Análisis de datos en Excel con ChatGPT
Contenido del curso
Análisis de datos en Excel con ChatGPT
Contenido del curso
Gabriel Obregón
🧩Análisis de E-Commerce con ChatGPT (LLMs + Excel)
🎯 PROPÓSITO
💡 Transformar datos reales de un e-commerce (desde Excel) en insights y decisiones.
🎯 Meta final: decidir dónde invertir para aumentar ventas el próximo mes.
💻 1️⃣ CARGA Y EXPLORACIÓN DEL ARCHIVO
📂 Carga el Excel: → Clic en el ícono ➕ “Agregar archivo”. → Seleccioná tu reporte de ventas.
👁️ Vista previa automática:
🧮 Nota: ChatGPT ve valores calculados, no fórmulas. 📆 Ejemplo: una venta del 26-feb-2024 se clasifica en febrero.
🧠 2️⃣ ELECCIÓN DEL ROL
🎭 Define el enfoque con un “rol” en el prompt:
🗣️ Prompt base:
“Actúa como analista de datos. Lee el Excel y cuéntame qué encuentras.”
⚙️ 3️⃣ CÓMO RAZONA EL LLM
🧩 Proceso interno:
1️⃣ Entiende tu instrucción en lenguaje natural.
2️⃣ Genera código (Python/SQL).
3️⃣ Ejecuta el código y muestra resultados.
✅ Resultado: métricas exactas + gráficas precisas + interpretación.
📊 4️⃣ PEDÍ MÉTRICAS Y GRÁFICAS CORRECTAS
🎯 Sé concreto y detallado:
⚠️ Revisá siempre: una tendencia por conteo ≠ una tendencia real de ventas.
⏸️ 5️⃣ SI EL ANÁLISIS SE DETIENE
😶 A veces el proceso se “pausa”.
✔️ Paso 1: clic en pausa.
🔄 Paso 2: clic en Try again.
➡️ GPT-5 reinicia y completa el análisis.
Daniel Arellano
No esta el archivo XLS.
Subieron un PDF y nada que ver...
Luis Nevarez Trejo
Es cierto
Jacobo Cosme
aqui les dejo el enlace al xlsx
Juliana Andrea Jiménez Buitrago
De acuerdo aL documento adjunto, necesito que pienses y actúes como el chief marketing officer y me ayudes a tomar la mejor decisión para saber ¿dónde invertir el dinero del e-commerce para poder crecer los siguientes meses? necesito que crees gráficas y una explicación super especifica, justificando el por qué debería de invertir el dinero en la recomendación.
Perfecto — ya preparé análisis cuantitativo y gráficas que me ayudan como CMO a tomar una decisión. Abajo te doy:
1) Recomendación ejecutiva (decisión del CMO)
Invertir el presupuesto del e-commerce priorizando:
Esta asignación está diseñada para aumentar volumen (ventas) rápidamente y, al mismo tiempo, mejorar la rentabilidad y la estabilidad en el mediano plazo.
2) Justificación cuantitativa (por qué esta asignación)
Datos claves extraídos
Interpretación: la variación de ingresos se explica por el volumen de ventas, no por cambios en el ticket promedio. Es decir: si queremos subir revenue, es más efectivo vender más unidades que intentar subir precio/valor por venta — al menos con los datos actuales.
Hallazgos operativos en las gráficas
Por qué priorizar Performance Ads (35%)
Por qué priorizar Retención & CRM (25%)
Por qué invertir en CRO (15%)
SEO/Contenido y Testeo de Promos (10% + 10%)
Analytics & Data (5%)
3) Plan operativo y KPIs (3 meses)
A) Performance Ads — 35% (acciones concretas)
B) Retention & CRM — 25%
C) CRO & UX — 15%
D) Contenido + SEO — 10%
E) Testing Productos / Promos — 10%
F) Analytics & Data — 5%
4) Expectativas numéricas y escenarios (estimaciones)
Nota: estas son estimaciones basadas en el comportamiento observado (ticket estable, revenue driven by volume). Ajusta metas según rendimiento real.
Estos escenarios asumen que el CAC se mantiene o mejora con CRO y retention; por eso es crítico ejecutar todas las piezas en paralelo (ads + CRO + CRM).
