¿Qué hace una Data Analyst?

Hipótesis:

1. Quiebres de stocks (revisar curva de disponibilidad)
2. Estacionalidad de la demanda (comprar con meses de años anteriores)
3. Aumento de reclamos (revisar reclamos, no conformidades y notas de créditos en el tiempo)
4. Aumento de precios (revisar comportamiento de precios y márgenes de venta)
5. Cambios en las condiciones crediticias (aumento de deudas de clientes claves, cambios de formas de pago de clientes con mayores bajas, aumento de protestos, días calle, etc.)
6. Cambio en la oferta de la competencia (revisar benchmark y determinar cambios relevantes en la oferta de los productos con mayor baja en la venta, aumento en los stocks propios de productos con baja de venta, etc.)
7. Cambios en la fuerza de ventas (revisar si hay reasignaciones de cartera que impliquen correlación con baja de ventas, licencias médicas, vacaciones, etc.)
8. Problemas de producción (revisar el proceso productivo y determinar si hay anomalías en tiempos de entrega, calidad - reclamos por ejemplo, etc.)
9. Disrupción tecnológica o cambio de moda (determinar condiciones nuevas de mercado y correlacionar esos datos con esos cambios, para determinar validez)
10. Entrada de nuevos competidores (revisar datos de importaciones por partidas arancelarias, baja de exportaciones que impliquen mayor disponibilidad de stock de la competencia en el mercado local)
11. Problemas de la cadena de abastecimiento (determinar problemas de disponibilidad no atribuibles a producción ni a la demanda, enquistados en almacenaje, distribución y abastecimiento de proveedores locales y extranjeros).
12. Otros

Que hace un Data Analyst?

Utiliza los datos para obtener Insights. es decir info de valor que permita y ayude en la toma de decisiones y planteamiento de estrategias de negocio.

Esto lo realiza con la extracción de datos recolectados, análisis de datos y reporte de resultados con con un formato amigable → dashboard, tableros, métricas

• Es el rol que mas comunicación tiene con otras áreas para identificar necesidades de información
• Extraer datos de fuentes con SQL o Python
• Limpiar y organizar los datos, para su análisis
• Analizar los datos para identificar patrones y tenencias
• Comunicar los hallazgos en tableros o dashboards

Flujo de trabajo de Data Analyst

Problema o pregunta → Exploración y queries → Recopilar info de valor → Crear visualizaciones de la info → comunicar hallazgos

Se me ocurre una hipótesis relacionada con el marketing

1. Hipótesis: Las estrategias de marketing no están siendo efectivas. En especial, hubo una disminución en lo invertido en marketing
2. Exploración: Lo que haría acá, sería recopilar datos de las campañas de marketing, por ejemplo inversión en marketing, herramientas, además de realizar queries a la base de datos para conocer las ventas.
3. Información de valor: Verificar si esta hipótesis es correcta.
4. Visualización: Un scatter plot o gráfico de linea donde se puedan ver lo invertido en marketing y las ventas. También se puede realizar un análisis dependiendo de en que se invirtió el dinero. Por ejemplo, puede ser que atraiga más clientes invertir en redes sociales que en periódicos, por lo tanto realizar análisis de que tanto influencia en que se invierte haciendo un gráfico de barras. También se puede realizar un pie chart, donde se muestre como se ha distribuido el dinero de marketing.

• Hipótesis: crisis económica en el mercado afecta el poder adquisitivo.

• Revisar datos de inflación, comparativa de ventas con años anteriores, crecimiento en los precios de los productos, desempeño de los competidores

• Separar la información en torno a la situación económica macro general, el desempeño del sector y los números de la empresa (valor de ventas totales); todo comparando el año anterior (mes a mes) y el actual para cada campo

• Solaparía tres gráficos en torno a los tres puntos anteriores para ver cuánto se asemejan en comportamiento.

• Si las líneas de tiempo en los gráficos coinciden (baja en económica, baja en el sector y baja en empresa) se puede entonces atribuir el problema a una crisis externa, proponiendo una serie de estrategias (ejemplo, descuentos en compras de varias prendas similares, envíos gratuitos superando X monto y/o descuentos al realizar pago por algún medio). Caso contratio (si no coinciden las gráficas), retomar la información de otras empresas y las propia para reutilizar en otras hipótesis.

