“Somos una empresa basada en datos”. Todo el mundo dice esto. Pero cuando le preguntas al CEO: “¿Cuál fue tu costo de adquisición de clientes (CAC) ayer?”, te responde: “Le preguntaré a la agencia”. Cuando le pregunta al CMO: “¿Cuál es el CLV (valor de vida del cliente) de los clientes adquiridos en 2024?”, responde: “Creo que ronda los 150 €”. “Creo” no son datos. “Creo” es una alucinación. La mayoría de los ejecutivos vuelan un avión de 10 millones de dólares (su empresa) sin instrumentos. Miran por la ventana. Si hace sol (altas ventas), están contentos. Si está nublado (bajas ventas), entran en pánico. Este artículo trata sobre la construcción de una Cockpit. Inteligencia procesable en tiempo real que le permite volar a través de la tormenta.

Por qué Maison Code habla de esto

En Maison Code Paris, operamos en la intersección del Lujo y la Tecnología. Hemos visto demasiadas marcas invertir millones en “Transformación Digital” solo para ver un crecimiento plano.

Discutimos esto porque el ROI de esta estrategia a menudo se malinterpreta. No se trata solo de “modernización”; se trata de maximizar el Valor de Vida (LTV) de cada interacción digital.

Por qué Maison Code habla sobre análisis

Somos desarrolladores. Escribimos las consultas SQL que impulsan los paneles. Vemos el backend de 50 tiendas Shopify Plus. Vemos la diferencia entre:

Empresa A: Utiliza Excel. Actualizaciones una vez al mes. Los ingresos son planos.
Empresa B: utiliza un panel en vivo (Tableau/Looker). Actualizaciones cada hora. Los ingresos están creciendo un 50%. Discutimos esto porque La latencia de datos acaba con la estrategia. Si descubre que está perdiendo dinero 30 días después, ya está muerto.

1. Los 3 niveles de madurez analítica

La mayoría de las empresas están estancadas en el Nivel 1.

Nivel 1: Análisis descriptivo (¿Qué pasó?)
- “Las ventas cayeron ayer un 10%.”
- Esto es mirar por el espejo retrovisor. Es útil para la contabilidad, inútil para la estrategia.
Nivel 2: Análisis de diagnóstico (¿Por qué sucedió?)
- “Las ventas cayeron porque el botón ‘Agregar al carrito’ se rompió en Safari”.
- Esto es útil. Le permite solucionar el problema.
Nivel 3: Análisis predictivo/prescriptivo (¿Qué pasará y qué debemos hacer?)
- “Las ventas caerán mañana porque un competidor está lanzando una oferta. Deberíamos aumentar la inversión publicitaria en un 20% para defender la cuota de mercado.”
- Esto es Inteligencia de decisiones. Este es el objetivo.

2. La única fuente de la verdad (El Almacén)

Marketing dice que el ROAS es 4.0 (datos de Facebook). Finanzas dice que el ROAS es 2,5 (datos bancarios). ¿Quién tiene razón? Ambos tienen “razón” en su propio silo. Pero la empresa está confundida. Necesitas un Almacén de datos (Snowflake/BigQuery). Canalizas todos los datos sin procesar (Shopify, Meta, Google, Stripe) en un solo lugar. La lógica se define una vez en SQL. Ingresos = Ventas Brutas - Devoluciones - Descuentos. Todos miran el mismo tablero. Ya no existe el debate sobre “¿De quién es el número real?”. El debate pasa a “¿Qué hacemos?“.

3. Indicadores adelantados y rezagados

Un Indicador de retraso le indica el resultado.

Ganancia.
Tasa de abandono.
Beneficio Neto. Cuando los vea, ya será demasiado tarde para cambiarlos.

Un Indicador principal predice el resultado.

Tráfico del sitio: predice los ingresos.
NPS (Net Promoter Score): Predice la deserción.
Inventario de anuncios disponible: predice el CPM. Estrategia: Obsesionarse con los indicadores principales. Si el tráfico cae hoy, los ingresos disminuirán mañana. Arregle el tráfico hoy.

4. La métrica de la estrella polar (NSM)

Si le das a un equipo 10 métricas, no se centrarán en ninguna. Necesita Una métrica que importe.

Spotify: tiempo dedicado a escuchar (no descargas de aplicaciones).
Airbnb: Noches reservadas (no búsquedas).
Facebook: Usuarios Activos Diarios (DAU). Para el comercio electrónico, la estrella del norte suele ser dólares de margen de contribución. (Ingresos - COGS - Envío - Gasto publicitario). Esto representa el efectivo real generado para pagar los gastos generales. Alinear toda la empresa alrededor de la Estrella Polar.

