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Drill 10

Abrir el promedio

El total no se movió. ¿De verdad no pasó nada?

Cómo partir un total en grupos para encontrar lo que el agregado no deja ver.

Cuándo se saca

Cuando un indicador global se mueve poco, o nada, y alguien concluye que todo sigue igual.

Cómo se usa

PromedioplanoGrupo AsubeGrupo BplanoGrupo Ccae
El total no se movió. ¿De verdad no pasó nada?
  1. Elige cortes que tengan sentido para el negocio y sobre los que alguien pueda actuar: canal, región, tipo de producto, antigüedad del cliente.
  2. Mira cada grupo en tamaño y en tasa a la vez. Un grupo grande que se mueve un poco puede pesar más que uno chico que se mueve mucho.
  3. Detente cuando los grupos ya cuentan historias coherentes por sí solos. Seguir cortando después de eso solo encuentra grupos demasiado chicos para confiar en ellos.

Un total plano no dice que nada pasó. Dice que lo que pasó se compensó.

Una escena típica

Escena ilustrativa, sin datos de un caso real.

Escena típica en una empresa que vende por tienda y por internet.

Lo que se veíaLas ventas totales del trimestre quedan iguales y el plan comercial se da por cumplido.

Lo que eraSeparando por canal, internet crecía y las tiendas caían en la misma proporción. El total escondía dos negocios yendo en direcciones opuestas.

En qué terminóLa revisión dejó de ser del plan completo y pasó a ser de las tiendas, que era donde había que decidir algo.

Dónde se cae la gente

Cortar por todo lo que hay disponible hasta que algo aparezca. Con suficientes cortes siempre sale un grupo que se movió, y eso no significa nada si no se buscaba desde antes.

Fuego rápido

3 preguntas sobre esto mismo. Si fallas una, la línea de abajo dice por qué.

    Dónde se pone a prueba

    Saber el método no es la habilidad. Estos challenges no te dicen cuál usar, y ese es justamente el ejercicio.

    Quién lo revisa

    Foto de Rodrigo Urrea
    INS-01

    Rodrigo Urrea

    Analítica · Forecasting · Productos digitales

    • 14 años
    • Chile · Alemania · EE.UU.
    • Varias industrias
    • Forecasting
    • Productos digitales
    • MSc Business Analytics
    • AI-ready

    Catorce años en analítica, en Chile, Alemania y para compañías en Estados Unidos.

    Empecé en consumo masivo y bebidas, donde los pedidos llegaban con apuro y sin contexto. Después forecasting, productos digitales, y empresas sin equipo de datos que necesitaban una respuesta usable el lunes y no el mejor modelo posible. Un MSc en Business Analytics en el camino. Trabajé en varias industrias, y el patrón se repite en todas: el problema casi nunca es la técnica o la herramienta.

    Hoy trabajo en construir capacidades AI-ready para tareas de analítica: qué parte del trabajo conviene automatizar y qué parte sigue siendo criterio. La segunda es más grande de lo que parece.

    Los 21 challenges salen de pedidos que me hicieron a mí.

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