La actividad comercial es una de las áreas organizativas con mayor necesidad de información y capacidad de análisis. Ventas, márgenes, actividad de los equipos, comportamiento de clientes o previsiones de ingresos forman parte de un entorno donde las decisiones deben tomarse con rapidez, pero también con contexto y criterio analítico.
En este escenario, la figura del Data Strategist adquiere un papel cada vez más relevante como conexión entre información, interpretación y toma de decisiones comerciales.
Uno de los principales retos en el ámbito comercial no es la falta de datos, sino la capacidad de transformarlos en información realmente útil para decidir.
La actividad de ventas genera continuamente indicadores relacionados con ingresos, pedidos, márgenes, clientes, actividad comercial o cumplimiento de objetivos. Sin embargo, disponer de métricas no garantiza necesariamente una buena comprensión del negocio.
El verdadero valor aparece cuando los datos permiten interpretar comportamientos, identificar tendencias y comprender qué factores están impulsando —o deteriorando— los resultados comerciales.
Desde esta perspectiva, el cuadro de mando comercial deja de ser únicamente un sistema de reporting y pasa a convertirse en una herramienta de seguimiento, priorización y control estratégico.
La construcción de dashboards comerciales eficaces requiere seleccionar indicadores realmente relevantes para la toma de decisiones.
Entre las magnitudes principales aparecen variables relacionadas con:
Uno de los aspectos más relevantes es la necesidad de analizar estos datos desde distintas perspectivas:
La información adquiere valor cuando permite descomponer resultados y entender qué elementos explican realmente la evolución del negocio.
El análisis comercial no puede centrarse únicamente en facturación total. Dos escenarios con niveles similares de ventas pueden tener implicaciones completamente distintas desde el punto de vista de rentabilidad, mix de producto o sostenibilidad del negocio.
Por ello, resulta necesario analizar conjuntamente:
El enfoque trabajado muestra cómo el análisis del mix comercial permite detectar desequilibrios que podrían pasar desapercibidos en una visión agregada de ingresos.
Además, comparar actividad comercial y resultados individuales facilita interpretar mejor el desempeño de vendedores y equipos. Variables como margen, captación de nuevos clientes o diversificación de referencias aportan información más rica que el simple volumen de ventas.
Otro de los ejes centrales es la diferencia entre cantidad de actividad y efectividad comercial.
Medir únicamente visitas, llamadas o reuniones resulta insuficiente si no se analiza también el impacto real de esa actividad sobre generación de negocio y cierre de oportunidades.
Para ello, se incorporan indicadores relacionados con:
La lógica propuesta insiste en priorizar actividades que realmente contribuyan a desarrollo comercial, diferenciándolas de tareas administrativas o acciones de menor impacto estratégico.
En este contexto, el análisis del funnel de ventas adquiere una relevancia especial.
El funnel de ventas permite visualizar el recorrido desde el contacto inicial hasta la conversión final en cliente.
El análisis de ratios entre fases —contactos, visitas, ofertas y cierres— facilita detectar puntos críticos dentro del proceso comercial y mejorar previsiones de generación de negocio.
Este enfoque permite trabajar sobre hipótesis concretas:
La utilidad del funnel no reside únicamente en medir resultados pasados, sino en anticipar escenarios futuros y planificar actividad comercial de manera más estructurada.
La gestión analítica de clientes constituye otro de los pilares del enfoque comercial basado en datos.
El análisis de cartera permite identificar:
Conceptos como churn rate o retention rate ayudan a medir estabilidad de cartera y evolución de la relación con clientes en el tiempo.
La incorporación de métricas de permanencia y abandono resulta especialmente relevante porque, en muchos casos, el crecimiento comercial no depende únicamente de captar nuevos clientes, sino también de mantener relaciones rentables y sostenibles con la cartera existente.
La analítica comercial incorpora también indicadores vinculados a satisfacción y experiencia de cliente.
Métricas como NPS (Net Promoter Score), Customer Effort Score o Customer Lifetime Value permiten conectar comportamiento comercial con fidelización, recomendación y valor económico de largo plazo.