5) Riesgos y mitigaciones
6) Qué necesito que me entregues del equipo para ejecutar (lista prioritaria)
7) Visualizaciones generadas
He generado y mostrado las siguientes gráficas (ya visibles):
También subí una tabla de propuesta de presupuesto con porcentajes y razonamiento.
8) Recomendación puntual y frase de cierre (decisión CMO)
Decisión: aumentar presupuesto destinado a adquisición escalable (Performance Ads) siempre simultáneamente con inversión en CRM/retención y CRO. Priorizar growth por volumen (ads) y proteger margen/estabilidad con retention y optimización de conversión. Esa mezcla maximiza la probabilidad de convertir inversión publicitaria adicional en crecimiento sostenido de revenue (no solo picos).
Jose Edilbero Duran Forero
PERFECTA
David Guzmán
Misión: ¿Dónde y cómo invertir para crecer ventas?
Tesis: Dado que Sales impulsa fuertemente el Revenue, prioriza inversiones que aumenten órdenes (tráfico + conversión) y que mantengan ticket sin fricción. Propongo 5 frentes con metas cuantificables.
1) Performance Marketing enfocado en nuevos compradores y remarketing
2) CRO: optimización de conversión onsite (quick wins 60–90 días)
3) CRM & Lifecycle (retención y frecuencia)
4) Merch & Bundles para defender ticket sin fricción
5) Calendario comercial y anticipación estacional
Cuánto invertir (modelo guía)
Punto de partida con márgenes típicos de retail (ajusta a tu P&L):
Gráficos de sustento (ya generados arriba)
Verificación y manejo de errores
Próximos pasos (rápidos y concretos)
Mateo Montoya Henao
✨ Resumen Visual de la Clase: Análisis de Datos de E-commerce con ChatGPT ✨
1. La Idea Central (El Core 💡): Aprendimos a utilizar ChatGPT para analizar datos de ventas de un e-commerce y cómo estructurar prompts efectivos para obtener insights útiles.
2. Puntos Clave (En viñetas 📌):
3. El Ejemplo o Dato Crucial 🚀: Un dato clave es que ChatGPT puede crear gráficos a partir de datos de Excel, utilizando código para resolver problemas complejos en el análisis.
4. Conexión o Siguiente Paso 🔗: Este conocimiento es esencial para optimizar decisiones de marketing y ventas, permitiendo a los profesionales dirigir inversiones efectivas en e-commerce.
ERNESTO ALEXANDER GONZÁLEZ GUARDADO
Andrés Felipe Pinzón Cabrera
Acá comparto mi prompt, a pesar que el documento esta en pdf y utilice ChatGPT el modelo gratuito:
Prompt: Actua como si fueses Chief Marketing Officer y analiza este documento.
Luego de analizar a detalle este documento, quiero que me digas las 3 mejores opciones para invertir el dinero del e-commerce para poder crecer los próximos meses de forma Estable.
Cuando descubras cuales son las 3 mejores opciones de inversión, necesito que me argumentes de forma concreta y sencilla la justificación de las opciones que escogiste.
Respuesta del LLM: Perfecto — actúo como tu CMO. Revisé en detalle el reporte de ventas (meses, ventas unitarias y ticket promedio). Los datos clave que usé del documento: ingresos mensuales, unidades vendidas y ticket promedio (ej. julio-25: $4,108,034.60 y 5,464 ventas; ticket promedio ~$751.84).
1) Resumen ejecutivo corto (insights principales)
2) Las 3 mejores opciones para invertir (ordenadas por prioridad para crecimiento estable)
Opción A — Optimización de conversión & experiencia (CRO + checkout)
Qué invertir: A/B testing, mejora de velocidad web, optimización móvil, simplificación del checkout (1-click, menos campos), testing de páginas de producto y pago. Por qué: con un ticket promedio ya alto y estable, cada pequeño % de aumento en conversión se traduce directamente en ingresos recurrentes sin necesidad de aumentar gasto en adquisición. Es la forma más “eficiente” y de menor riesgo para subir ingresos. Datos usados: ingresos actuales (jul-25 $4,108,034.60). Impacto esperado (ejemplos numéricos):
Opción B — Retención y ciclo de vida del cliente (CRM: email, SMS, suscripciones, loyalty)
Qué invertir: plataforma CRM (o mejorar la existente), flujos automatizados (recuperación carrito, cross-sell post-compra, win-back), programa de lealtad, inversión en SMS/Push para clientes. Por qué: aumentar la frecuencia de compra y el LTV es la forma más estable de crecimiento; reduce dependencia de conversiones nuevas y suaviza mes a mes la variabilidad observada. Con ticket promedio estable, aumentar repetición +1 compra/cliente/año produce crecimiento predecible. Impacto esperado (ejemplos): si la recurrencia sube 10% conservadoramente, eso puede traducirse en 5–8% de uplift de revenue anualizado (dependiendo de base clientes activos). KPIs a medir: tasa de repeat purchase, LTV, % de ingresos por clientes recurrentes, open/click rates. Presupuesto sugerido inicial: 20–30% del budget — incluye tecnología (CRM/automation), creatives para flows y descuentos controlados.
