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Definirbdd min 4bb10f12 Cómo definir correctamente la base de datos para la analítica aumentada de ventas KBOX Análisis de Ventas
21 de January de 2025

Cómo definir correctamente la base de datos para la analítica aumentada de ventas

Definir una base de datos adecuada es un paso crucial para implementar un modelo de analítica aumentada de ventas. La calidad y la estructura de estos datos determinarán el éxito del análisis y, por tanto, la calidad de las decisiones estratégicas que se puedan tomar. Una base de datos bien construida no solo debe contener la información necesaria, sino también garantizar que sea accesible, fiable y que permita una integración fácil para facilitar los análisis. En este artículo vemos cómo lograrlo y maximizar el valor de tu análisis comercial.

1. Identificación de las Fuentes de Datos

El primer paso es identificar las fuentes de datos que alimentarán tu base de datos. Estas fuentes pueden ser tanto internas como externas. Los datos principales que debes tener en cuenta son:

  • CRM (Customer Relationship Management): Contiene información valiosa sobre clientes, leads, oportunidades de venta e historial de interacciones.
  • ERP (Enterprise Resource Planning): Registra inventarios, productos, órdenes de compra y cuentas por cobrar. Dato clave a considerar es, por supuesto, la facturación y los costos asociados al producto o servicio.
  • Sistemas de BI (Business Intelligence): Proporciona datos agregados y análisis de métricas clave.
  • Datos de marketing: Datos de campañas, canales de adquisición y conversión de leads.
  • Datos financieros: Incluyen ingresos, costos, márgenes y condiciones de pago.

La clave es asegurar que todas estas fuentes estén conectadas y los sistemas puedan comunicarse para evitar la creación de silos de información, que limiten la visibilidad global.

2. Calidad de los Datos

La calidad de los datos es fundamental para asegurar que los análisis sean confiables. El análisis dependerá de los datos que se procesen y la relación entre los mismos, lo que marca los límites de la calidad del análisis a obtener. Algunos criterios clave son:

  • Exactitud: Los datos deben ser correctos y estar libres de errores tipográficos o duplicados.
  • Integridad: La información debe estar completa, sin campos críticos faltantes.
  • Consistencia: Los datos deben ser coherentes entre todas las fuentes. Si tienes varios sistemas que registran datos comunes, la información debe estar consolidada y coincidir.
  • Actualidad: Los datos deben estar actualizados para reflejar la situación actual de la empresa y permitir una analítica predictiva efectiva.
  • Relevancia: La información recopilada debe ser útil y necesaria para los análisis comerciales; datos irrelevantes solo crearán ruido.

3. Estructuración de la Base de Datos

Una base de datos bien estructurada facilita el análisis y la toma de decisiones. Esto implica definir correctamente las tablas, los campos y las relaciones entre los diferentes conjuntos de datos. Algunas consideraciones clave son:

  • Tablas principales: Es necesario definir tablas como clientes, productos, ventas y condiciones comerciales.
  • Relaciones entre tablas: Las tablas deben estar correctamente vinculadas para realizar análisis relacionales que permitan conectar ventas con clientes y productos.
  • Estandarización de campos: Los campos clave deben tener un formato estandarizado (fechas, nombres de productos, códigos de cliente) para evitar problemas de integración.

4. Accesibilidad y Trazabilidad

La base de datos debe ser accesible para los usuarios y sistemas que la necesiten, asegurando al mismo tiempo la trazabilidad de las modificaciones que se realicen en los datos.

  • Permisos de acceso: Define qué usuarios pueden acceder a cada parte de la información, garantizando seguridad.
  • Trazabilidad: Mantén un registro de quién accede o modifica los datos y cuándo.
  • Integración: La base de datos debe poder integrarse con CRM, ERP, herramientas de BI y sistemas de marketing para facilitar el acceso global a los datos.

5. Disponibilidad de la Información Básica

Antes de abordar análisis avanzados, la base de datos debe contener toda la información básica que se necesita para obtener insights clave. El tipo y detalle de los análisis a realizar, determinarán también los datos a incorporar. Estos incluyen:

  • Datos de clientes: Detalles sobre el sector, tamaño de empresa y ubicación.
  • Datos de productos/servicios: Precios, costos y márgenes.
  • Datos de ventas: Volúmenes, fechas y frecuencia de compra.
  • Condiciones comerciales: Plazos de pago y descuentos aplicados.

Así mismo es sumamente aconsejable contar con un sistema de analítica que permita la actualización de datos históricos, para casos en los que los requerimientos del negocio precisen de clasificaciones nuevas o más detalladas. Por ejemplo, una nueva estructuración o detalle de las familias de producto o las tipología de cliente, por poner dos casos habituales.

Una base de datos incompleta limitará cualquier esfuerzo de analítica avanzada y afectará a la calidad de las decisiones.

6. Adaptabilidad del Modelo a la Realidad de la Empresa

La base de datos debe adaptarse a la realidad operativa y comercial de la empresa. Algunas preguntas importantes que debes hacerte:

  • ¿Refleja la estructura de clientes y productos? Es importante capturar las particularidades de cada cliente o producto.
  • ¿Se alinea con la estrategia comercial? La base de datos debe permitir segmentaciones alineadas con la estrategia de la empresa.
  • ¿Es flexible para realizar análisis predictivos? Un buen diseño permite no solo análisis descriptivos, sino también predictivos y prescriptivos.

7. Establecimiento de Métricas y KPI’s

La estructura de la base de datos debe permitir medir fácilmente las métricas clave de rendimiento. Ejemplos de KPI relevantes son:

  • Ingresos totales por periodo.
  • Indicadores de rentabilidad.
  • Margen bruto por cliente o producto.
  • Ventas y márgenes por región o sector.
  • Evolutivos y acumulados d elos diferentes valores.
  • Balance de clientes y productos.
  • Datos accesibles desde diferentes perspectivas y clasificaciones.
  • Tasa de conversión de leads a clientes.

Asegúrate de que los datos estén estructurados para calcular estas métricas sin procesos complejos.

8. Automatización y Mantenimiento de la Base de Datos

Una base de datos efectiva debe mantenerse a lo largo del tiempo. Esto incluye:

  • Actualización automática: Integra sistemas clave para actualizar datos en tiempo real.
  • Mantenimiento regular: Establece procesos para eliminar duplicados, corregir errores y actualizar registros obsoletos.
  • Revisión estratégica: En función del dinamismo del mercado de la empresa y sus políticas comerciales, es interesante proceder a análisis periódicos sobre la información a analizar y, si es el caso, realizar las actualizaciones pertinentes en la base de datos.

Conclusión

Definir la base de datos para la analítica aumentada de ventas va mucho más allá de recolectar datos. Se trata de estructurarlos de manera útil, asegurarse de su accesibilidad y trazabilidad, y mantener la calidad a lo largo del tiempo. Una base de datos bien definida permite extraer el máximo valor de la analítica y guiar decisiones comerciales estratégicas que generen resultados reales. Con estos pasos, tu base de datos no será solo un repositorio, sino una herramienta clave para impulsar el éxito comercial y el crecimiento sostenible.

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