Análisis de Mercado y Business Intelligence

Extraer datos internos (ERP, CRM) y externos de mercado con protocolos de acceso seguros, limpiar y normalizar los registros según estándares de calidad, e integrar fuentes heterogéneas (ETL) resolviendo conflictos y duplicados para construir una visión única del negocio.

Definir indicadores clave de rendimiento (KPI) en colaboración con las áreas de negocio, documentar los criterios de cálculo (método SMART), mantener la coherencia de las métricas entre los departamentos y asegurar la trazabilidad y la documentación de los análisis.

Diseñar cuadros de mando visuales adaptados a cada audiencia, construir informes periódicos de seguimiento, automatizar su actualización, supervisar los KPI en tiempo real con alertas y formar a los usuarios en las herramientas de BI (Power BI, Tableau, Looker).

Analizar la rentabilidad por producto, línea o segmento descomponiendo márgenes y costes, realizar análisis de ventas por canal y por zona geográfica, evaluar la evolución de la demanda y el comportamiento de compra para identificar oportunidades de optimización.

Identificar las tendencias de mercado y las oportunidades comerciales, detectar los riesgos competitivos, realizar benchmarking y analizar la cuota de mercado de la empresa con el fin de orientar la estrategia.

Segmentar a los clientes mediante técnicas de clustering y el análisis RFM para personalizar las estrategias, y modelizar los comportamientos de consumo (estadística y machine learning: propensión, churn, lifetime value) validando los modelos para predecir el comportamiento futuro.

Analizar series temporales (tendencia, estacionalidad), elaborar previsiones de ventas (ARIMA, suavizado exponencial) cuantificando la incertidumbre mediante intervalos de confianza, y estimar escenarios de negocio modelizando el impacto financiero de las decisiones estratégicas.

Analizar las desviaciones presupuestarias identificando las causas raíz mediante análisis multidimensional (volumen, precio, coste, mix), proponer medidas correctivas y comunicar los resultados analíticos a la dirección mediante el data storytelling con recomendaciones accionables.

Documentar las hipótesis, la metodología y la trazabilidad de los análisis para garantizar reproducibilidad y auditabilidad, automatizar los procesos de extracción/transformación/carga (pipelines ETL) para reducir el tiempo manual, y colaborar con los equipos técnicos y de negocio para alinear las soluciones analíticas.