Opción C — Adquisición escalable y creativa (paid ads focalizados + remarketing)
Qué invertir: escalar canales con mejor ROAS (search/paid social/remarketing), producir creativos A/B (video corto, UGC), y dedicar presupuesto a remarketing dinámico y prospecting HO-TO-BO (top of funnel → retargeting). Por qué: para crecimiento adicional se necesita más tráfico, pero debe ser tráfico rentable y bien convertido. Invertir en creatives y en optimización de funnel (embudo) reduce el riesgo de quemar presupuesto. Complementa CRO y CRM (canales alimentan los flujos de retención). Impacto esperado: bien optimizado, esperar un ROAS > breakeven; con un aumento controlado del gasto de adquisición puedes buscar +5–15% de revenue en 2–4 meses. KPIs a medir: CAC, ROAS, CPA por objetivo, % tráfico nuevo vs recurrente, coste por adquisición. Presupuesto sugerido inicial: 40–60% del budget (pero escalado solo si ROAS objetivo se mantiene).
3) Propuesta de asignación práctica (ejemplo para presupuesto incremental)
4) Justificación concreta y sencilla (resumen)
5) Plan de 90 días (acciones concretas, rápido)
6) KPIs de éxito (qué revisar semanalmente/mensualmente)
Si quieres, hago ahora un plan más detallado con acciones específicas de CRO (lista de 10 tests), flujos de email/SMS exactos para implementar y un ejemplo de control de presupuestos por canal (looming plan con números). ¿Quieres que lo haga y lo deje en formato visual/PDF?
ERNESTO ALEXANDER GONZÁLEZ GUARDADO
ERNESTO ALEXANDER GONZÁLEZ GUARDADO
Jesús Fidel Campa Miranda
Ya no se tiene el XLSX, pero se usa el pdf, para resolver el problem tiene que ser genérico donde se trabaja principalmente en punto de mercadotecnia para que se tengan mas clientes. Ese mes. Se tiene el siguiente resultado <resultado>
Python
import pandas as pd # Revenue Data extracted from the PDF data_revenue = { 'Month': [ 'Jan-24', 'Feb-24', 'Mar-24', 'Apr-24', 'May-24', 'Jun-24', 'Jul-24', 'Aug-24', 'Sep-24', 'Oct-24', 'Nov-24', 'Dec-24', 'Jan-25', 'Feb-25', 'Mar-25', 'Apr-25', 'May-25', 'Jun-25', 'Jul-25' ], 'Revenue': [ 4006087.12, 3801358.89, 3971822.61, 3757966.00, 3943488.85, 3882377.70, 4019428.63, 3885637.24, 3806588.01, 3978621.01, 3924666.04, 4032349.37, 3825628.71, 3351263.51, 3916928.94, 3849841.49, 4017413.81, 3983198.44, 4108034.60 ] } df_rev = pd.DataFrame(data_revenue) # Find the maximum revenue max_revenue = df_rev['Revenue'].max() max_month = df_rev.loc[df_rev['Revenue'] == max_revenue, 'Month'].iloc[0] # Calculate the gap and percentage increase needed df_rev['Gap_to_Max'] = max_revenue - df_rev['Revenue'] df_rev['Pct_Increase_Needed'] = (df_rev['Gap_to_Max'] / df_rev['Revenue']) * 100 # Filter out the max month itself (gap is 0) df_gap = df_rev[df_rev['Revenue'] < max_revenue].copy() # Sort by Gap descending (months that need the most help first) df_gap = df_gap.sort_values(by='Gap_to_Max', ascending=False) # Formatting for display df_gap['Revenue'] = df_gap['Revenue'].map('${:,.2f}'.format) df_gap['Gap_to_Max'] = df_gap['Gap_to_Max'].map('${:,.2f}'.format) df_gap['Pct_Increase_Needed'] = df_gap['Pct_Increase_Needed'].map('{:.2f}%'.format) print(f"Mes con mayor Revenue: {max_month} (${max_revenue:,.2f})") print(df_gap[['Month', 'Revenue', 'Gap_to_Max', 'Pct_Increase_Needed']].to_string(index=False))
