Roncier Consulting | Data Analytics & Business Intelligence

Proyectos de análisis de datos

En Roncier Consulting desarrollamos proyectos de análisis de datos y Business Intelligence enfocados en resolver problemas reales de negocio y mejorar la toma de decisiones.

A continuación presentamos algunos proyectos donde analizamos información, construimos dashboards y generamos visibilidad sobre ventas, inventario, riesgo y operaciones.

Análisis de Prospección de Leads

Dashboard de análisis de prospección de leads en Power BI mostrando tasa de apertura de correos y estado del pipeline comercial

Problema

Cuando los leads no se gestionan con claridad, el problema no es la falta de contactos… es la pérdida silenciosa de oportunidades.
Sin visibilidad sobre la calidad de los leads ni el comportamiento del pipeline, el equipo comercial termina invirtiendo tiempo en contactos que no convierten, mientras otros con mayor potencial se enfrían o se pierden.

Solución

Se estructuró y analizó el proceso comercial para evaluar la calidad de los leads, el comportamiento de apertura de correos y la distribución real del pipeline.
Esto permitió entender qué contactos generan interés… y cuáles solo generan ruido.

Resultado

Mayor control sobre el pipeline y capacidad de priorizar esfuerzos comerciales donde realmente hay probabilidad de conversión, reduciendo el desgaste operativo y mejorando la eficiencia del seguimiento.

Insight destacado

La tasa de apertura del primer correo es 19.04%, pero cae a 12.83% en el seguimiento, evidenciando una pérdida significativa de interés después del primer contacto… y, por tanto, oportunidades que se están enfriando sin acción correctiva.

Herramientas

SQL Server
Power BI
Excel

Análisis de Inventario
Suela BCM

Dashboard de análisis de inventario en Power BI mostrando stock actual, rotación por talla y evolución del inventario

Problema

El inventario no controlado no es solo un tema operativo… es capital inmovilizado o ventas perdidas.
Sin claridad sobre rotación por talla y niveles de stock, la empresa enfrenta dos riesgos: dinero detenido en productos que no se mueven o quiebres en productos que sí generan ingresos.

Solución

Se estructuró la información de producción e inventario para analizar niveles de stock, rotación por talla y patrones de consumo, permitiendo visualizar dónde está el exceso… y dónde está el riesgo.

Resultado

Mayor control sobre el inventario y capacidad de anticipar quiebres de stock, evitando pérdidas por ventas no realizadas y reduciendo acumulación innecesaria de producto.

Insight destacado

Las tallas 36 y 37 presentan la mayor rotación, pero también un riesgo recurrente de desabastecimiento, lo que indica que se están perdiendo ventas en los productos con mayor demanda.

Herramientas

SQL Server
Power BI
Excel

Análisis de Riesgo Crediticio

Dashboard de análisis de riesgo crediticio en Power BI mostrando tasa de impago y segmentación de clientes por nivel de riesgo

Problema

Otorgar crédito sin una segmentación clara del riesgo no es crecimiento… es exposición.
Sin visibilidad real del comportamiento de los clientes, las decisiones de crédito se vuelven reactivas, aumentando la probabilidad de impago y deterioro del portafolio.

Solución

Se estructuró y analizó la información crediticia para segmentar clientes según su nivel de riesgo, permitiendo identificar patrones asociados al incumplimiento.

Resultado

Mayor control del portafolio y soporte para decisiones de crédito más informadas, reduciendo la exposición a clientes con alta probabilidad de impago.

Insight destacado

El segmento de alto riesgo presenta una tasa de impago del 42.35%, lo que evidencia un nivel de exposición considerable que puede impactar directamente la liquidez del negocio.

Herramientas

SQL Server
Power BI

Análisis de Ventas y Rentabilidad — Retail

Dashboard de análisis de ventas y rentabilidad en Power BI mostrando ventas por categoría, segmento y tendencias temporales

Problema

Vender más no siempre significa ganar más.
Sin visibilidad sobre la rentabilidad por categoría, es común mantener productos o estrategias que generan volumen… pero destruyen margen.

Solución

Se integraron y analizaron datos de ventas y costos para evaluar el desempeño real por categoría, identificando la relación entre volumen, margen y comportamiento del negocio.

Resultado

Identificación clara de categorías que generan ventas sin aportar rentabilidad, permitiendo ajustar precios, descuentos y enfoque comercial.

Insight destacado

Existen subcategorías con alto volumen de ventas pero baja rentabilidad, lo que indica que se está priorizando crecimiento en ingresos… a costa del margen.

Herramientas

SQL Server
Power BI
Excel

Logistics Performance & Customer Satisfaction — Olist E-commerce

Dashboard de análisis logístico de e-commerce mostrando entregas tardías y satisfacción del cliente

Problema

Los retrasos en entregas no solo afectan la operación… afectan la percepción del cliente y la recompra.
Sin visibilidad clara del impacto logístico en la satisfacción, los problemas se subestiman hasta que afectan la reputación.

Solución

Se analizaron tiempos de entrega y su relación con la calificación del cliente, identificando cómo el desempeño logístico influye directamente en la experiencia.

Resultado

Mayor claridad sobre el impacto real de la logística en la satisfacción del cliente, permitiendo priorizar mejoras operativas donde realmente afectan la experiencia.

Insight destacado

Aunque solo el 8% de los pedidos se entregan tarde, estos provocan una caída drástica en la calificación promedio, pasando de 4.29 a 2.57, evidenciando que pequeños fallos operativos pueden tener un impacto desproporcionado en la percepción del cliente.

Herramientas

Python
Power BI
Pandas

Tener datos no es el problema.
El problema es no saber qué hacer con ellos a tiempo.

Ahí es donde se pierde dinero: en decisiones tardías, oportunidades que se enfrían y recursos mal asignados.

Si tu empresa ya tiene información pero no la está usando para tomar decisiones claras, podemos ayudarte a cambiar eso.