El planteamiento trabajado muestra cómo variables aparentemente cualitativas —como satisfacción o facilidad de interacción— tienen impacto directo sobre ingresos futuros, permanencia y rentabilidad del cliente.
Especialmente relevante resulta el enfoque de Lifetime Value, que permite analizar el valor económico generado durante toda la relación comercial y no únicamente desde la transacción inmediata.
La previsión comercial aparece como uno de los elementos más críticos dentro de cualquier organización.
Las previsiones de ventas condicionan decisiones relacionadas con:
Por ello, el forecasting requiere un proceso analítico sólido apoyado en razonamiento, contexto y comprensión de tendencias.
El trabajo sobre series temporales permite analizar:
A partir de ahí, la construcción de escenarios optimistas, realistas y pesimistas ayuda a reducir incertidumbre y preparar respuestas operativas ante distintos contextos posibles.
La dimensión analítica del área comercial no termina en la elaboración de dashboards o previsiones. También requiere definir sistemas de información y control capaces de sostener el seguimiento continuo del plan comercial.
Esto implica determinar:
La combinación entre indicadores, sistemas de seguimiento y capacidad de interpretación permite construir modelos comerciales más estructurados y orientados a acción.
En definitiva, la aplicación de estrategias de Data Analytics al ámbito comercial permite comprender mejor el comportamiento del negocio, anticipar tendencias y construir procesos de decisión más sólidos. La figura del Data Strategist aporta valor cuando conecta información, análisis y capacidad de actuación, ayudando a transformar métricas dispersas en decisiones comerciales con impacto estratégico.
Este artículo es un resumen de la sesión impartida por Óscar Cubillo, Director de Estrategia, Excelencia Comercial y Marketing en Naturgy, en el marco del Programa Superior Data Strategist, desarrollado por el Data Strategy Institute.
En UNNIUN trabajamos para ofrecer programas formativos orientados a la toma de decisiones en entornos complejos, conectando conocimiento académico y práctica profesional.
Si quieres conocer más sobre nuestra oferta formativa o nuestras próximas actividades, puedes ponerte en contacto con nuestro equipo.
¡Inscripciones abiertas para la 9ª Edición del Programa Superior Data Strategist!
La gestión de personas ha dejado de apoyarse exclusivamente en la intuición, la experiencia o la percepción subjetiva. En las organizaciones, la capacidad de recopilar, interpretar y utilizar datos se ha convertido en un elemento clave para comprender dinámicas internas, anticipar escenarios y tomar decisiones con mayor criterio.
La aplicación de estrategias de Data Analytics en Recursos Humanos permite conectar indicadores, comportamiento organizacional y objetivos estratégicos, aportando una visión más estructurada sobre talento, compromiso, productividad y desarrollo profesional.
La dirección de Recursos Humanos tiene un impacto transversal dentro de cualquier organización. Sus decisiones afectan tanto a aspectos económicos como legales, organizativos y psicosociales, conectando ámbitos como selección, formación, salud laboral, compensación, clima organizacional o desarrollo profesional.
Desde esta perspectiva, la gestión de personas no puede entenderse únicamente como una función administrativa. Su dimensión estratégica se relaciona con objetivos como:
La idea central es que todas las políticas de Recursos Humanos están interrelacionadas y forman parte de un mismo ecosistema organizativo.
Uno de los aspectos centrales del enfoque analítico aplicado a Recursos Humanos es la capacidad de transformar datos dispersos en información útil para la toma de decisiones.
El dato aislado tiene un valor limitado si no existe un proceso capaz de estructurarlo, interpretarlo y convertirlo en conocimiento accionable. En este sentido, el proceso de HR Analytics se apoya en tres niveles:
Este enfoque permite avanzar desde modelos descriptivos hacia dinámicas predictivas y prescriptivas, donde la organización no solo analiza qué ha ocurrido, sino también qué puede suceder y cómo actuar frente a ello.
La aplicación del análisis de datos en Recursos Humanos responde a distintas necesidades organizativas. Más allá de generar reporting, el objetivo es disponer de herramientas que permitan medir, comparar, proyectar y actuar.