Otra hipótesis ques eme ocurre es la falta de nuevos clientes y la falta de nuevos productos?, creo que esto podría ser común en un ecomerce!, ya que los mismos clientes que ya hay no comprarían los mismos productos tantas veces así que llegaría un punto de que con el hecho de no haber nuueva ropa ellos irán a comprar a otro lado!,

Les comparto mis apuntes

Hipótesis.

• Nuevas tendencias que usan nuestros competidores y que hacen que los clientes prefieran otros negocios.
• Nuestra tienda no tiene aplicación móvil.
• Métodos de pago no accesibles.
• El target al cual nos estamos dirigiendo no es el adecuado.

Hipótesis:
Falta de capacitación en servicio al cliente al personal que tiene contacto directo con el cliente final.

Mis apuntes #9 (Notion)

CASO PRÁCTICO:

Un e-commerce de ropa te pide las razones del por qué se cayeron las ventas el mes pasado.

1. Hipótesis: SEO no está bien optimizado y los motores de búsqueda penalizan a la página web mostrándola más abajo en los resultados.
2. Exploración: Extraer los datos de google analitycs (o el servicio que se esté usando).
3. Recopilar información: Buscar específicamente el momento en el cual hubo caída de usuarios, ventas y visitas.
4. Visualización: Mostrar gráfico con las palabras SEO que mejor han funcionado tanto en anuncios como en búsqueda orgánica, mostrar su efectividad y ordenar de mejor a peor.
5. Comunicación de hallazgos: Notificar las razones para ponerse a resolverlo cuanto antes.

Teoria de porque se cayeron las ventas es porque esa ropa no estaba en tendencia, color y marca

Ademas del tiempo de proceso de carga o espera de la pagina para procesar un pago o agregar un articulo al carrito podria ser el diseño y adaptabilidad de la pagina, podriamos analizar si la curva de la baja de ventas proviene mas de usuarios que hicieron la compra en un ordenador o en un celular, pensando que fuera el celular podriamos buscar si la pagina esta corretamente bien adaptada para un dispositivo android o IOS, tambien algo un poco mas apegada al tema de diseño seria lo llamativo o la cantidad de pasos y botones para ejecutar una compra, ya que el cerebro del comprador despues de cierta cantidad de tiempo podria estar perdiendo interes por la cantidad de pasos para efectuar su compra, no es lo mismo 2 pasos para realizar una compra, que 4

Lo primero que cualquier propietario de un ecommerce debe tener en cuenta es la experiencia de usuario y navegación en la web. Si la página web tarda en cargarse ese será la traba principal por la que los usuarios abandonaran la web. Un buen diseño y una navegabilidad óptima reside en el tiempo y dinero que inviertas, por ello una de las hipótesis más consecuentes en una empresa de ecommerce de venta de ropa es:

1. Baja calidad en las imágenes
2. Descripción confusa de los productos a ofertar
3. No tener sitio web responsive (habilitadas para todo dispositivo móvil o Tablet) e incluso google puede sancionar a páginas web que no cumplan con esta característica.
4. No generar confianza con la marca
5. No conocer el segmento o nicho de mercado
6. Diseño web confuso
7. Tener un stock desactualizado
8. Demora en las cargar de la página web
9. Mal servicio al cliente
10. Abandono del carrito de compras
11. Temor por la seguridad en pagos ya que al ser confusa la página, genera desconfianza.

Entre otras o muchas razones, lo cual se debe ir identificando cada uno de los posibles problemas para encontrar el problema real del porque decreció el margen de ventas en un mes y así buscar alternativas para su solución inmediata.

Fuentes de consulta:

https://www.iebschool.com/blog/factores-que-afectan-a-las-ventas-e-commerce/

https://www.pragma.com.co/blog/conoce-las-ventajas-y-desventajas-del-ecommerce

https://dyadigital.com/ecommerce/ejemplos-ecommerce-moda-nicho/

Hipótesis: La publicidad no esta llegando a el publico objetivo del producto.
Exploración: Revisar las reacciones y las interacciones en redes sociales, para ver a que segmento del publico están alcanzando.
Información de valor: Por la edad, el sexo y ubicación geográfica constato que la estrategia de marketing no esta alcanzando a las personas a las que esta enfocado el producto.
Visualización: Se pueden crear gráficos que relacionen las ventas, con la edad y las ciudades de las personas alcanzadas por la publicidad.
Comunicar hallazgos: Se explica con los gráficos, como la estrategias de difusión de marketing no esta teniendo el impacto esperado, por que no esta llegando a las personas adecuadas. Para solucionarlos se puede proponer una revision de la estratega de difusión en redes y del mensaje del mensaje que se esta entregando con el material publicitario.

