Datos y reporting
Casos de uso para consolidar información, crear dashboards, automatizar informes, detectar anomalías y mejorar la calidad de los datos.
Dashboards e informes
1. Informe semanal automático para dirección
Qué hace: Recopilar indicadores de varias fuentes y generar un resumen periódico con cifras, variaciones y puntos que requieren atención.
Ejemplo concreto: Cada lunes dirección recibe ventas, margen, cobros, pipeline y principales incidencias sin pedir datos a cada responsable.
2. Dashboard comercial automatizado
Qué hace: Centralizar leads, oportunidades, actividad, conversiones y ventas en un cuadro de mando actualizado.
Ejemplo concreto: Una empresa visualiza en una sola pantalla pipeline por comercial, tasa de conversión, ticket medio y oportunidades sin actividad.
3. Dashboard de marketing
Qué hace: Unificar inversión, tráfico, leads, coste por lead y conversiones para entender el rendimiento de campañas y canales.
Ejemplo concreto: Marketing combina Google Ads, web y CRM para ver qué campañas generan reuniones y no solo formularios.
4. Dashboard financiero básico
Qué hace: Automatizar indicadores como facturación, cobros, pagos, vencidos, gastos y evolución de caja.
Ejemplo concreto: La dirección financiera consulta cada mañana facturas emitidas, vencidas y cobros esperados de las próximas cuatro semanas.
5. Dashboard de operaciones
Qué hace: Mostrar producción, pedidos, tiempos, incidencias, cargas de trabajo o SLA según el tipo de empresa.
Ejemplo concreto: Una instaladora controla trabajos abiertos, retrasos, técnicos disponibles y partes pendientes de cerrar.
6. Dashboard de proyectos y rentabilidad
Qué hace: Combinar horas, costes, facturación y avance para detectar proyectos con desviaciones.
Ejemplo concreto: Una ingeniería identifica proyectos con más horas consumidas de las previstas antes de que el margen se deteriore.
Análisis comercial y de negocio
7. Análisis del embudo de ventas
Qué hace: Medir conversiones entre etapas y localizar dónde se pierden oportunidades.
Ejemplo concreto: Una empresa descubre que convierte bien de reunión a propuesta, pero pierde la mitad de los leads entre formulario y reunión; prioriza mejorar esa etapa.
8. Rentabilidad por cliente
Qué hace: Calcular ingresos, costes directos, horas o incidencias para identificar clientes rentables y clientes que consumen demasiados recursos.
Ejemplo concreto: Un proveedor B2B detecta que sus diez clientes con mayor facturación no son los diez más rentables por el coste de servicio asociado.
9. Margen por producto o servicio
Qué hace: Cruzar ventas y costes para comparar rentabilidad real por línea de negocio.
Ejemplo concreto: Un distribuidor ve que una familia con menor volumen aporta más margen que otra que concentra muchas ventas.
10. Rentabilidad por proyecto
Qué hace: Comparar presupuesto, horas, compras, gastos y facturación final para aprender qué tipos de proyecto funcionan mejor.
Ejemplo concreto: Una empresa de reformas clasifica sus proyectos por tipología y descubre que ciertas obras pequeñas generan demasiada gestión para el margen obtenido.
11. Análisis de recurrencia y cohortes
Qué hace: Agrupar clientes por fecha de alta, canal o producto para medir repetición y comportamiento a lo largo del tiempo.
Ejemplo concreto: Un servicio recurrente compara clientes captados por partner y por outbound para ver qué canal genera mayor permanencia a seis meses.
12. Detección de riesgo de abandono
Qué hace: Identificar señales de disminución de uso, compras, interacción o satisfacción que anticipen pérdida de clientes.
Ejemplo concreto: Un proveedor recibe una alerta cuando un cliente habitual reduce pedidos durante tres meses consecutivos.
Alertas, previsiones y explicación automática
13. Previsión de ventas
Qué hace: Estimar ventas futuras combinando histórico, pipeline, estacionalidad y probabilidades comerciales.
Ejemplo concreto: Dirección obtiene una previsión mensual que diferencia ventas comprometidas, probables y potenciales.
14. Previsión de tesorería
Qué hace: Combinar cobros y pagos previstos para anticipar semanas de tensión de caja.
Ejemplo concreto: Una pyme detecta con seis semanas de antelación un saldo mínimo previsto y puede renegociar fechas de pago antes de llegar al problema.
15. Previsión de demanda y stock
Qué hace: Usar histórico y tendencias para estimar necesidades de inventario y reducir roturas o exceso de stock.
Ejemplo concreto: Un distribuidor genera una previsión de unidades por referencia para las próximas ocho semanas y revisa solo productos con riesgo.
16. Detección automática de anomalías
Qué hace: Alertar cuando un indicador se desvía de patrones normales o de umbrales definidos.
Ejemplo concreto: El sistema avisa cuando el volumen de devoluciones de una referencia duplica su promedio habitual.
17. Alertas de SLA y retrasos
Qué hace: Supervisar plazos y avisar antes de que una tarea, ticket, pedido o proyecto incumpla el compromiso.
Ejemplo concreto: Operaciones recibe una alerta cuando un pedido lleva 48 horas sin cambiar de estado y está cerca del plazo comprometido.
18. Narrativa automática de KPIs
Qué hace: Generar una explicación breve de qué cambió en los indicadores y dónde conviene mirar.
Ejemplo concreto: Junto al dashboard mensual, dirección recibe un texto que destaca caída de leads, mejora del ticket medio y aumento de facturas vencidas.
Calidad e integración de datos
19. Eliminación de duplicados
Qué hace: Detectar registros repetidos de clientes, empresas, productos o contactos y proponer fusiones seguras.
Ejemplo concreto: Un CRM con 18.000 contactos identifica 2.300 posibles duplicados y prioriza los que tienen emails o teléfonos coincidentes.
20. Normalización de datos
Qué hace: Unificar formatos de nombres, teléfonos, países, categorías, fechas o estados para que los informes sean fiables.
Ejemplo concreto: Una base con “Barcelona”, “BCN” y “Barna” se normaliza a una misma provincia antes de segmentar ventas por territorio.
21. Sincronización entre CRM, ERP y otras herramientas
Qué hace: Mantener datos coherentes entre sistemas sin copiar información manualmente.
Ejemplo concreto: Cuando se crea un cliente en el ERP, se actualiza su estado en el CRM y se evita que ventas siga tratándolo como prospecto.
22. Consolidación automática de hojas de cálculo
Qué hace: Combinar múltiples Excel o Google Sheets en una estructura única y actualizada.
Ejemplo concreto: Doce delegaciones envían sus datos en hojas separadas; el sistema los consolida cada noche y alimenta un dashboard común.
23. Automatización de exportaciones e informes recurrentes
Qué hace: Generar archivos, PDFs o datasets periódicos y distribuirlos a las personas adecuadas.
Ejemplo concreto: El día 1 de cada mes se genera un informe por delegación, se guarda en su carpeta y se envía al responsable correspondiente.
24. Enriquecimiento de datos maestros
Qué hace: Completar registros internos con información derivada o fuentes autorizadas para mejorar análisis y segmentación.
Ejemplo concreto: Una base de clientes se enriquece con sector, tamaño y región para comparar penetración comercial por segmento.