Entre las principales utilidades del dato en gestión de personas destacan:
Bajo esta lógica, indicadores relacionados con absentismo, rotación, desempeño, compromiso o retención dejan de interpretarse de forma aislada y pasan a integrarse dentro de una visión más amplia de funcionamiento organizativo.
La gestión basada en datos aporta además mayor rigor y trazabilidad a procesos que tradicionalmente se apoyaban exclusivamente en criterios subjetivos.
Uno de los ámbitos donde más visible resulta la aplicación práctica de la analítica es la construcción de dashboards de Recursos Humanos.
Las herramientas de visualización permiten centralizar información relacionada con:
El objetivo de estos entornos no es únicamente presentar indicadores, sino facilitar la comprensión rápida de desviaciones, tendencias y relaciones entre variables.
Las aplicaciones mostradas mediante Power BI evidencian cómo la visualización analítica permite trabajar sobre información agregada y segmentada, facilitando comparativas territoriales, análisis de evolución temporal o identificación de patrones relevantes dentro de la organización.
En este contexto, la analítica deja de ser una función exclusivamente técnica y se convierte en una herramienta de gestión transversal.
Otro de los ámbitos donde la utilización de datos adquiere especial relevancia es el análisis del clima laboral y el compromiso organizacional.
La medición sistemática de percepción interna permite identificar factores que influyen directamente sobre motivación, bienestar, fidelización y rendimiento. Para ello, se trabajó sobre modelos como Great Place to Work®, incorporando indicadores relacionados con confianza, satisfacción y experiencia profesional.
Uno de los aspectos más relevantes es que elementos tradicionalmente considerados difíciles de medir —como compromiso, identificación con la organización o percepción cultural— pueden analizarse mediante herramientas estructuradas.
Entre los factores con mayor impacto sobre el compromiso aparecen aspectos como:
La utilización de matrices de retención permite además segmentar perfiles organizativos y detectar situaciones de riesgo, desmotivación o posible fuga de talento. Este tipo de análisis facilita la construcción de planes de actuación más precisos y orientados a contextos concretos.
La analítica de Recursos Humanos también adquiere valor cuando permite contextualizar indicadores internos frente a referencias externas.
El benchmarking facilita comparar resultados propios con datos históricos, tendencias sectoriales y organizaciones equivalentes, aportando una visión más completa sobre desempeño y posicionamiento organizativo.
El análisis trabajado incluye indicadores agrupados en áreas como:
Este tipo de comparativas permite detectar desviaciones, identificar oportunidades de mejora y comprender mejor la evolución de la organización dentro de su contexto competitivo y sectorial.
Uno de los mensajes más relevantes es que la utilización de datos no elimina la dimensión humana de la gestión de personas. Al contrario, proporciona herramientas para comprender mejor dinámicas organizativas complejas y tomar decisiones con mayor objetividad.
La analítica no sustituye liderazgo, cultura o capacidad de gestión, pero sí permite incorporar mayor criterio y capacidad de anticipación en procesos relacionados con talento y organización.
En este sentido, la función de HR Data Strategy aparece como un perfil cada vez más relevante dentro de Recursos Humanos, capaz de conectar análisis, negocio y gestión de personas.
En definitiva, la aplicación de estrategias de análisis de datos en Recursos Humanos permite transformar información dispersa en conocimiento útil para la organización. La combinación entre métricas, interpretación y visión estratégica facilita comprender mejor el comportamiento organizativo, anticipar escenarios y desarrollar políticas de gestión de personas más coherentes, medibles y alineadas con los objetivos de la empresa.
Este artículo es un resumen de la sesión impartida por Salvador Sanchis Plaus, Director de Personas y Organización en Ribera Salud, en el marco del Programa Superior Data Strategist, desarrollado por el Data Strategy Institute.
En UNNIUN trabajamos para ofrecer programas formativos orientados a la toma de decisiones en entornos complejos, conectando conocimiento académico y práctica profesional.
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¡Inscripciones abiertas para la 9ª Edición del Programa Superior Data Strategist!
