Fundamentos de inteligencia artificial

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¿Cómo usar inteligencia artificial en tu trabajo?

2

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

3

IA en el día a día

Quiz: Fundamentos de inteligencia artificial

IA dentro de la empresa

4

¿Cómo elegir la herramienta de IA adecuada?

5

Tu primera conversación con ChatGPT

6

Estructura de un prompt para usar ChatGPT

7

IA en la gestión del talento

8

Transcribe un video a texto con Fireflies.ai

9

Sintetizar información con ChatGPT

10

Generación de imágenes con DALL-E

11

Funciones de ChatGPT Plus

Quiz: IA dentro de la empresa

IA para comunicación efectiva

12

Redacción rápida usando IA

13

GPTs: ¿Qué son?, ¿Cómo crearlos? y ¿Cómo usarlos?

14

¿Cómo crear un nuevo producto con GPTs?

15

Crece tu impacto profesional usando ChatGPT

16

Automatizar la creación de presentaciones usando SlidesAI

Quiz: IA para comunicación efectiva

IA para toma de decisiones

17

Decisiones basadas en datos

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Análisis de datos con Data Analysis de ChatGPT

19

People Analytics con ChatGPT

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Análisis de ventas con ChatGPT

21

Análisis de pérdida de clientes con ChatGPT

22

Análisis automático de gráficas e imágenes

Uso potencial de la inteligencia artificial

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¿Qué puede y qué no puede hacer la IA?

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¿Por qué una IA escribe texto, genera imágenes o transcribe audio?

25

Precaución al usar inteligencia artificial en el trabajo

26

Ética en inteligencia artificial y datos

Quiz: Uso potencial de la inteligencia artificial

El futuro del trabajo con inteligencia artificial

27

IA: Individuos Aumentados

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Análisis de ventas con ChatGPT

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Recursos

En el vasto y complejo mundo de la analítica de datos para negocios, contar con un data set detallado y estructurado es clave para tomar decisiones estratégicas. Hoy nos sumergimos en un rico depósito de información proveniente de una tienda mayorista, que nos permite explorar desde la identificación única de transacciones hasta patrones de consumo. Vamos entonces a desglosar, paso a paso, cómo podemos aprovechar este conjunto de datos para generar análisis profundos que impulsen la rentabilidad de la empresa.

¿Cómo identificar y utilizar los datos clave en un data set de ventas y devoluciones?

Al hablarnos de un ID único por transacción, fechas de pedidos, detalles de envío, y datos de clientes y productos, el data set nos revela una estructura de información rica y multidimensional. Aquí, cada elemento cuenta una historia; identificarlos y entenderlos es vital.

¿Qué tipo de información geográfica y de cliente es útil para el análisis?

El conocimiento profundo del cliente es una mina de oro para cualquier negocio. La información de segmento, ciudad y país no solo nos permite personalizar la oferta comercial sino también ajustar las estrategias de marketing y distribución de manera geoespecífica.

  • Segmento: Define cómo se agrupan los consumidores y permite la creación de ofertas enfocadas.
  • Ciudad/País: Identifica tendencias de consumo por región y optimiza la cadena de suministro.

¿De qué manera las categorías y subcategorías de productos enriquecen el análisis?

Al distinguir las categorías y subcategorías de los productos, la empresa puede realizar análisis granulares que posibilitan acciones de marketing y ventas dirigidas. Por ejemplo, identificar qué tipo de oficina necesita más suministros o qué tecnología tiene mayor demanda.

  • Categorías/Subcategorías: Facilitan el seguimiento del rendimiento de los productos y ayudan a identificar qué artículos necesitan promoción o rediseño.

¿Cómo las métricas de venta y rentabilidad impulsan decisiones de negocio?

Las ventas y el profit son indicadores que, al ser analizados cuidadosamente, pueden ofrecer una imagen clara del éxito de los productos y la salud financiera de la empresa. Los descuentos y costos de envío intervienen en la rentabilidad y deben ser juzgados estratégicamente.

¿Cuál es la importancia de comprender las devoluciones en el contexto de ventas?

