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Cada vez más empresas hablan de datos, analítica e inteligencia artificial. Sin embargo, cuando las pequeñas y medianas empresas intentan empezar a trabajar con datos, muchas veces cometen errores que terminan frenando el proceso o generando frustración. La buena noticia es que la mayoría de estos errores son fáciles de evitar si se tiene claro por dónde empezar. Estos son siete errores comunes que cometen las PYMES cuando empiezan a usar analítica de datos . 1. Querer empeza

Hoy es común escuchar una frase muy repetida en el mundo empresarial: “los datos son el nuevo petróleo” , pero hay algo importante que muchas veces se olvida mencionar. Así como ocurre con el petróleo, no es suficiente con tenerlo para generar valor . El petróleo debe ser extraído, refinado y transformado antes de convertirse en algo útil. Con los datos ocurre exactamente lo mismo. Las empresas generan datos todos los días: ventas, clientes, pedidos, inventarios, tiempos de a

Los negocios generan datos todos los días, pero pocos los utilizan realmente para tomar decisiones. Ventas, clientes, pedidos, reclamos, costos… toda esta información existe, pero si no se mide de forma estructurada, termina perdiéndose. Aquí es donde entran los indicadores de negocio . Un indicador es simplemente una métrica que te ayuda a entender cómo está funcionando tu negocio y si vas en la dirección correcta. No necesitas medir cien cosas para empezar, de hecho, para

En cualquier negocio, grande o pequeño, hay una verdad fundamental: quien mejor entiende a sus clientes toma mejores decisiones . Los datos pueden revelar hábitos, preferencias y oportunidades que no siempre se ven a simple vista. Gracias a ellos es posible entender qué valoran realmente los clientes, qué aspectos del negocio funcionan bien y cuáles necesitan mejorar. Muchas empresas creen que para empezar a conocer mejor a sus clientes necesitan implementar desde el inicio u

Hoy escuchamos que con análisis de datos las empresas pueden: Predecir el mejor producto para recomendar a cada cliente. Estimar el pronóstico de ventas para una fecha específica. Medir y anticipar la satisfacción de los clientes. Optimizar inventarios y reducir costos. Pero entonces surge la gran pregunta: ¿Por dónde empezar? ¿Pidiéndole a ChatGPT que pronostique las ventas del Día de la Madre con base en lo que “sabe” de mi negocio? No. Ese no es el camino. Como en cualqui