En el diseño y desarrollo de nuestros programas formativos, uno de nuestros principales objetivos es la mejora continua, entendida como la clave para ofrecer a los alumnos una experiencia de aprendizaje enriquecedora, práctica y alineada con las necesidades reales de su entorno profesional.
Con esta filosofía, consideramos fundamental conocer de primera mano la valoración y experiencia del alumnado tras completar su formación. Por ello, hemos tenido la oportunidad de entrevistar a Antonio Martinez Martinez, Corporate Project Manager en Delfín Grupo, quien comparte su visión y aprendizajes tras su paso por el programa.
José es responsable de Prevención de Riesgos Laborales en la empresa constructora Construcciones Francés. Su labor se centra en la implementación del plan general de prevención de la compañía, así como en el desarrollo y supervisión de los planes de seguridad específicos en cada una de las obras que ejecutan. Además, trabaja en el marco de sistemas de gestión certificados bajo la norma ISO 45000, lo que implica gestionar y garantizar el cumplimiento de los estándares de seguridad y salud laboral dentro de la organización.
¿Qué te llevó a matricularte en el Programa Superior en Data Strategist Developer?
«El año anterior ya estuve cursando junto con una compañera de Recursos Humanos, con Ana, un Programa Superior de Transformación Digital en la empresa, como también estábamos inmersos en la transformación digital en la empresa, en la implantación de un ERP nuevo y era todo como muy nuevo para nosotros, pues terminamos ese programa, nos gustó, a mí me gustó mucho y decidimos pues continuar con esta formación en la Universidad de Alicante.»
¿Qué opinas de la metodología que utilizamos en el Programa?
«En cuanto a la metodología, a mí personalmente sí que me facilitaba bastante las cosas. A parte, las clases online, al cursar el programa mi mujer y yo, entonces nos costaba un poquito el conciliar, pero al final acabamos acostumbrándonos. Pero bien, la metodología a mí me parecía muy bien, muy práctica y después en cuanto al tema de profesores y tal, muy bien, porque al final yo sí que comenté que, a ver, mi base de Excel era la que era bastante básica, sí que tenía miedo de ir perdiéndome con las clases y tal, pero al final pude estar terminando las clases y la verdad es que la metodología muy bien y los profesores también muy bien.»
¿Has notado algún cambio, a nivel profesional, con la realización del Programa?
«En cuanto a la implementación de todo lo aprendido, sí que es más difícil porque el analizar datos en el tema de gestión preventiva yo sí que quería hacerlo porque al final queríamos pasar de un modelo prevencionista dentro de la empresa y yo particularmente de un modelo reactivo a un modelo predictivo, y no hay mejor manera que analizar todos estos datos.
Hemos creado algún cuadro de mandos con KPIs que pueden ser interesantes de cara a introducir en obras o a predecir accidentes o incluso a predecir perfiles de personal que más se accidenta, me está resultando bastante práctico, incluso para hacer planes de formación muy específicos siempre contrastando los datos de accidentabilidad y de incidencias en obra.»
¿Recomendarías el programa a un profesional de tu área?
«Sí, yo recomendaría 100% el Programa Superior Data Strategist porque a mí me ha aportado bastante a nivel profesional. He implantado bastantes cosas de las aprendidas y creo que está muy bien. Además, me gustó mucho la formación anterior que he comentado y la Universidad de Alicante, pues está bastante bien para hacer este tipo de formaciones.»
A continuación, puedes conocer de viva voz, la experiencia como alumno de José Calatayud Gandía, en el Programa Superior Data Strategist:
Disponer de grandes volúmenes de información no garantiza que una organización tome mejores decisiones. Muchas empresas cuentan con dashboards, herramientas de reporting y métricas avanzadas, pero continúan operando desde dinámicas basadas en la intuición, la urgencia o la repetición de criterios históricos.
En este contexto, la analítica de datos adquiere verdadero valor cuando deja de funcionar únicamente como un sistema de observación y pasa a integrarse dentro de los procesos reales de negocio, conectando información, contexto y capacidad de actuación.
Uno de los principales problemas en muchas organizaciones no es la falta de información, sino la distancia existente entre los datos disponibles y las decisiones que finalmente se toman.