Las devoluciones son una realidad en el comercio y su análisis nos puede decir mucho sobre la satisfacción del cliente o la calidad del producto. Un alto índice de devoluciones puede ser síntoma de problemas en el proceso de ventas o en la selección de productos.

Estrategias basadas en datos para potenciar ventas

La riqueza de un data set se manifiesta en su aplicación práctica para el desarrollo de estrategias. A través de análisis de productos más vendidos y rentables, se pueden diseñar planes de acción para mejorar la oferta y aumentar las ganancias.

¿Cómo encontrar y explotar los patrones estacionales en las ventas?

Los patrones estacionales son una pieza crítica. Al reconocer estos patrones, podemos programar inventarios y promociones de manera que coincidan con los picos de demanda, optimizando las oportunidades de venta.

¿Cómo puedes aumentar la rentabilidad de la compañía con análisis de datos?

La identificación de productos más rentables permite enfocar los esfuerzos en artículos que maximizan las ganancias. Combinando esta información con estrategias de venta cruzada y promociones específicas, se puede aumentar la rentabilidad general de la empresa.

¿Qué análisis específicos se recomiendan para profundizar en la comprensión del mercado?

Para un entendimiento más profundo y poder accionar con precisión, se recomiendan:

  • Análisis de rentabilidad por producto y categoría.
  • Investigación de comportamiento de compra de los clientes.
  • Optimización de costos y precios para mejorar márgenes de beneficio.
  • Estudios de estacionalidad en función de las variables temporales.
  • Análisis comparativo de canales de distribución y competencia.

El análisis granular por categorías y subcategorías promete revelaciones adicionales que podrían cambiar significativamente la estrategia de ventas. Invito a los estudiantes y profesionales en el campo del análisis de datos a asumir el reto: Descifrar estos datos, proyectarlos de manera visual y comprensible, y compartir las conclusiones para el enriquecimiento colectivo. Suerte, y ¡adelante en el fascinante viaje del data-driven decision-making!

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Me dio un análisis general de las categorías y su beneficio a lo largo del tiempo, no obstante con las sugerencias que da, puedes hacer un mejor análisis de la información y así buscar generar estrategias de ventas en ciertas épocas que un producto se vende menos ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-e8adbb55-e9ca-45f6-8eed-6c7e6b393bab.jpg)![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-652859c1-fed7-402d-92ee-7d8d694cec04.jpg)![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-969e0b74-ebca-4143-a366-21359cd9efe4.jpg)![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-a9e3e466-4a3a-4d2a-a72a-e3ea194bab81.jpg)
Me intriga entender el grado de detalle que necesita el GPT del dataset. Por ejemplo, si yo hubiese puesto en el dataset solamente el precio y el costo del producto A, pero no el profit. El GPT puede calcularlo o debo yo hacer el input de ese dato?
Alguna otro aplicacion gratuita que me permitar realizar el analisis.
UNA SOLUCION A LOS PROBLEMAS DE INVENTARIO QUE SUFREN MUCHAS EMPRESAS EN LATINOAMERICA. ESTA SERIA UNA BUENA HERRAMIENTA.
a mi no me mustra graficas
es solo con versión de pago
Me hizo en análisis olo sobre una muestra, porque menconaba que el archivo era grande: ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-37f8c0a3-a2b0-4072-8b78-41c9ba2a3018.jpg)![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-2e876ede-71d9-446f-8307-c86904ce6eb7.jpg)
que clase tan aburrida no entendí nada. La verdad muy enredado el tema
no me brio el archivo en chatgpt
Esto hará más fácil mi chamba!
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/261167d4-da0f-4c8f-852c-b24bf7740884-ba8d5ea1-3074-46fc-aadf-74fab24f3b61.jpg)
"El Churn Rate o Tasa de Cancelación de clientes es una métrica que mide el número de clientes y suscriptores que han dejado de seguir a una compañía (o han comenzado a seguirla) en un largo período de tiempo."
locura esta clase
yo le pedi que me hiciera un analisis basado en categoria y subcategoria y este fue el grafico que me mostro: ![]()![]()![](/home/angel/Descargas/analisis-categoria\&subcategoria-platzi)![]()![]()![]()![]()