Salida de código
Mes con mayor Revenue: Jul-25 ($4,108,034.60) Month Revenue Gap_to_Max Pct_Increase_Needed Feb-25 $3,351,263.51 $756,771.09 22.58% Apr-24 $3,757,966.00 $350,068.60 9.32% Feb-24 $3,801,358.89 $306,675.71 8.07% Sep-24 $3,806,588.01 $301,446.59 7.92% Jan-25 $3,825,628.71 $282,405.89 7.38% Apr-25 $3,849,841.49 $258,193.11 6.71% Jun-24 $3,882,377.70 $225,656.90 5.81% Aug-24 $3,885,637.24 $222,397.36 5.72% Mar-25 $3,916,928.94 $191,105.66 4.88% Nov-24 $3,924,666.04 $183,368.56 4.67% May-24 $3,943,488.85 $164,545.75 4.17% Mar-24 $3,971,822.61 $136,211.99 3.43% Oct-24 $3,978,621.01 $129,413.59 3.25% Jun-25 $3,983,198.44 $124,836.16 3.13% Jan-24 $4,006,087.12 $101,947.48 2.54% May-25 $4,017,413.81 $90,620.79 2.26% Jul-24 $4,019,428.63 $88,605.97 2.20% Dec-24 $4,032,349.37 $75,685.23 1.88%
Aquí tienes el análisis completo de los meses que deben aumentar sus ingresos para igualar al mes récord, que es Julio de 2025 con $4,108,034.60.
He ordenado la lista desde el mes que necesita mayor esfuerzo (mayor diferencia) hasta el que está más cerca.
🚩 Top 3 Meses Críticos (Mayor Brecha)
Estos meses requieren la estrategia más agresiva, ya que están más lejos de la meta ideal.
Nota: La reaparición de Febrero (tanto en 2024 como 2025) y Abril en esta lista "roja" confirma una estacionalidad negativa clara a inicios de año.
⚠️ Meses con Brecha Media (Necesitan Aumento del 5% al 8%)
Estos meses tienen un rendimiento decente pero aún tienen un margen de mejora significativo.
✅ Meses Cerca de la Meta (Brecha Menor al 5%)
Estos meses son fuertes y solo requieren pequeños ajustes para alcanzar el máximo histórico.
Conclusión para tu reporte:
Mientras que Febrero es la prioridad #1, no pierdas de vista Abril. Aparece consistentemente con bajo rendimiento (Abril 2024 requiriendo +9% y Abril 2025 requiriendo +6.7%). Una estrategia secundaria debería enfocarse en "revitalizar la primavera" para levantar esos números.
</resultado>
Leonardo David Moncada Ramirez
PROMPT 1:
Actua como analista de datos, por favor analiza y determina los meses fuertes y debiles en ventas que se han tenido en el ecommerce, resalta los posibles motivos de los resultados obtenidos basandote UNICAMENTE en el archivo que te comparto. Expresa tus ideas en un lenguaje entendible, claro y sin ambiguedades.
PROMPT 2:
Ahora con los datos analizados de los meses fuertes y debiles en ventas de acuerdo al analisis de datos del archivo que te comparti y llegada a la conclusion, actua como un experto en Marketing, genera extrategias para aumentar las ventas de los meses fuertes y aumentar las ventas en los meses debiles. Expresa tu estrategia en un lenguaje claro y preciso, sin ninguna ambiguedad.