La existencia de dashboards o informes no implica necesariamente que el dato esté incorporado dentro de la lógica operativa de la empresa.
En numerosos entornos empresariales, especialmente en retail y moda, continúan produciéndose decisiones apoyadas en percepciones subjetivas o dinámicas heredadas:
El reto real consiste en convertir el dato en una herramienta activa de decisión y no únicamente en un mecanismo de validación posterior.
La construcción de ecosistemas de datos sólidos representa únicamente una parte del trabajo. El verdadero impacto aparece cuando los procesos de negocio se rediseñan para incorporar métricas y análisis de forma transversal y coordinada.
Este enfoque obliga a superar estructuras aisladas por departamentos y avanzar hacia modelos donde producto, marketing, operaciones, logística y seguimiento comercial trabajen sobre una visión compartida del negocio.
Desde esta perspectiva, el dato deja de entenderse como un recurso técnico y pasa a convertirse en un elemento central dentro de la gestión estratégica.
En sectores como retail y moda, gran parte de las decisiones estratégicas giran alrededor del producto. Definir colecciones, determinar profundidades de surtido o decidir qué líneas deben mantenerse en determinados mercados requiere trabajar con información conectada al comportamiento real del cliente.
Para ello, resulta necesario analizar variables como:
Uno de los riesgos habituales es construir decisiones desde preferencias personales o tendencias percibidas internamente, sin contrastarlas con patrones de consumo reales.
Incorporar el dato en estos procesos permite reducir sesgos y mejorar la capacidad de adaptación comercial.
La analítica también desempeña un papel relevante en la planificación de compras y previsiones de venta. El objetivo no es automatizar completamente la decisión, sino construir escenarios más consistentes para ajustar cobertura, volumen de compra y necesidades futuras.
El trabajo sobre modelos espejo, segmentaciones por percentiles y ritmos históricos de venta permite desarrollar previsiones más alineadas con el comportamiento del producto y con los objetivos comerciales.
En este contexto, herramientas como Databricks o entornos de trabajo operativos en Excel funcionan como soportes complementarios para conectar análisis y operativa diaria.
La clave no reside únicamente en generar cálculos complejos, sino en traducir esa información en decisiones concretas y accionables.
Uno de los ámbitos donde más visible resulta la diferencia entre dato operativo y dato estratégico es el marketing digital.
Métricas como ROAS, CTR, CPC o conversión aportan información relevante, pero aisladas no permiten comprender el impacto real de una campaña sobre el negocio. Para tomar decisiones estratégicas es necesario incorporar también variables relacionadas con:
Desde este enfoque, una campaña con buen rendimiento publicitario puede requerir decisiones muy distintas dependiendo de la situación operativa del producto. En algunos casos será conveniente aumentar inversión; en otros, detener campañas o priorizar acciones orientadas a rotación de stock.
La analítica permite precisamente conectar estas dimensiones y evitar decisiones aisladas por departamento.
Otro de los aspectos relevantes es la manera en que las organizaciones utilizan los indicadores comerciales en sus dinámicas de trabajo.
Con frecuencia, las reuniones de seguimiento terminan convirtiéndose en ejercicios de lectura de KPIs sin capacidad real de actuación. Frente a ello, resulta más útil trabajar desde modelos centrados en:
El dato aporta valor cuando facilita coordinación y velocidad de respuesta, no únicamente cuando describe lo ocurrido.
La construcción de ecosistemas analíticos eficaces requiere también una arquitectura tecnológica coherente y un gobierno del dato sólido.
El planteamiento trabajado propone avanzar hacia modelos basados en:
Bajo esta lógica, el datalake se convierte en una “única fuente de verdad”, evitando consultas independientes y reduciendo inconsistencias entre departamentos.
Al mismo tiempo, se subraya la necesidad de establecer criterios claros sobre actualización, estructura, acceso y propósito del dato. Sin una estrategia de gobierno adecuada, incluso las infraestructuras más avanzadas terminan degradándose rápidamente.
En definitiva, la incorporación de la analítica en los procesos empresariales exige mucho más que tecnología o visualización de métricas. Requiere rediseñar dinámicas de trabajo, conectar áreas y construir modelos de decisión donde el dato contribuya realmente a interpretar el negocio y actuar con mayor criterio, coordinación y capacidad estratégica.