Porque cayeron las ventas el mes pasado?
Exploración
-Los productos podrían haber pasado de moda
-Analizar las comentarios, feedback de los clientes
-Ya no somos relevantes, se tiene más competencia
Recopilación
-Analizar las paginas con similares o iguales productos para ver sus precios y comparar con los nuestros
-Preguntar directamente a los clientes mediante encuesta sobre lo que quieren de la tienda
-Ver nuestras métricas para saber desde que momento fue que comenzaron a bajar las ventas
Visualización
Colocar nuestros datos ya ahora recopilados en gráficos, números fáciles de comprender para comunicar a la empresa que es lo que esta pasando.

–> Hipótesis: ¿Tenemos stock de la tendencia?
–> Exploración de cuáles fueron las prendas más buscadas el mes pasado dentro de mi website.
–> Recopilo la cantidad de prendas disponibles (las más buscadas) que tuvimos disponibles durante el mes.
–> Crear un gráfico de barras con la cantidad de clientes que buscaron las prendas y la cantidad disponible de las mismas.
–> Comunicar que la caída de ventas se debió a un problema de falta de stock y perdimos potenciales clientes durante el mes.

HIPÓTESIS
Precios no competitivos
Sin existencias del producto
Deficiente calidad del producto
Ineficiente campaña de marketing
El cliente no tiene fácil acceso al producto en la página web
La página web/aplicación de la tienda no tiene una buena UX
La página no carga
La página de pagos no carga
El producto dejó de ser atractivo para los clientes

Hipótesis

1. La página web se cae constantemente.
2. Los productos que salen en las búsquedas no se filtran bien entonces los resultados no son los esperados para los clientes, porque se les sugiere algo que no necesitan.
3. La página web tiene dificultades para mostrar los datos actualizados de los pedidos y los clientes no saben cuando llega su pedido o dónde esta

¡Hola!

• Las ventas de ropa disminuyeron para el mes pasado, específicamente en la línea infantil. Lo anterior debido al decrecimiento de natalidad que se ha venido presentando en Colombia desde el 2017. Pasando de una tasa de 14.7 a 12.5 nacimientos por cada 1.000 habitantes.

• Las personas no reconocen fácilmente nuestra marca

• Falta de versatilidad en tallas XXS XS ó XL, XXL

• Quizas ciertas personas buscaban algo en especifico que pudieran estar promocionando y faltó que hubiesen mas detalles o sencillamente no cargaba de forma adecuada. Algo muy clave para esto son las puntuaciones que dejan las personas de las cosas que compran. Quizas no era tan bueno como parecía o no aplico el precio de la promoción.

• Tambien porque hayan cambiado la interfaz de la pagina y muchos no se familiarizaron con el cambio o les parecio muy complicado y nada practico que decidieron no comprar o fueron a otra plataforma.

Partiendo de la hipotesis que las ventas se cayeron porque aumentó el tiempo de espera en la página web, una validación q ue yo haría sería la tasa de abandono de clientes, tanto en términos nominales como relativos. También graficaría la evolución de las ventas y el tiempo promedio de espera en la página web, y en otro gráfico el número de abandonos totales y la proporcion en relación al número total de clientes conectados a la página web mes a a mes.
Existen otras posibles razones para la caída en las ventas, como por ejemplo un mayor número de fallas en items populares, porque si nos quedamos sin stock en artículos muy populares, esa también pudo ser una causa de la caída en las ventas. Esa hipotesis se pudiera probar graficando las causas de abandono de clientes de la página web o las veces que el sistema arrojó el mensaje que el item solicitado no estaba disponible.

Hipotesis

• Los emails de la campaña se atascaron y no salieron como habitualmente estaban programados para llevar a las personas a comprar
  -La fuente de mayor proporción de ingreso de leads a la página de ventas tuvo inconvenientes
  -No hubo promociones como habitualmente hay cada mes
  -Se está enviando publicidad a personas que no son nuestro cliente ideal
  -Se subió el número de quejas en redes sociales
  -Hay un incremento en la inflación de la moneda de donde es mayoritariamente nuestro cliente
  -Cambios en las plataformas publicitarias (RRSS)
  -Alta rotación de vendedores

Hipótesis:
Reacción tardía e inadecuada a los nuevos cambios de tendencias de ropa; hubo un cambio en la moda y la empresa se quedo estancada en la tendencia anterior, pero eso en un principio no afecto las ventas, posteriormente la empres reacciono con nuevos productos que intentan asimilar las nuevas tendencias; este fue el momento en el que las ventas bajaron, los nuevos productos fueron vistos como malas imitaciones generando rechazo.