PROMPT 3:
De acuerdo a tu analisis y estudio como Experto en Marketing de este ecommerce y con la informacion basada UNICAMENTE en el archivo que te comparti, Que meses requieren mayor inversion y seguimiento? y, Que meses se deben aprovechar para generar ganancias sin tanta inversion? Dame una explicacion detallada, precisa, entendible y sin ambiguedades.
Resultado final del ultimo PROMPT (Conclusion):
Thael Enmauel Matos Melo
<u>Prompt:</u>
<rol> Actua como un Data Engeenier con especialidad en Big Data y e-comerce, eres experto en el uso de Excel y Power Query, Pivot y DAX. </rol>
<requerimiento> Analiza el excel y cuentame que de se trata. </requerimiento>
<limites>
Utiliza 500 palabras. Se coinciso y utiliza un lenguaje medio, no tecnico, para alguien con conocimiento de finanzas pero que no es economista, ni contador.
</limites>
<u>Resultado:</u>
Este archivo de Excel corresponde a un reporte de ventas de un e-commerce, estructurado como un pequeño modelo de datos (tipo Power BI o análisis en Excel avanzado). Está organizado en 4 hojas principales que se relacionan entre sí.
1. Estructura general
El archivo no es solo una tabla plana, sino un sistema con:
Esto indica que está diseñado para análisis dinámico (tablas dinámicas, Power Pivot o DAX).
2. Hoja: Sales (Ventas resumidas)
Contiene:
Qué representa: Es un resumen mensual de ventas. Permite ver:
Ejemplo:
👉 Sirve para análisis de desempeño general (KPIs).
3. Hoja: Products (Productos)
Incluye:
Qué representa: Es el catálogo de productos del e-commerce.
👉 Permite analizar:
4. Hoja: Customers (Clientes)
Contiene:
Qué representa: Base de clientes del negocio.
👉 Permite análisis como:
5. Hoja: Transactions (Transacciones)
Es la tabla más importante. Contiene:
Qué representa: Cada fila es una compra real.
👉 Aquí está el detalle operativo del negocio:
6. Cómo se conecta todo
Este archivo funciona como un modelo relacional:
👉 Es el típico esquema de análisis:
Diego Alejandro Muñoz Arcos
Prompt 1: Responde como un prompt engineering. Mejora la siguiente peticion:
Responde como un experto en analitica de datos y director de marketing para reponder a la siguiente pregunta: ¿Donde invertir el dinero el siguiente mes para hacer crecer las ventas del e-commerce? Debes basarte extrictamente en la infomracion del documento adjunto reporte-de-ventas.xlsx Explica tu respuesta Se directo y claro
Respuesta de la IA: Actúa como un experto en analítica de datos y director de marketing. Tu tarea es responder a la siguiente pregunta de manera directa, clara y accionable:
Pregunta: ¿Dónde invertir el presupuesto el próximo mes para aumentar las ventas del e-commerce?
Instrucciones:
reporte-de-ventas.xlsx. No hagas suposiciones fuera de lo que el documento muestra.Prompt 2: (Promt anterior sin modificaciones)
Respuesta de la IA:
Recomendaciones de Inversión para el Próximo Mes
🎯 PRIORIDAD 1: Furniture (30-40% del presupuesto)
Justificación:
Productos estrella a impulsar:
🎯 PRIORIDAD 2: Electronics (25-30% del presupuesto)
Justificación:
Productos específicos:
🎯 PRIORIDAD 3: Entertainment (15-20% del presupuesto)
Justificación:
🎯 TÁCTICAS COMPLEMENTARIAS (10-15% del presupuesto)
A. Segmento de Edad 66+ (5-7%)
B. Cross-selling Baby + Outdoors (5-8%)
⚠️ LIMITACIONES Y RIESGOS
Resumen Ejecutivo
Concentra 70-80% del presupuesto en el triángulo ganador: Furniture (40%) + Electronics (30%) + Entertainment (15%). Destina el 20-30% restante a marketing dirigido al segmento 66+ y estrategias de cross-selling.
Prompt 3: Crea una grafica para entender mejor tu respuesta
Respuesta de la IA: He creado un dashboard visual que resume las recomendaciones de inversión. Los elementos clave:
🎯 Gráfico de pastel (superior izquierda): Muestra la distribución recomendada del presupuesto, con Furniture recibiendo el 40%, Electronics 30%, y Entertainment 15%.