5. La prueba “accionable”

Cada gráfico en su panel debe pasar el ** “¿Y qué?” Prueba**.

Gráfico: “500 visitantes de Brasil ayer.”
¿Y qué?: “No realizamos envíos a Brasil”.
Acción: “¿Bloquear el tráfico de Brasil para ahorrar costos de servidor? ¿O abrir el envío a Brasil?” Si un gráfico no conduce a una decisión, elimínelo. Los datos sin contexto son ruido. Hemos visto paneles con 50 widgets. Nadie los mira. Un buen tablero tiene 5 números.

Ingresos (frente al objetivo).
CAC (frente a Target).
AOV.
Tasa de Conversión.
Días de Inventario.

6. Tiempo real frente a lotes

“Recibo un informe todos los lunes”. El lunes es demasiado tarde. El Black Friday ocurre en horas. Necesita Visibilidad en tiempo real.

Si un producto se vuelve viral en TikTok a las 2 p.m., debes saberlo a las 2:05 p.m.
¿Por qué? De modo que puede aumentar la inversión publicitaria en ese SKU específico al instante.
Para que pueda llamar al almacén para prepararse para las horas extras. La velocidad es la única ventaja competitiva que no se puede copiar.

7. La democratización de los datos

¿Quién tiene acceso al tablero?

Old School: Solo la C-Suite.
Nueva Escuela: Todos. Muestre el Panel de ingresos en una pantalla de televisión en la oficina. Proporcione al agente de atención al cliente acceso a los datos de LTV.
“Oh, ¿este cliente ha gastado \€5,000 con nosotros? Le reembolsaré instantáneamente sin preguntarle a un gerente”. Los datos potencian la autonomía. Si las personas tienen la información, pueden tomar la decisión correcta sin pedir permiso.

8. El Elemento Humano (Intuición)

Los datos no son Dios. Es una herramienta. Los datos no pueden indicarle que lance una nueva y audaz línea de productos. Data le habría dicho a Steve Jobs: “Nadie quiere un teléfono sin teclado”. Utilice datos para Optimizar, pero utilice la intuición para Innovar. El tablero son los instrumentos de la cabina. Pero el piloto todavía pilotea el avión.

10. El panel ejecutivo (qué mirar)

Si es director ejecutivo, necesita 5 números en su teléfono.

Runway (Cash): ¿Cuántos meses faltan para que muramos?
CAC (Adquisición): Desempeño de marketing.
LTV (Retención): Rendimiento del producto.
NPS (Satisfacción): Potencial de crecimiento futuro.
eNPS del empleado: Felicidad del equipo. Si alguna de estas 5 luces se pone roja, te despiertas. Si son verdes, duermes.

11. El analista de IA (El fin de SQL)

En 2024, necesitaba un analista de datos para escribir consultas SQL. En 2026, pregúntenle a la IA. “Hola Maison AI, muéstrame las ventas en Alemania frente a Francia de la semana pasada, sin incluir reembolsos”. La IA escribe el SQL, consulta la base de datos y grafica el resultado. Nivel de democratización: 100%. Ahora, la habilidad no es “Escribir SQL”. La habilidad es “Hacer la pregunta correcta”. Esta es la Edad de Oro de la Inteligencia de Decisiones.

12. La capa de gobernanza (¿a quién pertenece la definición?)

Marketing define “Churn” como “Cancelar la suscripción al correo electrónico”. El producto define “Churn” como “0 compras en 12 meses”. Esto provoca el caos. Necesita un Diccionario de gobernanza de datos. Un documento de Notion compartido que define cada métrica.

Métrica: CAC.
Definición: Inversión publicitaria total / Total de nuevos clientes (primer pedido).
Propietario: CMO. Sin gobernanza, los paneles de control se convierten en “arte” (abierto a interpretación). Con la gobernanza, los paneles de control se convierten en “Ley”.

12. La revisión trimestral (QBR)

Los tableros son para la dirección diaria. El QBR es para corregir el rumbo. Cada 90 días, siéntese con los datos de 12 semanas. Busque macrotendencias.

“Los CPM de TikTok aumentaron un 40%”.
“La tasa de clientes recurrentes se redujo en un 5%”. Esta inmersión profunda le permite restablecer los objetivos. La estrategia no es estática. Evoluciona con los datos. Utilice el QBR para eliminar lo que no funciona y duplicar lo que sí funciona.

13. Conclusión

Nos estamos ahogando en datos pero hambrientos de sabiduría. Deja de recopilar más puntos de datos. Comience a construir mejores marcos de decisión. El objetivo no es tener la base de datos más grande. El objetivo es tomar las decisiones más rápidas y precisas. Construye la cabina. Vuela el avión.

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