Hipótesis

1. Falló el medio de pago
2. Falta de precisión en el producto (el producto no se parecía a la foto)
3. Demora de entrega del producto
4. Precios muy altos

• La página web es muy engorrosa y poco amigable con el usuario.
  -Los Productos no muestran el correcto detalle para los clientes.
• No se cuentan con todos los medio de pagos.
• La competencia ofrece el producto en menos precio.
• No le llegan notificaciones sobre las nuevas promociones

- Hipótesis
Error de segmentación en ads. Buscaría en las bases de datos las características que se agruparon de aquellos usuarios que lograron concretar una compra respecto a los que no lo hicieron. Finalmente proporcionaría visualmente los datos comparativos de estos dos grupos en caso de comprobarse mi hipótesis.

Que hace un Data Analyst?

• Identificar necesidades de información.
• Extraer datos de fuentes.
• Limpiar y organizar los datos.
• Analizar los datos.
• Comunicar los hallazgos.

Ciclo de trabajo de un Data Analyst

1. Pregunta o problema.
2. Exploración y contraste de hipótesis.
3. Recopilar información de valor.
4. Crear visualizaciones de la información.
5. Comunicar los hallazgos.

• Un error de software en el momento de la pasarela de compra.
• Stock agotado y no renovado.

Una hipótesis que se me ocurre es mal posicionamiento en motores de búsqueda lo que puede generar que no hayan muchas visitas en la página y por ende no se generarían muchas ventas

Por:
1- Aumento de precio
2- Disminucion de marca o popularidad de la misma
3- Nuevos competidores
4- Congestion en el portal web
5- Insufienciencias de inventario disponible
6- Costos de los envios
7- Poco posicionamiento de mercado
8- Vendemos productos fuera de la tendencia de moda del mercado…

La pandemia, crisis de los contenedores, de los micro-chips, etc, nos debe haber enseñado a realizar un análisis integral de factores internos y EXTERNOS. En este ejemplo puntual de la clase, otra hipótesis podría ser:

“Ante las demoras en las compras que usuarios hacen por Aliexpress o Amazon, debido a la crisis de los contenedores, estos han perdido interés en general en hacer compras por internet”.

Desde mi punto de vista podría ser así, que opinan?

1. Hipótesis: ¿Baja en la Calidad del producto?

2. Exploración y queris: revisión de quejas, revisión de cambio en materias primas o cambio de proveedores.

3. Información de valor: comentario que hayan dejado del producto o productos con la palabra calidad o sus sinónimos y que tengan menos 3,5 / 5; historial de compras a proveedores en el periodo.

4. Visualización: grafico de líneas que muestren la cantidad de quejas por calidad y la cantidad de material comprado a nuevos proveedores.

5. Comunicación de hallazgos: mostrar la correlación entre el tipo de materia prima y las ventas del periodo siguiente.

buen dia.

Hipotesis:
Tiempo tardio en el delivery de los productos vendidos, produciendo cancelaciones.
Revisar los tiempos que tardan los productos en ser procesados en los meses anteriores hasta llegar al cliente.
Hacer un grafico que permita visualizar si el tiempo de espera aumento significativamente en los meses

Porque se cayeron las ventas el mes pasado en la tienda de ropa:
Hipótesis: La pasarela de pagos no funciona o esta desconectada de la pagina

• Explorar las caídas y rechazos de transacciones, adicional a los puntos de salida del usuario del e-commerce
• Graficar la cantidad de usuarios exitosos contra los que no terminan las compras por funcionamiento de la pasarela de pago adicional a los montos de las transacciones si tienen alguna relación, entre otras variables como región de fallos, etc

Mis hipótesis son:

Clientes recurrentes no encontraron nuevas prendas

La visibilidad del sitio ha disminuido

Es difícil encontrar las diferentes prendas que se acomoden al cliente

El interfaz es fea y no es amigable con el cliente

No hay un correcto modelaje de las prendas

Hipotesis:

• Poco crecimiento en los nuevos seguidores e interacciones para el e-commerce.

• Menos pautas de lo normal

• Epoca baja para el tipo de productos que vende el e-commerce.