📊 Barras horizontales: Muestran que Furniture, Electronics y Entertainment dominan tanto en ingresos totales como en momentum reciente (últimos 3 meses).
💰 Ticket promedio: Furniture destaca con $2,294 por transacción, justificando la mayor inversión.
👥 Segmento de edad: El grupo 66+ genera $21.6M (marcado en naranja), validando la inversión del 7% en este segmento.
🏆 Top productos: MicroSD Cards, Bluetooth Headphones y TV Stands dominan las ventas, todos dentro de las 3 categorías prioritarias.
Los colores del dashboard corresponden directamente a las prioridades de inversión para facilitar la interpretación visual.
Thiago Ferreira dos Santos
Primer paso adjuntar documento, seguido de consulta : ( que rol seria el mas especifico para darte como tarea para analizar estos datos. ¿ puedes generarme una respuesta basada en la solución de mi consulta ? ).
Respuesta del modelo : Analista de BI comercial especializado en ventas retail y rentabilidad.
PROMPT : “Actúa como Analista de BI comercial especializado en ventas retail y rentabilidad. Analiza este archivo Excel con las hojas Sales, Products, Customers y Transactions. Identifica tendencias de facturación, evolución del ticket medio, categorías más relevantes, patrones de compra por cliente/segmento y oportunidades de mejora comercial. Devuelve: 1) resumen ejecutivo, 2) KPIs clave, 3) hallazgos accionables, 4) anomalías o riesgos en los datos, 5) recomendaciones priorizadas por impacto, diferenciando siempre entre hechos, inferencias y supuestos.”
Primera valoración del análisis (He detectado ya un hallazgo importante: la caída de febrero de 2025 no es un problema de ticket, sino sobre todo de volumen de ventas. Sigo desglosando ahora qué categorías y segmentos explican mejor el negocio.)
Analices del modelo una vez analizado el documento en hatgpt 5.4
Aquí tienes el análisis con foco de negocio y separando hechos, inferencias y limitaciones/supuestos.
1) Resumen ejecutivo
2) KPIs clave
3) Hallazgos accionables
4) Anomalías o riesgos en los datos
5) Recomendaciones priorizadas por impacto
Detalles / supuestos
Aquí tienes el análisis con foco de negocio y separando hechos, inferencias y limitaciones/supuestos.
1) Resumen ejecutivo
2) KPIs clave
3) Hallazgos accionables
4) Anomalías o riesgos en los datos
5) Recomendaciones priorizadas por impacto
Detalles / supuestos
Grafica creada por el modelo.
Dato clave de la gráfica:
¿ Tras el analices del documento, dónde invertirías el dinero para poder crecer en el siguiente mes las ventas de este negocio? ¿ Puedes crear una grafica para respaldar tu propuesta ?
Primera respuesta del modelo : Voy a basar la recomendación en los datos del Excel, no en intuición: primero identifico dónde hay más retorno potencial para el próximo mes y luego te genero una gráfica que lo respalde.
Respuesta Final : Sí. Tras analizar el archivo, invertiría primero en captación/remarketing de Electronics y Entertainment. Motivo: son las categorías que mejor combinan tamaño actual + crecimiento reciente + ticket alto.
Detalles / supuestos Asumo que “siguiente mes” es agosto de 2025, porque el último mes del archivo es julio de 2025. No hay datos de margen, CAC, stock ni devoluciones, así que esta recomendación está optimizada para crecer ventas, no para maximizar beneficio neto.
Gráfica de respaldo:
Jocelyn Marcella Castro de Aguilar
Marce, si yo fuera el CMO de tu e-commerce y tuviera que decidir dónde poner más dinero para escalar, invertiría así 👇
🎯 1️⃣ PRIORIDAD #1: Adquisición + Creativos (Paid Media)
Tu problema no es precio. No es ticket. No es producto.
👉 Es crecimiento plano en volumen.
📌 Invertiría más en:
🔥 Meta Ads (Facebook + Instagram)
Por qué aquí: Porque ya tienes volumen de ventas alto (5,000+ mensual). Eso significa que el pixel ya tiene data potente.
🔥 Creativos nuevos cada mes
El 70% del rendimiento en e-commerce hoy depende del creativo.
Yo asignaría presupuesto fijo mensual para:
Si no renuevas anuncios, te estancas. Y tus números muestran estancamiento.
