métrica norte va arriba; los habilitadores abajo.
Análisis de churn, valor y rentabilidad
Modelos predictivos de churn que detectan a quién vas a perder antes de que pase, permitiendo intervenir. Análisis de Customer Lifetime Value para entender cuánto vale realmente un cliente y cuánto puedes invertir en captarlo. Análisis de rentabilidad por segmento, canal y producto para entender dónde está el dinero —y dónde solo está la facturación.
Diagnósticos y benchmark de industria
Cuando necesitas saber dónde estás parado: comparamos tus indicadores con la industria, identificamos brechas y priorizamos las que tienen mayor impacto en negocio. No te decimos lo obvio; te decimos las dos o tres cosas que realmente importan.
Cómo trabajamos un proyecto de analítica
- Decisiones primero (1-2 semanas): entendemos qué decisiones críticas necesitas tomar y con qué frecuencia. Esto define todo lo demás.
- Diagnóstico de datos (2-3 semanas): evaluamos qué tienes, qué calidad tiene, qué falta. Identificamos quick wins.
- Diseño y modelado (4-8 semanas): construimos los modelos analíticos, KPIs y dashboards. Iteramos con los usuarios reales, no solo con TI.
- Implementación y adopción (4-12 semanas): deployment, training y rituales de uso (los KPIs solo funcionan si hay reuniones donde se discutan).
- Mejora continua: revisamos qué decisiones efectivamente cambiaron por los datos. Ajustamos los modelos en base a eso.
Indicadores típicos que construimos
- Customer Lifetime Value (LTV) por segmento y canal de adquisición.
- Churn rate y churn predictivo.
- CAC payback period y ratio LTV/CAC.
- Net Revenue Retention (NRR) y expansion revenue.
- Customer Health Score para detectar riesgo y oportunidad temprano.
- Funnel de conversión end-to-end con drop-off por etapa.
- Rentabilidad por cliente (no solo por producto).
Para qué empresas trabajamos
Empresas que tienen datos pero no decisiones que se basen en ellos; pymes que están escalando y necesitan profesionalizar su sistema de medición; equipos comerciales y de marketing que necesitan modelos accionables; áreas de CX que necesitan medir impacto real en negocio y no solo en NPS.
Trabajamos con las herramientas que ya tienes (Excel, Google Sheets, Power BI, Tableau, Looker, herramientas BI estándar) o te ayudamos a seleccionar la mínima necesaria. El objetivo es que tu equipo opere con datos, no que dependas de nosotros.