• Problemas de produccion o envio que retrasan las ventas realizadas y por ende menor confianza en la marca lo que crea reclamos.

• Aumento de precios que se sale del presupuesto de nuestro mercado meta.

• Competencia con productos sustitutos que han logrado captar la atencion de nuestros clientes.

He podido leer varios de los comentarios de los compañeros y concuerdo mucho con las hipótesis planteadas. Los felicito y es notoria su experiencia en este tipo de rubro.
 

Me gustaría agregar algún potencial motivo o hipótesis a las antes planteadas el cual, desde mi punto de vista personal, es relevante como también para toda aquella persona que realiza compras por internet.
 
Hipótesis:

• Cuando se lanzan nuevas campañas de publicidad por algún nuevo producto o serie de productos (Ropa, utensilios, etc.) Por la premura de lanzar dicha campaña al público aprovechando una temporada específica, no se agregan los “Metadatos” de cada uno de los productos o artículos. Me refiero a las que consisten en información que caracteriza datos, describen el contenido, calidad, condiciones, historia, disponibilidad y otras características de los productos.
   

Esto puede pasar por falta de personal, poco tiempo para lanzar la campaña publicitaría, nuevos productos que llegaron tarde a los almacenes o cuya cadena de distribución se vio retrasada por motivos internos o externos, etc.

Si los clientes están a costumbrados a tener este tipo de información en la plataforma y en una nueva campaña no está, puede hacer dudar al potencial cliente en adquirirlos. La información es poder y teniendo metadatos de los productos en la plataforma, genera en el cliente esa confianza de conocer el producto o servicio que está adquiriendo.

 
Considero que es un aspecto para tener en cuenta.

Hipótesis: Las ventas son estacionales y ya paso la temporada de altas ventas.
Exploración: Revisar el comportamiento de las ventas de la temporada de análisis, respecto a otros años.
Información de valor: Identificar el comportamiento de las ventas por semana o mes, a través de los años.
Visualizaciones: Graficar el comportamiento de las ventas de diferentes años y presentar una gráfica comparativa de varios años.
Hallazgos: Identificar patrones y coincidencias. Es posible que ese comportamiento sea una cuestión de temporada, por lo que se podrían tomar decisiones para los momentos de mayor y menor demanda.

1. Los productos no están bien nombrados o clasificados, lo que ocasiona que no encuentren los productos en la página web.
2. Existen problemas con el método de pago en línea.

¿Por qué se cayeron las ventas? Por que la inflación está afectando el poder adquisitivo de las personas; lo que las hace priorizar su uso de recursos a otras cosas más fundamentales

Mi hipótesis: Se disminuyeron las ventas debido a que apareció un nuevo competidor o las campañas de los competidores actuales han hecho lo suficiente para quitar cota de mercado.
Para corroborar esto, primero descarto una posibilidad externa debido a una crisis. Luego, empiezo a buscar información de la creación o crecimiento de nuevos/antiguos competidores, lo podría mediante las redes sociales. Luego cruzo la información para determinar si mi hipótesis puede ser cierta o no.

Hipótesis:

• Poca oferta de artículos según la estación del año.
• Disminución en la calidad de los productos.
• Mala estrategia de marketing.

1. demoras en el tiempo de entrega
2. comentarios negativos de los clientes
3. demoras en el tiempo de respuesta en las lineas de atencion

Hipotesis: Por que disminuyeron las ventas en la pagina web:

• Los clientes no estan satisfechos con el producto recibido

• Querie: Extraer los feedback de los clientes sobre los productos top 10 de mayor impacto en las ventas, para lograr el feedback, promover un bono de descuento del 10% en la proxima compra del cliente (con esto se puede enganchar tambien una futura compra).

• Recopilar y Analizar la información, que permita confirmar o descartar la hipotesis planteada, analizando los feedbacks positivos vs los negativos.

• Visualizar los resultados con graficas de tendencias en power BI, lo que facilite segmentar los feedback negativos por categorias.

** Problema: ** Las ventas de la página web de la empresa bajaron considerablemente.

• ** Hipótesis: **

  • Malas reseñas de los clientes: Los clientes no están conformes con el producto, el envío fue demasiado tardío, la atención personalizada no fue de lo mejor, entre otros factores que pudieron provocar un comentario negativo hacia la empresa.

• ** Querie: **
  Buscaría la manera de agregar a la página web una valoración dentro de la página, como lo son las 5 estrellas como máxima calificación y 1 estrella para reflejar una total inconformidad, dejando también un buzón en que la persona cuente su experiencia con la compra y el por que de su valoración.