🎯 2️⃣ PRIORIDAD #2: Retención y recompra (dinero fácil)
Aquí está tu oro escondido 💰
Ya vendes 5,000+ órdenes al mes. Eso es una base enorme.
Invertiría fuerte en:
📩 Email + WhatsApp Automation
Si subes solo 10% la recompra: Podrías sumar $300k–$400k sin gastar más en ads.
🎯 3️⃣ PRIORIDAD #3: Aumentar Ticket Promedio
Tu ticket promedio ronda $740–$758.
Si lo llevamos a $820:
Invertiría en:
Esto requiere: Optimización de tienda + CRO (Conversion Rate Optimization).
📊 ¿Dónde NO invertiría más por ahora?
❌ Branding vacío sin estrategia de performance ❌ Descuentos agresivos ❌ Productos nuevos sin validación ❌ Influencers grandes sin ROI claro
💡 Si me das $100,000 extra para invertir, lo distribuiría así:
🚀 Resumen claro, Marce:
Tu negocio no necesita reinventarse. Necesita:
👉 Más tráfico calificado. 👉 Más recompra. 👉 Más ticket promedio.
Yesid Gómez
El archivo de la clase está subido como un PDF, no das da acceso a todos los datos de las otras horas del excel.
Jacobo Cosme
aqui les dejo el enlace al xlsx
Daniel Choxin
Sugiero acá poder considerar las consecuencias de subir información sensible de una empresa para su análisis. ya que la propia IA dice lo siguiente: "existe el riesgo de que esos datos se filtren o sean accedidos por terceros si la plataforma no está adecuadamente protegida."
Pedro Antonio Molleja Hernandez
Buenas Tardes, la tarea es:
¿Dónde invertir el presupuesto para incrementar ventas?
Para ello necesito la hoja Excel completa con sus 4 pestañas, en los "Archivos de la clase" solo hay un PDF que corresponde a la primera pestaña del libro Excel... Entonces como analizar donde Invertir, si NO tengo la base de datos de productos. Pieza clave para saber en que invertir.
No se puede hacer el ejercicio porque falta información. Mi comentario lo hice el 10 Nov 2025, a esta fecha no hay información completa.
No se si es un error, o una prueba. Pero con lo disponible, no se puede completar la tarea.
Esteban Vasquez Valencia
Acabo de hacer el reporte de la clase mencionando que no se encuentra el archivo xlsx. Esperando que lo publiquen pronto y volver a hacer el reto.
José Mauricio Escobar Rodríguez
1
Subir el archivo al modelo de lenguaje
2
Asignar un rol especializado al modelo
3
El modelo genera código para procesar
4
Revisar y validar los resultados obtenidos
5
Refinar el prompt con métricas específicas
Victor Alejandro Esquivel Valencia
:)
Manuel Francisco Marrugo Rondon
Primero, al no ser experto en marketing acudiré a la IA simulando que ella es la CEO de la empresa.
Prompt 1: Vamos a descubrir las expectativas de un jefe
Eres el CEO en una empresa de e-commerce que compite con mercado libre y solicitas a tu CMO (Chief marketing officer) un plan para incrementar las ventas de sus productos en el próximo mes, describe en 500 caracteres usando bullet points los aspectos relevantes que esperas encontrar en el plan.
Revisión 1:
Eres el CEO en una empresa de e-commerce que compite con mercado libre y solicitas a tu CMO (Chief marketing officer) un plan basado en el análisis de datos, que busca saber como invertir el dinero que tienen presupuestado para incrementar las ventas de sus productos en el próximo mes, describe en 500 caracteres usando bullet points los aspectos relevantes que esperas encontrar en el plan.
Prompt 2:
Lee este documento.
¿Que rol prefieres que se asigne para lograr definir un plan de incremento de ventas el próximo mes?
Dame 3 alternativas priorizadas, es decir la 1 es la que más prefieres y la 3 es la que menos.
Usa bullet points y 500 caracteres máximo.
Prompt 3:
Eres el “ROL preferido del modelo” de la empresa y basado en la lectura que hiciste del documento necesito que generes un plan de incrementos de ventas únicamente basado en la información que tienes disponible, no inventes nada. Tienes 1500 caracteres y 5 bullet points se muy especifico en las acciones, si necesitas hacer un trabajo interno de "Analizar tendencias" entre otros puedes hacerlo. Usa estas dos categorías, acciones sobre productos y clientes.
