En el entorno empresarial actual, las pequeñas y medianas empresas (PYMES) enfrentan el reto de tomar decisiones informadas para mantenerse competitivas. Las herramientas de análisis se han vuelto esenciales para comprender los datos del negocio, optimizar procesos y mejorar la rentabilidad. Con los avances tecnológicos, incluso las PYMES ahora tienen acceso a herramientas potentes que antes solo estaban disponibles para grandes corporaciones.
En este blog, exploraremos algunas de las herramientas de análisis más útiles para las PYMES.
Los datos son preciosos. Si los analizas, te dicen cosas.
1. Google Analytics
Ideal para: Empresas con presencia en línea.
Google Analytics es una herramienta gratuita que permite a las PYMES realizar un seguimiento del tráfico en sus sitios web. Proporciona información valiosa sobre el comportamiento de los visitantes, las fuentes de tráfico, las páginas más populares y mucho más. Además, permite medir el rendimiento de las campañas de marketing digital y ajustar las estrategias para maximizar el retorno de la inversión.
2. Tableau
Ideal para: Visualización de datos complejos.
Tableau es una herramienta poderosa de visualización de datos que permite a las empresas transformar datos complejos en gráficos e informes visualmente atractivos. Esto facilita la comprensión de las tendencias y patrones de negocio, permitiendo a las PYMES tomar decisiones más rápidas y fundamentadas. Aunque su versión completa es de pago, Tableau ofrece una versión gratuita llamada Tableau Public, que es suficiente para muchas pequeñas empresas.
3. Microsoft Power BI
Ideal para: Integración y análisis de datos.
Microsoft Power BI es otra herramienta de análisis y visualización de datos que permite a las PYMES conectar, transformar y visualizar datos de diversas fuentes. Es una opción asequible y muy intuitiva, especialmente para aquellos que ya están familiarizados con el ecosistema de Microsoft. Permite crear informes interactivos que pueden compartirse fácilmente dentro de la organización.
4. Zoho Analytics
Ideal para: Análisis integral para todas las áreas del negocio.
Zoho Analytics es una plataforma de análisis empresarial basada en la nube que permite a las PYMES obtener información sobre ventas, marketing, operaciones y finanzas. Ofrece una interfaz fácil de usar, integraciones con otras aplicaciones de Zoho, y permite la creación de dashboards personalizados. Es una excelente opción para empresas que buscan una solución todo en uno.
5. QuickBooks
Ideal para: Gestión financiera y contable.
QuickBooks es una herramienta de contabilidad diseñada para pequeñas empresas. Además de gestionar las finanzas y la contabilidad, ofrece análisis financieros detallados que permiten a las PYMES tomar decisiones más informadas sobre flujo de caja, ganancias y gastos. Proporciona informes personalizados que ayudan a las empresas a identificar áreas de mejora y a mantener la rentabilidad.
6. SEMrush
Ideal para: Análisis de marketing digital.
Para las PYMES que dependen del marketing digital, SEMrush es una herramienta invaluable. Ofrece análisis en profundidad de la competencia, investigación de palabras clave, seguimiento de posiciones en motores de búsqueda, y auditorías de SEO. Esto permite a las empresas optimizar sus estrategias de marketing y aumentar su visibilidad en línea.
7. HubSpot
Ideal para: CRM y análisis de marketing.
HubSpot es una plataforma integral de CRM que permite a las PYMES gestionar sus relaciones con clientes y automatizar procesos de marketing y ventas. Ofrece análisis detallados sobre la efectividad de las campañas de marketing, el rendimiento del equipo de ventas, y la satisfacción del cliente. La versión gratuita de HubSpot es una excelente opción para las pequeñas empresas que buscan empezar a utilizar un CRM con capacidades analíticas.
8. SurveyMonkey
Ideal para: Investigación de mercado y satisfacción del cliente.
Conocer la opinión de los clientes es crucial para cualquier negocio. SurveyMonkey permite a las PYMES crear encuestas personalizadas para recopilar datos sobre la experiencia del cliente, la satisfacción y la percepción de la marca. Los datos recopilados pueden ser analizados para identificar áreas de mejora y oportunidades de crecimiento.