• ** Recopilar información: **
  Con los datos obtenidos de las valoraciones de los clientes, primero ponderaría la calificación diariamente y después semanal o mensualmente para ver que tan bien o mal esta mi empresa, así también me centraría nen las malas reseñas buscando las palabras clave que describan el problema, por ejemplo: envío tardío, atención mala, no hay producto, etc.

• Visualizaciones:
  Buscaría una manera fácil de presentarlos como un gráfico circular que represente que problema es el que tiene mayor porcentaje, un histograma para ver que días son los de menor calificación, las quejas mas habituales, y datos clave para mi presentación.

• ** Comunicar hallazgos: **
  Hacer una junta para mostrar los problemas encontrados con base en mi información y atacar el problema desde la raíz.

Logistica al cliente final: En mi experiencia personal, la logistica final es un factor critico para mis compras online, Variables a Medir: Tiempo de entrega/demoras, medio de entrega/tiempo de entrega, % de devoluciones por fallas de empaque, cimplimiento con lo comunicado y customer feedback. Tal vez no llegue a leer todos los aportes. Pero no encontré que se mencione el factor “last mile logistics”. Cuanto tiempo tardo en entregar el producto? Cual es mi proximidad al comprador? Es un factor de decision de compra importante.
Zara en España esta cerrando sus locales en varias ciudades para concentrar su venta on-line y a traves de la logistica, a mi criterio un gran error que se verá con el tiempo. Amazon lo resolvió muy bien, acercando los centros de distribucion geografica y controlando la experiencia de entrega. Los invito a ver la pelicula Nomadland (2021), como una nomade vive en parte de los trabajos temporales (seasonal jobs) que le da Amazon a lo largo de USA.

Reto - Posibles razones de bajada en las ventas.

1. Mucha sugerencia antes de finalizar la compra. -Podría verse que las órdenes se quedaban a dos clics antes de finalizar la compra.
2. Dificultad para encontrar los artículos deseados. (Nueva actualización de la página conllevó cambios que creaba subcategorías)
3. ETA de entrega más elevada. - Página da estimado que espanta a clientes y estos reportan disgusto en servicio al cliente.

Hipótesis:
*No hubo suficiente promoción de productos
*No fue suficiente conocido los productos de temporada y por ello no alcanzó el gusto/popularidad de las personas
*

1. Plantear una pregunta→ ¿Por qué se cayeron las ventas?
2. Proponer una hipótesis→ Porque la calidad de los materiales bajó
3. Hacer una query para respaldarla→ Revisar las quejas en la pagina para confirmar si el tema de los materiales es una recurrente
4. _Comunicar hallazgos. Si la hipótesis se respalda con la info, presentar un reporta a través de gráficas o una presentación para que los demás miembros de la empresa puedan tomar acción

Hipótesis:

Problemas logísticos de entrega.

Otro punto que se me ocurre es una baja en el SEO de la página de ecomerce ya que como cambia todo el tiempo a lo mejor disminuyo nuestra presencia !!!

Falta de clientes!

Falta de Exposición!

Hipotesis

• Crisis de imagen de marca. Analizar si la imagen de l marca ha sido dañada por tendencias generacionales o un influencer cuyos nivel de influencia impacta directamente en los cleintes target

Una idea, para ingenieros estructurales.

• Hipótesis: Priorizar evaluación estructural de edificaciones de una zona la cual ha sufrido un sismo.

• Recolección de Datos: Mediante instrumentos preinstalados en las estructuras de las edificaciones. Estos instrumentos medirían las deformaciones de los elementos estructurales. Conociendo la configuración estructural y uso de la edificación, establecer un índice de priorización.

• Información de valor: Con el índice de priorización, las autoridades, podrán distribuir de una manera eficiente los equipos de trabajos para evitar pérdidas humanas

-Excesivos pasos para finalizar la compra

• Falta de acompañamiento en el proceso de compras

Hubo un incrmento muy grande en los precios
-Extraer los datos de los precios usados
-Analizar los datos para compararlos con el mercado actual
-Crear una visualización de la diferencia de precios

1. Defectos en el producto

2. Que la calidad del marketing sea pobre

3. Posible saturación y relentización de la página

4. Poco inventario

Falta de seguimiento de reportes anteriores
Disponibilidad de tallas
Tipo de stock
%Abandono de carrito
Aumentos de precios
Cambio de tipos de pago

Hipótesis:

Nueva competencia ha surgido con precios, promociones y/o productos mas atractivos los cuales roban mercado a la tienda de ropa y eso resulta en la baja de ventas.