Alirio Ernesto Gallegos Gonzalez
Adjunto mis resultados del reto :
prompt 1:
Actua como Experto en Marketing, y analista de datos, para analizar el comportamiento de las ventas reflejadas en la hoja de excel que te comparto, con el comportamiento de las ventas de Enero 2024 a Julio 2025. Después te solicitare el analisis concreto que necesito.
Resultado :
Perfecto. Ya tengo identificado y estructurado el archivo de ventas que compartiste: reporte-de-ventas-1...xlsx, con las hojas Sales, Products, Customers y Transactions.
Voy a asumir el rol de experto en Marketing + Analítica de Datos, y cuando me solicites el análisis concreto trabajaré considerando, entre otros:
Además, separaré claramente datos observados de interpretaciones o hipótesis, para evitar confundir correlación con causalidad.
Cuando me indiques el análisis específico que necesitas, utilizaré directamente los datos del Excel.
Prompt 2:
Necesito que las ventas crezcan el proximo mes, en base a esto analiza los productos que nos han generado el mayor revenue, y cuales productos pueden tener potencial de crecimiento en ventas, para obtener mayor revenue el proximo mes, en base a estos resultados, continuare solicitandote más analisis.
Resultado :
No quiero darte un análisis especulativo: para responder correctamente necesito calcular sobre el Excel qué productos concentran el revenue y cuáles muestran señales cuantitativas de potencial de crecimiento hacia el próximo mes. En este momento la herramienta de análisis del archivo no me permite ejecutar ese cálculo.
Cuando me envíes una nueva solicitud, puedo retomar directamente desde el Excel que ya compartiste y enfocarme en:
Y, sobre todo, convertiré los resultados en una estrategia concreta para aumentar el revenue del próximo mes, no solamente en una descripción estadística.No quiero darte un análisis especulativo: para responder correctamente necesito calcular sobre el Excel qué productos concentran el revenue y cuáles muestran señales cuantitativas de potencial de crecimiento hacia el próximo mes. En este momento la herramienta de análisis del archivo no me permite ejecutar ese cálculo.
Cuando me envíes una nueva solicitud, puedo retomar directamente desde el Excel que ya compartiste y enfocarme en:
Y, sobre todo, convertiré los resultados en una estrategia concreta para aumentar el revenue del próximo mes, no solamente en una descripción estadística.
Prompt 3:
Perfecto, desarrolla los puntos del 1 al 7, que has propuesto y elabora una estrategia que nos puedas sugerir para aumentar el revenue del proximo es. Apoyate de graficos para poder presentar la propuesta a los directivos de la empresa, elabora una presentacion profesional.
Resultado :
He desarrollado el análisis solicitado y preparé una presentación ejecutiva profesional, con gráficos y una estrategia de crecimiento para el próximo mes.
Principales conclusiones
La estrategia que propongo es no intentar aumentar ventas promocionando todo el catálogo, sino distribuir el esfuerzo en tres frentes:
DEFENDER → ACELERAR → POTENCIAR
Es decir, proteger los productos que ya generan mucho revenue, acelerar los que muestran fuerte crecimiento y utilizar campañas/bundles para convertir productos emergentes en nuevos generadores de revenue.
Esta aproximación es consistente con prácticas de Revenue Growth Management, que recomiendan combinar gestión de portafolio, pricing/promociones, analítica y reasignación de recursos hacia las oportunidades con mayor potencial.
Presentación para Dirección
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La presentación incluye:
Importante: el análisis utiliza el período disponible en el archivo y toma julio de 2025 como último mes observado.
Para la siguiente etapa podemos profundizar bastante más: clientes + productos + departamentos + frecuencia de compra + ticket promedio, y construir un modelo que nos permita determinar exactamente qué clientes deberíamos atacar con qué productos para conseguir esos US$205 mil adicionales. Ese sería el siguiente nivel de la estrategia.
Presentacion_Estrategia_Crecimiento_Revenue_Julio2025.pptxPresentationOpen file.
Luis Hernando Aguirre Martinez
analista de datos financieros y de costos, que es lo que trabajo
Adriana Vargas
