No suelo apuntarme a formaciones con frecuencia. Pasar ocho horas encerrado en un aula me parece, por lo general, tiempo perdido. Pero eso no aplica cuando se trata de una formación especializada que resuelve un problema concreto relacionado con los datos empresariales, y yo tenía uno bien claro.
Mi problema: tenemos muchos datos en la empresa, pero no sé trabajar bien con ellos
En nanoSPACE tenemos toda la empresa construida a partir de muchas soluciones parciales; no disponemos de un sistema central (como un ERP) que lo gestione todo. Nuestro puzle funciona bien —podemos gestionar perfectamente decenas de miles de pedidos al mes a una fracción del coste de las soluciones robustas—, pero tiene sus inconvenientes.
El mayor de ellos es la fragmentación de los datos. Los pedidos llegan a Shoptet, las devoluciones van a Retin, el email marketing lo enviamos a través de Ecomail, los documentos contables se acumulan en Flexibee, Amazon lo gestionamos con Expando, la gestión de proyectos la llevamos con Freelo, los pedidos B2B están mitad en Shoptet y mitad directamente en contabilidad… y así podría seguir un buen rato.
Y eso sin mencionar que Shoptet no cuenta con ningún módulo adecuado para análisis en profundidad de datos sobre pedidos o clientes; el análisis RFM, por ejemplo, queda directamente descartado.
Todo esto complica enormemente la evaluación del rendimiento global de la empresa y hace que tengamos como mínimo un centenar de hojas de Excel y Google Sheets donde registramos por separado diferentes métricas de rendimiento que luego tengo que combinar con gran esfuerzo.
Tras la última ola de la pandemia, cuando las cosas en la empresa se calmaron un poco, tuve más tiempo para dedicarme a la analítica y empecé a profundizar en distintos informes, entre ellos:
- Facturación / beneficio por canal de marketing, neto de devoluciones y reclamaciones
- Seguimiento de la evolución de los márgenes a lo largo del tiempo hasta el nivel de producto individual
- Cálculo automático de cupones de descuento y seguimiento de su rendimiento
- Análisis RFM, segmentación de clientes, cohortes
- Definición de traffic builders, etc.
- Análisis financiero, desglose de costes, seguimiento y previsión del flujo de caja (por ejemplo, cálculo automático del valor de los contra reembolsos entregados pero aún no cobrados)
Cada uno de esos informes me suponía una cantidad enorme de exportaciones y la combinación de datos heterogéneos en Excel, sin poder confiar del todo en los resultados. Por supuesto, sabía que existía una forma de construir todo el sistema desde cero: conectar los datos de todos los sistemas, limpiarlos y visualizarlos en PowerBI o Looker. Pero ¿cómo hacerlo?
Business Intelligence: gestión de datos empresariales basada en evidencia
Fue entonces cuando me llegó una invitación a una formación titulada Lleva tu análisis de datos más allá de Excel. La formación prometía que aprendería a poner orden de una vez por todas en los datos empresariales, de marketing, de clientes y financieros de mi empresa. Así que fui 😎
¡La formación era justo lo que necesitaba! No soy completamente ajeno al mundo de los datos; en la empresa tenemos nuestro propio almacén de datos y ya habíamos creado algunos informes a medida junto con Digitální architekti. Sin embargo, me faltaba una visión más amplia y conocer todas las posibilidades de lo que puedo hacer con los datos de nuestros sistemas. Y eso fue exactamente lo que aprendí en la formación.
La formación está impartida por Přemek Horáček, que en mi opinión es un especialista veterano en Business Intelligence. Se dedica a conectar fuentes de datos para empresas y encontrar correlaciones en ellas, lo que permite a sus clientes tomar decisiones basadas no en intuición, sino en datos sólidos.
Keboola: extractor de datos de cualquier sistema
Si tuviera que quedarme con una sola cosa de la formación, sería: ¡crea una cuenta en Keboola! Keboola es la herramienta que necesitaba. Permite la descarga periódica de datos desde cualquier fuente; yo conecté las siguientes:
- Google Analytics
- Google Ads
- Facebook Ads
- Sklik
- Shoptet
- Flexibee
- Marketing Miner
- Google Sheets
Keboola se conecta a cada fuente mediante API y descarga los datos solicitados.
Los datos pueden transformarse dentro de Keboola (mediante SQL o R; los comandos básicos los enseña Přemek en la formación) y luego almacenarse o exportarse a un repositorio. Yo exporto a Google BigQuery, aunque también es compatible con Google Sheets.
Una transformación puede ser, por ejemplo, la limpieza de valores extremos (eliminación de pedidos de prueba, pedidos excepcionales de grandes importes, etc., combinación de datos de distintas tablas mediante un ID común) o cualquier otra modificación que necesites aplicar a tus datos.
¿Para qué puede utilizarse?
Para preparar datos para cualquier informe que puedas construir a partir de tu información. Lo que yo he hecho o tengo previsto hacer:
- Limpieza de datos de sistemas publicitarios eliminando pedidos cancelados o devueltos
- Creación de un informe automatizado de cupones utilizados, con cálculo del descuento real aplicado y el margen obtenido
- Cálculo de márgenes por pedido y su agrupación (clasificación de pedidos por tamaño o rentabilidad)
- Análisis RFM sobre datos de clientes extraídos de Shoptet
- Dashboard de flujo de caja enriquecido con datos sobre contra reembolsos
En la formación también se trata Google BigQuery, una herramienta similar para la extracción y transformación de datos. Para ciertos usos puede ser más adecuado, aunque para el usuario habitual resulta menos intuitivo.
¿Cómo transformar y modificar los datos?
Por desgracia, no puedes evitar algo de programación. El big data son grandes tablas, así que es necesario conocer los fundamentos de SQL o R. Ambos se tratan en la formación y, al finalizarla, recibimos una «chuleta» con los comandos básicos. Mi ambición no es aprender estos lenguajes en profundidad, pero gracias a la formación tengo la base suficiente para saber qué pedirle a nuestros analistas de datos y con qué alcance.
Además, Keboola está preparando plantillas para la extracción sencilla de datos. Esta función está aún en fase beta, pero ya cuenta con varios esquemas básicos para combinar datos de sistemas publicitarios y enviarlos a Google Sheets o PowerBI. Para los usos más habituales, por tanto, en breve no hará falta programar en absoluto.
¿Cómo visualizar los datos?
Una vez que tienes los datos preparados, querrás visualizarlos de alguna manera; para eso haces todo esto. Los profesionales del marketing conocen bien Looker (antes Google Data Studio), que yo también utilizo ampliamente para todo tipo de informes de marketing.
Sin embargo, lo que más me llamó la atención fue PowerBI, que hasta ahora había ignorado con éxito (sobre todo porque no funciona de forma nativa en Mac 😎). Tras completar la formación entendí que Looker es poco más que una versión de demostración de PowerBI y que, aunque ambas herramientas se van acercando cada vez más en funcionalidades, PowerBI sigue llevando ventaja.
En total pasé 8 horas en la formación, que considero una buena inversión. Me llevé una nueva perspectiva sobre los datos empresariales y cómo trabajar con ellos. En mis ratos libres voy creando mis propios informes y, poco a poco, preparo nuevos encargos para Digitální architekti, porque siento que es hora de llevar nuestra analítica al siguiente nivel 😎
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