Validar las ofertas con otros Ecomerce

Hipótesis: Que en el checkout de la e-commerce no se esté aplicando los descuentos ofertados a los usuarios

Hipotesis: Crisis en el mercado, suben las tasas de interes de credito y los consumidores bajan su consumo (revisr crisis y subidas de tasas de interes anteriores para comparar datos)

Posibles razones:
1.- Los modelos de ropa, ver las visualizaciones de cada imagen.
2.- Los precion son muy altos. Comparo los precios del mes pasado con los de ahora.

Hipótesis: Fuerte competencia del mercado, por baja en el precio de los productos ofertados.
Exploración: Investigar sobre productos ofertados y precios de las empresas de competencia, identificar los canales de distribución de los productos y el margen de contribución de estos.
Información de valor: Realizar filtros de la información obtenida y realizar comparativos de estos para lograr encontrar el punto de convergencia donde incida esta baja en las ventas.
Visualización: Con un gráfico de tendencia de las ventas entre la empresa propia y la competencia, así como las variaciones que se han dado en el tiempo del precio.

Hay muchas razones por las cuales se pueden caer las ventas de un E-Commerce.

Podría proponer la experiencia de usuario dentro de la página. ¿Sí hace que los clientes permanezcan y tengan interacción con los productos? Revisaría el tiempo de permanencia en cada uno de los sectores.

¿Hay stock de las referencias que más tenían movimiento? Analizaría qué productos fueron los más vendidos y cuál es el stock en tallas/colores que actualmente hay disponible.

Hipótesis.

1. Bajos niveles de stock de inventarios para cubrir la demanda
2. Períodos de baja demanda de compra

HIPOTESIS:

1. Descuentos de algún competidor.
2. Servicio de venta caldo (paypal/PES ETC) por falta de mantenimiento en el servidor.
3. No stock.

**Hipótesis: **

• Un mes de bajas ventas (Comportamiento de las ventas para un mismo mes en periodos anteriores)
• Aumento de los precios (Revisar la variación de los precios para los diferentes tipos de ropa con respecto a meses anteriores)
• Dificultades con el medio de pago al momento de realizar la compra
• La publicidad pagada en el mes de bajas ventas con respecto a los meses anteriores

Hipótesis
-La página tiene un error y no carga o esta lenta
-Problemas con la opción de pago
-Falta de stock

¿Porque cayeron nuestras ventas el mes pasado?

Se me ocurren dos razones

1. Aumento en los precios por aranceles en los principales paises compradores.

2. Aumento de reseñas negativas de los productos.

Primer caso
Podemos verificar si han ocurrido aumentos de aranceles en los principales paises compradores.

Luego verificamos si ese aumento realmente a ocurrido y el nivel de correlación (esto es un dato estadístico)

Luego se prepararia una visualización donde representemos las ventas con respecto a los aumentos en aranceles en los principales países compradores, si nuestra hipotesis es cierta dicha relación entonces es inversa. Y finalmente comunicariamos lo hayado

Segundo caso
Para esto podemos verificar la puntuación otorgada (de ser posible también los comentarios) a los productos el mes pasado.
Luego debemos verificar si estas puntuaciones han estado bajando últimamente y su correlación con el nivel de ventas.

De cumplirse nuestra hipostesis entonces realizaremos una visualización para presentar los hallazgos.

Hipótesis:
Cambios en la temporada: Es posible que los cambios en la temporada hayan afectado las ventas del ecommerce. Por ejemplo, si el ecommerce vende productos estacionales, es posible que las ventas hayan disminuido después de que terminó la temporada alta(ejemplo transición de invierno a primavera). Analizaria los datos y los presentaria en graficos para mostrar que los productos que mas se vendieron en el mes pasado fueron buzos y camperas de invierno y en este mes se disminuyo el porcentaje de ventas debido a que estamos en la transicion de invierno a primavera.

Un cambio de estrategia de ventas que no dio los resultados esperados. Aquí lo importante es que te des cuenta a tiempo para que rectifiques de manera oportuna.

La competencia ha aumentado con participantes que han llegado a crear disrupción en el mercado. Debemos prepararnos para resaltar y diferenciarnos. ¿Cuál es tu propósito de transformación organizacional? Debes buscar una ventaja competitiva y hacerla destacar.

