Deja que tus datos trabajen para ti

Intro

Hace más de un año descubrí el poder de los datos, no solo como números, sino como historias que transforman estrategias y decisiones. Desde entonces, me he especializado en convertir información en acciones que generan impacto. Con experiencia en e-commerce y salud, y una base en desarrollo web, he diseñado soluciones que combinan herramientas avanzadas como R (tidyverse, tidymodels) y técnicas de inteligencia artificial para maximizar la productividad empresarial.

He desarrollado dashboards interactivos, segmentado clientes mediante análisis RFM y optimizado estrategias predictivas. Pero lo que realmente me distingue es mi capacidad para conectar datos con personas: comunicar insights de manera clara, colaborar en equipos multidisciplinarios y adaptar las soluciones a las necesidades únicas de cada negocio.

¿Qué estoy trabajando para perfeccionar?
Mi objetivo actual es dominar completamente la automatización de flujos de trabajo y profundizar en técnicas de inteligencia artificial generativa para crear herramientas aún más poderosas y adaptativas. Además, estoy explorando cómo el neuromarketing puede potenciar las estrategias de datos para conectar más profundamente con los clientes.

¿Por qué trabajar conmigo?
Porque no solo entiendo los datos, sino también a las personas detrás de ellos. Mis soluciones no solo optimizan procesos, sino que cuentan historias que guían decisiones. Creo en el poder de los datos para transformar empresas, y estoy aquí para ayudarte a aprovechar ese poder.

Servicios

Ayudo a pequeñas empresas y autónomos a transformar sus datos en herramientas prácticas para optimizar sus procesos y decisiones. Mi enfoque combina experiencia técnica y el uso de inteligencia artificial para ofrecer soluciones accesibles y efectivas.

Proyectos

PROYECTO ANÁLISIS EXPLORATORIO (EDA) EN ECOMMERCE:

El proyecto requería averiguar el comportamiento de los clientes así como los patrones de venta para identificar oportunidades de crecimiento y optimización. Realicé un análisis exploratorio de datos (EDA) de las ventas históricas. Mediante visualizaciones y estadísticas descriptivas, identifiqué tendencias por días y horas de mayor volumen de pedidos. Además, se clasificaron los productos más añadidos en la cesta de compra, generando insights clave para decisiones estratégicas.

Para mejorar la granularidad del análisis, decidí dividir los datos en dos conjuntos (datasets): uno a nivel de pedido y otro a nivel de producto. Esta estrategia permitió analizar los datos desde dos perspectivas fundamentales:

• Patrones generales de compra: Identificar los días y horas de mayor actividad.
• Productos más relevantes para los clientes: Detectar tendencias específicas por categoría o tipo de producto.

Por ejemplo, se observó que los picos de ventas más altos se daban alrededor de las 11:00 y las 19:00 horas, lo que indicó la importancia de estos horarios en la planificación de campañas publicitarias.

Al analizar la actividad mensual, se identificaron patrones consistentes de incremento de pedidos en días específicos. Por ejemplo, se observaron picos significativos al inicio y mediados de mes, lo que sugiere una relación con comportamientos recurrentes de los clientes, como planificación de compras tras recibir ingresos o la coincidencia con campañas promocionales estratégicamente ubicadas en el calendario. Estos hallazgos permitieron optimizar futuras promociones y ajustar los esfuerzos publicitarios a las fechas de mayor impacto potencial, maximizando así el retorno de inversión en marketing.

Conocer los días del mes y las horas con más pedidos realizados, según el análisis de datos avanzado, supuso un ahorro de tiempo importante para el equipo y permitió al departamento de marketing optimizar sus estrategias. Por ejemplo, se implementó una campaña para mostrar anuncios en los horarios de mayor volumen de pedidos, lo que logró duplicar los pedidos de un mes a otro y reducir el presupuesto publicitario al enfocarse en los momentos clave.

Las herramientas que utilicé fueron: tidyverse, skimr, janitor, ggplot2, lubridate y forcats. Además, aproveché técnicas como minería de datos e ingeniería de características, incluyendo la agrupación con fct_collapse. Estas decisiones técnicas garantizaron un análisis eficiente y con resultados precisos.