9. Google Data Studio
Ideal para: Visualización de datos y creación de informes.
Google Data Studio es una herramienta gratuita que permite a las empresas transformar datos de diversas fuentes en informes interactivos y visualizaciones atractivas. Es una excelente opción para las PYMES que desean visualizar datos provenientes de herramientas como Google Analytics, Google Ads, y otros servicios de Google, además de ser compatible con muchas otras fuentes de datos.
En conlusión …
Para las PYMES, contar con herramientas de análisis adecuadas es crucial para tomar decisiones basadas en datos, optimizar operaciones y mejorar la eficiencia. Estas herramientas no solo permiten visualizar mejor el estado actual del negocio, sino que también ayudan a prever tendencias futuras y a ajustar estrategias en tiempo real. La buena noticia es que muchas de estas herramientas están disponibles de forma gratuita o a precios asequibles, lo que las hace accesibles para pequeñas y medianas empresas que buscan mejorar su capacidad analítica sin romper el presupuesto.
La clave está en elegir las herramientas adecuadas para las necesidades específicas de la empresa y aprovecharlas al máximo para impulsar el crecimiento y el éxito.
Comodin:
Es útil implementar procesos a traves de la programación reportes automatizados que nos generen estadisticas utiles para nosotros. El siguiente es un ejemplo:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
datos = pd.read_csv('C:/Users/fergl/OneDrive/Documentos/lr.csv')
print(datos.head())
id mes dia estacion ventas_lts dif_price 0 0 enero 1 MONCLOVA 5056 -0.739167 1 1 enero 2 MONCLOVA 9011 -0.740000 2 2 enero 3 MONCLOVA 6272 -0.740000 3 3 enero 4 MONCLOVA 6583 -0.740000 4 4 enero 5 MONCLOVA 5020 -0.706667
df = pd.DataFrame(datos)
print(df)
id mes dia estacion ventas_lts dif_price 0 0 enero 1 MONCLOVA 5056 -0.739167 1 1 enero 2 MONCLOVA 9011 -0.740000 2 2 enero 3 MONCLOVA 6272 -0.740000 3 3 enero 4 MONCLOVA 6583 -0.740000 4 4 enero 5 MONCLOVA 5020 -0.706667 .. ... ... ... ... ... ... 283 283 diciembre 19 MONCLOVA 19279 -0.827500 284 284 diciembre 26 MONCLOVA 10158 -0.912500 285 285 diciembre 27 MONCLOVA 8801 -0.912500 286 286 diciembre 28 MONCLOVA 7418 -0.939167 287 287 diciembre 31 MONCLOVA 8052 -0.739167 [288 rows x 6 columns]
##plt.hist(df.target,bins=30)
print(df.columns.tolist())
['id', 'mes', 'dia', 'estacion', 'ventas_lts', 'dif_price']
plt.hist(df.ventas_lts,bins=20)
plt.xlabel('ventas lts')
plt.ylabel('frec')
Text(0, 0.5, 'frec')
plt.hist(df.dif_price, bins=20)
plt.xlabel('$')
plt.ylabel('frec')
Text(0, 0.5, 'frec')
plt.scatter(df.dif_price, df.ventas_lts)
plt.xlabel('Diferencias de precios')
plt.ylabel('Ventas en LTS')
Text(0, 0.5, 'Ventas en LTS')
sns.lmplot(x="dif_price", y="ventas_lts", data=df)
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x193b9518a00>
X = np.array(df['dif_price']).reshape(-1,1)
Y = np.array(df['ventas_lts']).reshape(-1,1)
from sklearn.linear_model import LinearRegression
linreg = LinearRegression()
linreg.fit(X,Y)
LinearRegression()
linreg.intercept_
array([1308.24786111])
linreg.coef_
array([[-7897.58467697]])
linreg.predict([[-0.5]])
array([[5257.04019959]])
linreg.get_params()
{'copy_X': True,
'fit_intercept': True,
'n_jobs': None,
'normalize': False,
'positive': False}