Ciencia de datos para pymes: predicción de ventas y segmentación de clientes
Aplicamos modelos estadísticos y de machine learning a los datos que ya tienes para anticipar la demanda, agrupar a tus clientes por comportamiento y detectar a los que están a punto de irse.
- Empezamos por una pregunta de negocio
- Modelos explicados, sin cajas negras
- Resultados en tu dashboard o en tu hoja de cálculo
La ciencia de datos también es para empresas pequeñas
No hace falta ser una gran empresa para usar modelos predictivos. Con un par de años de historial de ventas o de clientes ya se pueden construir modelos útiles para comprar mejor, planificar el equipo o decidir a quién dirigir una campaña.
Lo importante es empezar por una pregunta de negocio concreta y no por el algoritmo. Y si tus datos no dan para un modelo fiable, te lo decimos en el diagnóstico.
Qué podemos construir con tus datos
Predicción de ventas y demanda
Previsión por semana o por mes, por producto o por tienda, con un rango de confianza para comprar y planificar.
Segmentación de clientes
Análisis RFM (recencia, frecuencia y valor) y clustering para tratar distinto a cada grupo de clientes.
Riesgo de abandono
Una puntuación de la probabilidad de que cada cliente deje de comprar, para actuar antes de perderlo.
Valor de vida del cliente
Cuánto vale un cliente a lo largo del tiempo y cuánto puedes invertir en conseguirlo.
Productos que se compran juntos
Análisis de cesta para venta cruzada, packs y recomendaciones.
Efecto de precios y promociones
Qué pasa con las unidades y el margen cuando cambias un precio o lanzas una promoción.
Cómo construimos un modelo
Pregunta
Definimos qué decisión va a mejorar el modelo y cómo mediremos si funciona.
Datos
Preparamos el historial y comprobamos que tiene la calidad y la cantidad necesarias.
Modelo base
Empezamos por el modelo más simple que pueda funcionar, para tener una referencia.
Validación
Medimos el error con datos que el modelo no ha visto. Solo pasamos a modelos más complejos si mejoran ese resultado.
Entrega
Los resultados llegan a tu dashboard o a una hoja de cálculo, con una explicación de qué variables pesan más.
Ejemplos que hemos publicado
Si quieres ver cómo trabajamos, puedes leer nuestro ejemplo de segmentación de clientes con K-means o el artículo sobre valor de vida del cliente (CLV). Para saber qué clientes se van a ir, tienes el ejemplo completo de cómo saber qué clientes van a dejar de comprarte y nuestro servicio de análisis de abandono de clientes.
Sin licencias para tu empresa
| Herramienta | Para qué la usamos | Coste para tu empresa |
|---|---|---|
| Python (pandas, scikit-learn) | Descargar, limpiar, cruzar y modelar los datos | Software libre |
| Google Sheets | Tabla limpia que alimenta los informes | Gratis con una cuenta de Google |
| Google Drive | Archivos, exportaciones y copias | Gratis hasta 15 GB por cuenta |
| Looker Studio | Dashboards interactivos que se comparten como un documento | Gratis |
| Google Apps Script | Automatizaciones dentro de Google | Gratis, con cuotas diarias |
Pagas nuestro trabajo, no el software. Si un dato concreto solo se puede obtener con un conector o servicio de pago, te lo decimos antes de empezar.
Preguntas frecuentes
¿Cuántos datos necesito?
Depende de la pregunta. Para una previsión mensual suelen bastar dos o tres años de historial. Para segmentar clientes, unos cientos de clientes con compras. En el diagnóstico te decimos si tus datos son suficientes.
¿Qué herramientas usáis?
Python con librerías como pandas, scikit-learn y statsmodels. Los resultados se entregan en Google Sheets o en Looker Studio, sin licencias.
¿Es una caja negra?
No. Te explicamos qué variables influyen en cada predicción y cuánto se equivoca el modelo, para que sepas cuándo fiarte de él.
¿Y si el modelo no funciona?
Lo sabrás pronto, porque validamos con datos reales antes de entregar. Si no mejora a la referencia simple, te lo decimos y no seguimos por ese camino.