PROYECTO ANÁLISIS TENDENCIAS DE COMPRA EN MARKET BASKET (MBA):

Los datos de las ventas se encontraban con múltiples asignaciones y nombres inconsistentes, lo que hacía difícil su análisis directo. Mediante técnicas avanzadas de manipulación en R, utilicé paquetes como dplyr y janitor para limpiar y agrupar categorías similares, reorganizando los datos de forma lógica y escalable. Esto fue crucial para garantizar que los resultados del análisis fueran precisos y accionables.

Con los datos preparados, identifiqué patrones significativos de compra conjunta, como clientes que compraban "Producto 1" con una alta probabilidad de adquirir también "Producto 4". Estas asociaciones ayudaron a diseñar estrategias de venta cruzada efectivas, optimizando la disposición de los productos en la tienda y personalizando las recomendaciones a los clientes. Por ejemplo, se implementaron sugerencias automáticas de productos complementarios en la página de compra, aumentando tanto el valor promedio del carrito como la satisfacción del cliente.

En este proyecto, utilicé las librerías arules y arulesViz para crear reglas de asociación robustas basadas en métricas como soporte, confianza y lift. También visualicé las reglas más relevantes utilizando gráficos interactivos que permitieron al equipo identificar rápidamente oportunidades de mejora en las estrategias comerciales.

Algunos resultados clave incluyen:

• Generación de las 5 reglas principales con la mayor confianza y soporte, proporcionando insights claros sobre las combinaciones de productos más frecuentes.
• Creación de un grafo interactivo que muestra las relaciones más fuertes entre productos, facilitando una comprensión visual del comportamiento de los clientes.

Este análisis permitió no solo optimizar las ventas, sino también identificar productos clave que pueden agruparse estratégicamente para mejorar tanto la experiencia del cliente como los ingresos generales.

Aplicaciones

Dashboards Interactivos con R Shiny

Diseñé y desarrollé una aplicación interactiva utilizando R Shiny y Tablas Dinámicas para analizar y visualizar datos de ventas de manera efectiva en un período de tiempo concreto del e-commerce. La herramienta está pensada para pequeñas y medianas empresas, proporcionando funcionalidades clave como:

• Visualización de ventas mediante gráficos interactivos y filtros dinámicos.
• Análisis de tendencias, distribución de ventas y comportamiento del cliente.
• Panel de control con actualizaciones en tiempo real para facilitar la toma de decisiones.

Impacto: Esta solución permite a las empresas dejar atrás las hojas de cálculo estáticas, accediendo a insights claros y procesables que mejoran la capacidad de respuesta ante cambios en el mercado y optimizan las estrategias de ventas.

Aplicaciones Web Personalizadas con GGWalkR

GGWalkR es una herramienta innovadora que sustituye a plataformas tradicionales como Tableau o Power BI, ofreciendo la misma funcionalidad con un enfoque mucho más personalizable y adaptable a las necesidades de cada cliente. Ideal para empresas que buscan una solución flexible y optimizada.

• Creación de dashboards interactivos que se ajustan a la identidad visual de tu negocio.
• Mayor capacidad de personalización frente a herramientas estándar como Tableau.
• Facilidad para integrar datos en tiempo real desde múltiples fuentes.
• Funcionalidades avanzadas como análisis dinámico, gráficos personalizados y exportación directa de reportes.

¿Por qué elegir GGWalkR? Si bien Tableau y Power BI son soluciones poderosas, GGWalkR permite desarrollar aplicaciones web y dashboards completamente personalizados sin las limitaciones de diseño o funcionalidad de las herramientas tradicionales. Esto lo convierte en la opción ideal para quienes buscan diferenciación y flexibilidad.

Impacto: Al implementar soluciones con GGWalkR, las empresas pueden acceder a insights específicos y aprovechar sus datos de manera más eficiente, todo en un entorno diseñado a medida.

Tanto con R Shiny como con GGWalkR, mis aplicaciones están diseñadas para hacer que tus datos trabajen para ti, simplificando el análisis, mejorando la visualización y ayudándote a tomar decisiones más inteligentes.

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