Análisis cuantitativo en un caso de negocio

Los casos de negocio se analizan de forma cuantitativa con el fin de conocer la manera en que se comportan los datos.

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El primer paso para realizar un análisis cuantitativo para un caso de negocio es identificar las variables numéricas que tenemos y seleccionar las que sean verdaderamente relevantes. Primero identificamos de forma global y luego tomamos lo relevante.

Una vez se tengan las variables seleccionadas, el paso siguiente ya es realizar el análisis cuantitativo.

Pasos para realizar un análisis cuantitativo en un caso de negocio

Descargar información

Haciendo uso de las herramientas de consulta de bases de datos y extraer información que permita caracterizar el caso de negocio. Por ejemplo ¿Qué características tienen las personas que se ven afectadas por el caso de negocio? Para identificarlas, debemos obtener la información de la manera más genérica posible para luego poder realizar una clasificación.

Para que sea genérico, debemos plantear una serie de condiciones generales que cumplan con como mínimo un criterio para ser incluido.

Ejemplo

  • Caso de negocio: las personas se contactan al servicio de soporte en exceso.
  • Variables: Edad, Sexo, ciudad de residencia.
  • Criterio: Que una persona se haya contactado con el servicio de soporte por lo menos una vez, sin importar su motivo.
  • Macros: obtener los datos por ciudad y mes. Ya que es importante conocer el lugar desde donde las personas se contactan y hacer el análisis por mes. Esto servirá para replicar la consulta los meses siguientes.

Identificación

Para identificar es necesario observar los diferentes patrones de comportamiento y establecer las variables significativas.

Ejemplo

Caso de negocio: las personas se contactan al servicio de soporte en exceso.
Hipótesis de variables:

  1. Madurez del cliente (compras realizadas). Por ejemplo, una persona que compra por primera vez, por lo general se contacta con el servicio de soporte comparado a otra persona que ha comprado el servicio muchas veces. Entonces así, la madurez es un aspecto que puede definir si una persona es propensa a contactarse con soporte o no.
  2. Cantidad de contactos mensuales. No es lo mismo una persona que se ha contactado una vez en el mes a otra persona que lo ha hecho 5 veces por ejemplo.
  3. Compras mensuales. Por ejemplo, si la persona hizo 100 compras, quizá se contacte unas 20 veces con el servicio de soporte. Si hizo una compra, para nada queremos que se contacte 20 veces. Es decir, hay que ver la imagen completa, no encasillarse solamente en la cantidad de contactos con el servicio de soporte sino también, observar un denominador que nos permita identificar el patrón de comportamiento y así tener la imagen completa.
  4. Gasto mensual. Es decir, no es lo mismo el gasto de una persona que ha comprado un celular a una persona que ha comprado un televisor. Es decir, la persona puede tener más dudas, porque la diferencia entre productos puede establecer motivos de contacto.
  5. Créditos y dinero devuelto. Es interesante saber si a la persona se le ha devuelto mucho dinero y así conocer si es un comportamiento el cual, se observa que la persona solo busca tener algún tipo de compensación económica.
  6. Margen operativo neto. Esto es lo que le queda a la organización después de solucionar los inconvenientes de contacto de las personas. En este ejemplo, este margen, parte desde la suma en dinero de las unidades vendidas, se restaría la cantidad que cuesta mantener el servicio de soporte y el dinero devuelto.

Definir

Este es el objetivo del análisis cuantitativo.

Ejemplo

Caso de negocio: las personas se contactan al servicio de soporte en exceso.

Segmentar según la rentabilidad

Si un usuario es más rentable, lo dejaré quejarse más.

Threshold (Límite) de personas que se contactan al servicio de soporte
Identificar los criterios límite que definen a una persona como problemática para el área de soporte. Es decir, definir las personas que se quejan en exceso comparado a las personas que no lo hacen.

Threshold para cada categoría

Pueden existir muchas categorías y además, no podemos tratar a todas las personas que se contactan con soporte por igual. Entonces, definimos unos parámetros de clasificación para crear un límite por cada categoría.

Así entonces se definen los clientes por categoría

  • Clientes regulares (9 compras o menos).
  • Clientes bronce (10 – 19 compras).
  • Clientes plata (20 – 39 compras)
  • Clientes dorados (más de 40 compras)
    La cantidad de compras es por mes.

Análisis cuantitativo: mapeo

Después de la definición, colocamos en una matriz la información de forma sintética que nos permita observar las características de las personas que se contactan con el servicio de soporte e identificar qué tipo de clientes son las que se contactan con el servicio de soporte.

Según la tabla anterior, se debe identificar el patrón de comportamiento definido como “normal” según la cantidad de compras de las personas. Esto, lo vemos en la columna de total activos, son el total de usuarios.

Es normal que el promedio de compras aumente en la medida que cambia el ranking de los clientes.

El promedio de quejas aumenta en la medida que se incrementa el ranking, pero se puede apreciar que es normal que en personas que hacen en promedio más de 60 compras, normalmente se contactan tres veces al mes. Caso contrario, lo que ocurre con las personas que al menos realizan tres compras. Entre estas se observa que por lo menos se contactan con soporte 1.7 veces en promedio. Así, podemos ser tolerantes con la cantidad de quejas entre las personas de tipo “oro”.

Ratio de contacto es la división entre el número de quejas sobre el número de compras. En ese sentido, el 45% de personas regulares se contactan con el área de soporte. Lo que indica, que alrededor de 170k personas por lo menos se contactan 1.7 veces con el área de soporte.

Planteamiento de la hipótesis

Una vez se identifique numéricamente el comportamiento de las personas que se contactan con el área de soporte, el paso a seguir es formular una hipótesis.

Ejemplo

Caso de negocio: las personas se contactan al servicio de soporte en exceso.

Se sabe que las personas que compran más, se contactan menos porque ya conocen el servicio. Sin embargo, es importante realizar un filtro entre las personas clasificadas como “regular”, pues es dónde se concentra más el servicio de soporte.

Es importante saber que es normal que una persona en su primera compra sea más propensa a contactarse. Por eso, estas personas se deben eliminar del conjunto para así tener un ratio de contacto mucho más ajustado y que represente a las personas clasificadas como “regular”.

Conclusión del análisis cuantitativo

La idea principal es identificar de cada una de las categorías de clientes, las personas que utilizan el servicio de soporte de forma excesiva. Entonces es importante colocar en una matriz, toda la información que permita esclarecer el análisis y de respuesta a la pregunta de investigación.

Aquí se identifica el threshold límite de tolerancia según la categoría de los clientes.

Ejemplo

Caso de negocio: las personas se contactan al servicio de soporte en exceso.

Conclusión del análisis cuantitativo en un caso de negocio

Es importante tener en cuenta todos los factores que se vinculan para poder observar el comportamiento del evento.

En la etapa de descarga de información, se realiza un ejercicio que parte desde lo genérico para ir definiendo las particularidades características del caso de negocio.

A través del mapeo, se tiene un recuento en una matriz para observar las características de las variables y como estas afectan el caso de negocio.

Finalmente se plantean las hipótesis que permitan darle explicación numérica al comportamiento del caso de negocio.

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