Este artículo es un resumen de la sesión desarrollada por Juan Abril, Director de Transformación en The Hoff Brand, en el marco del Programa Superior Data Strategist, desarrollado por el Data Strategy Institute.
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La incorporación del dato en la toma de decisiones empresariales no es una cuestión tecnológica, sino directiva. En el marco del Programa Superior Data Strategist, se abordó cómo estructurar el uso de la información dentro de la organización, conectando estrategia, táctica y operativa, y analizando el papel del Data Strategist como figura clave para transformar datos en decisiones útiles.
Uno de los puntos de partida de la sesión fue cuestionar hasta qué punto las organizaciones están realmente orientadas al dato. No se trata únicamente de disponer de información, sino de contar con una cultura que permita extraerla, estructurarla y utilizarla de forma coherente.
En este sentido, se plantearon cuestiones clave para la reflexión directiva:
Estas preguntas evidencian que el dato no es un fin en sí mismo, sino un medio para mejorar la calidad de la toma de decisiones.
La sesión abordó el papel del Business Intelligence (BI) como herramienta fundamental para el tratamiento y análisis de datos. Desde su origen histórico hasta su evolución actual, el BI se presenta como un conjunto de soluciones orientadas a convertir información en conocimiento accionable.
En este contexto, se identificaron tres grandes tipos de herramientas:
Además, se subrayó la complementariedad entre Business Intelligence y Big Data, destacando que ambos enfoques permiten abordar diferentes tipos de información dentro de la organización
Una organización orientada al dato se caracteriza por integrar el análisis en su forma de trabajar. Esto implica establecer procesos definidos, sistematizar la información y utilizarla como base para la mejora continua.
Entre las principales ventajas de este enfoque destacan:
Sin embargo, también se evidenció que muchas empresas todavía no han alcanzado este nivel de madurez, lo que limita su capacidad para competir en entornos cada vez más exigentes.
Uno de los ejes centrales de la sesión fue la diferenciación entre los niveles estratégico, táctico y operativo, y su relación con los datos.
Cada nivel requiere información específica y herramientas adaptadas:
Esta estructura permite alinear los datos con los procesos del negocio, facilitando una toma de decisiones coherente en todos los niveles de la organización.
Los indicadores clave de rendimiento (KPI) se presentaron como elementos fundamentales para evaluar el desempeño y orientar la acción.
Para que los KPI sean útiles, deben cumplir criterios claros, entre ellos:
Asimismo, se destacó la importancia de evitar la sobrecarga de indicadores. El enfoque “menos es más” implica centrarse en aquellos que realmente aportan valor y están directamente vinculados a los inductores de éxito de la organización.
La sesión puso el foco en una idea clave: antes de analizar datos, es necesario diseñarlos correctamente. Esto implica definir su origen, su estructura y su utilidad dentro del proceso de toma de decisiones.
Se identificaron algunas señales que indican problemas en la gestión del dato:
Estas situaciones reflejan la necesidad de revisar el sistema de datos desde su base.
La toma de decisiones apoyada en datos no es un acto puntual, sino un proceso estructurado que incluye distintas fases:
Este enfoque permite transformar los datos en acciones concretas, alineadas con los objetivos de la organización.
En definitiva, la sesión puso de manifiesto que la clave no reside en disponer de más datos, sino en estructurarlos correctamente y utilizarlos de forma coherente dentro de la organización. El papel del Data Strategist se consolida así como un perfil necesario para conectar información, estrategia y decisión en entornos empresariales complejos.
Este artículo es un resumen de la sesión impartida por Bernabé Muñoz Sandoval, Director de Operaciones Logísticas en The Fini Company, en el marco del Programa Superior Data Strategist, desarrollado por el Data Strategy Institute.
En el DSI trabajamos para ofrecer programas formativos orientados a la toma de decisiones en entornos complejos. Si quieres conocer más sobre nuestra oferta formativa o nuestras próximas actividades, puedes ponerte en contacto con nuestro equipo.
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