El ciclo de vida de tus clientes está llegando a su fin. Esto es algo que debes prever para tratar de adelantarte a las tendencias y anticiparte a sus nuevas necesidades innovando tu producto o servicio. Ahora más que nunca nos damos cuenta que debemos estar preparados y asumir lo que el mundo digital trae consigo. Son retos, son cambios pero sobre todo son beneficios. El punto más claro para acelerar la innovación es precisamente cuando todo parece estar detenido. Aquí es cuando entra la curva “S”.

Tus vendedores han bajado la guardia y se muestran poco motivados. Si no hay factores externos que te afecten, entonces revisa internamente si debes enfocarte en tu fuerza de ventas. Es importante sepamos integrar la estrategia digital en procesos que pueden ya estar llegando a su fecha de caducidad como el cold calling o telemarketing. Sobre todo es importante consideremos el re-skilling de tus vendedores, a lo mejor se contrataron a “legacy sales-men” que tienen costumbres muy tradicionales de hacer las cosas y no tienen la apertura para aprender lo que ahora en la modernidad se requiere, es tiempo de cambiar.

Tus esfuerzos de marketing han sido superados por tu competencia. El mundo digital ha cambiado la manera en que los consumidores perciben a la publicidad, rehuyendo la que consideran invasiva. Si tus estrategias siguen siendo tradicionales, estarás perdiendo la oportunidad de beneficiarte con los nuevos canales publicitarios y las nuevas técnicas para atraer, convertir y fidelizar clientes.

Hipótesis
1- solo cuentan con métodos de pago convencionales
2-precios poco competitivos
3-página se cae al tratar de realizar la compra

Hipotesis:

1. Aumento de precio en comparacion con la competencia
2. Poca innovacion en los productos
3. Aumento en los tiempos de entrega de los productos

1. Porque tal vez la ropa que se ofrece no esta de acorde al tiempo del año
2. Porque la ropa puede ser de mala calidad
3. Talvez alguna otra tienda está ofreciendo mejores precios
4. No se está haciendo bien el marketing para dar a conocer el producto
5. No existe suficientes tallas o las tallas que tenemos no son las deseadas
6. Si es que alguna tienda física es posible que la ubicación de la tienda no este en un lugar adecuado
7. Mala atención por parte de servicio al cliente o los vendedores

por no hay suficientes medios de pago. porque no hay algunas tallas disponibles.

Hipótesis:
precios competitivos, pocas opciones de financiación/pago
pocos talles, poco stock
falta de variedad de prendas
Evaluar: la competencia, ver maneras de poner opciones de financiación llamativas
Estar al pendiente de reponer stock de varios talles y/o variedad de prendas

¿Por qué se bajaron las ventas?
Hipótesis: Esto puede haber ocurrido por diferentes factores, en mi caso quiero proponer que en esta temporada del año (Enero) las personas no cuentan con dinero suficiente para comprar.
Exploración-Recopilar información: Realizar una encuesta dentro y fuera de la pagina web colocando preguntas claves para entender porque las personas no compraron el mes pasado (Enero) Ejemplo: ¿En qué mes suele comprar ropa?; ¿Después de la temporada decembrina considera que es apropiado comprar ropa?; ¿Que promociones considera llaman la atención a la hora de comprar ropa? – Opc. A; Opc B; Opc C; Opc D.
_Crear visualizaciones de la información: _con gráficos que permita comprender mejor las respuestas de las personas.
Comunicar los hallazgos: Reunirse con las personas interesadas de la empresa y compartir la información y dar conclusión o sugerencias.

Si la e- commerce quiere determinar el porque la disminución de la venta de sus productos tiene que tener varios factores:

1. el País al que le están vendiendo ya que no todos los gustos y colores son iguales para todo el mundo, pero si se siguen ciertos patrones de vestimenta, de comida y otros gustos; por ejemplo si nos vamos al continente europeo no podemos vender la misma ropa que en America del sur: por sus climas, estaciones etc.

2 por una fluctuación en la banda cambiaria de su país , por una citación económica que haya dado como efecto una inflación y esto desestimula el mercado.

3 las redes de servicio de internet no funcionan en este país caso preciso como en Venezuela y otros países.

Otra hipótesis es la llegada de nuevos competidores al mercado o bien, la rebaja de precios de productos de otros competidores.

Analizar los materiales de producción, disminución de la calidad