Últimamente pienso mucho en las cosas básicas que damos por hecho, que están ahí siempre y que precisamente por eso, muchas veces dejan de llamarnos la atención, a pesar de lo importantes que pueden llegar a ser.

Esto, por supuesto, también se puede aplicar al análisis de datos.

Este post está basado en una publicación que despertó mucho interés en LinkedIn hace unos meses. Me apetecía retomarlo para recordar cuál es el objetivo principal de un análisis de datos: ayudar a tomar decisiones.

Hoy quiero darle el lugar que se merece a esas técnicas de análisis que no se enseñan en las formaciones, pero son las que resuelven la mayoría de la situaciones en las empresas. 

Cuanto más aprendemos, más sentimos que deberíamos usar técnicas complejas, modelos avanzados o dashboards espectaculares. Pero muchas veces, lo que más valor aporta no es lo más sofisticado. Es lo que, simplemente, funciona.

Como un boli BIC. De ahí el nombre que le he dado a estas técnicas!

No subestimes lo simple

Un boli Bic nunca parece gran cosa. Es transparente. Ligero. Barato.

Pero si lo piensas… está en todas partes. Escribe bien en casi cualquier superficie. No necesita instrucciones.

Y aunque haya mil bolis más sofisticados, seguimos volviendo al Bic. Porque su valor está en lo esencial.

Esa misma lógica —de que lo simple no impresiona, pero resuelve—es algo que he aprendido también en mi trabajo como analista.

Es fácil caer en la idea de que más sofisticado es igual a más útil.

Pero muchas veces, lo que el cliente realmente necesita es claridad: está pensando en ratios, en media, en tener un Excel claro. En tomar decisiones que no necesitan 200 líneas de código, sino una buena pregunta y un análisis bien planteado.

Lo sé porque lo he vivido muchísimas veces.

Hay un terreno entre la limpieza de datos y el machine learning – u otras técnicas complejas – que pocas veces se explora…ni en las formaciones, ni en las soluciones de negocio, y que, sin embargo, es donde más valor se puede aportar como analista.

Técnicas ‘BIC’ que SÍ funcionan

Estas son algunas de las técnicas que más he utilizado —y que más impacto han tenido— en análisis reales:

• RFM (Recencia, Frecuencia, Valor): segmentar clientes en base a cuándo compraron por última vez, cuántas veces lo hacen y cuánto aportan.
• Regla 80/20 (Principio de Pareto): identificar el pequeño porcentaje de clientes, productos o servicios que genera la mayor parte del resultado.
• Análisis ABC: clasificar productos o clientes en A (más valiosos), B (intermedios) y C (menos relevantes), según su impacto en ingresos, frecuencia o volumen.
• Análisis Cohorte: agrupar usuarios según cuándo comenzaron su actividad para analizar su evolución en el tiempo (retención, comportamiento, gasto).
• Análisis pre-post: comparar métricas antes y después de una acción, campaña o cambio para evaluar su impacto real.
• Churn Rate / Retention Analysis: analizar cuántos usuarios dejan de interactuar con un producto o servicio y por qué.
• Customer Lifetime Value (CLV simplificado): estimar el valor económico total que un cliente puede aportar a lo largo de su relación, con base en frecuencia y ticket medio.

Ninguna de estas requiere modelos avanzados. Pero todas pueden mejorar una decisión, entre otras cosas porque se habla el lenguaje del negocio, del cliente. Y si un cliente no entiende lo que le estás proponiendo, no lo va a usar.

La esencia de Candidata: criterio más que sofisticación

Uno de los pilares de Candidata es la aplicación del análisis de datos a situaciones reales, de negocio. Preparar a los y las analistas para enfrentarse al mundo laboral con las garantías de que pueden ofrecer lo que se les pide de verdad.

Por eso, queremos cubrir los huecos que nadie, o casi nadie cubre, en la formación de análisis de datos en este momento.

Queremos enseñar a pensar con claridad, con criterio, con metodología, y aplicar técnicas simples, pero que funcionan.

Como un buen boli Bic.

Simple. Versátil. Útil.

💡 Si te cuesta traducir datos en decisiones de negocio y este enfoque resuena contigo, te va a interesar mucho algo que estamos preparando.

Es un programa grupal para aplicar análisis de datos a problemas de negocio: casos reales, KPI’s, técnicas adaptadas a diferentes industrias y creación de proyectos para tu portfolio.

✔️No necesitas más teoría. Necesitas más aplicación.

Apúntate a la lista de espera y recibe todos los detalles cuando abramos la suscripción:

👉Programa Grupal Análisis de Negocio