Estadística Aplicada para Decisiones de Negocio
La mayoría de las decisiones caras se toman con un promedio y una planilla. Nuestra práctica de estadística aplicada convierte los datos que ya tiene tu empresa en pronósticos, experimentos y modelos de costos con su margen de error explícito, para que la dirección decida sabiendo cuánto puede equivocarse. El equipo combina estadísticos, ingenieros de datos y docencia universitaria en la materia.
Qué cubre este servicio
Qué resolvemos con estadística aplicada
- Pronósticos de demanda, ventas, tickets o flujo de caja, con intervalos de confianza.
- Diseño y lectura de experimentos (pruebas A/B) para saber si un cambio funcionó o fue ruido.
- Modelos de costeo y de costo de oportunidad para comparar alternativas antes de invertir.
- Detección de anomalías en operaciones, fraude o calidad.
- Segmentación de clientes y análisis de cohortes y retención.
- Muestreo y control estadístico de procesos para auditoría y calidad.
Cómo trabajamos
- Definimos la decisión que hay que tomar y la métrica que la mueve, antes de tocar los datos.
- Auditamos la calidad de los datos: faltantes, sesgos, cambios de definición en el tiempo.
- Elegimos el método más simple que responde la pregunta, del promedio móvil al modelo bayesiano.
- Validamos fuera de muestra: el modelo se prueba con datos que no vio.
- Entregamos el resultado con su incertidumbre y lo dejamos corriendo en producción si hace falta.
Qué recibís
- Un informe ejecutivo con la recomendación, el rango esperado y los supuestos.
- El código y el notebook reproducibles, en tu repositorio.
- Si corresponde, el pronóstico o el tablero actualizándose solo con datos nuevos.
Ejemplo: modelo de costos antes de automatizar
Antes de construir un agente o una automatización armamos el modelo de costeo: línea base, inversión, costo de operación, recupero, VAN y las alternativas descartadas. Es el mismo análisis que publicamos en nuestros casos de éxito y el que decide si un proyecto conviene o no.
Qué método conviene según la pregunta
| Criterio | Estadística descriptiva | Modelo estadístico | Machine learning |
|---|---|---|---|
| Pregunta típica | ¿Qué pasó? | ¿Por qué pasó y cuánto puede variar? | ¿Qué va a pasar en este caso puntual? |
| Volumen de datos necesario | Bajo | Bajo a medio | Medio a alto |
| Interpretabilidad | Total | Alta | Variable |
| Entrega incertidumbre explícita | No | Sí | Sólo si se diseña para eso |
Empezamos por el método más simple que responde la pregunta con la precisión necesaria.
Proceso de implementación
- 1
Diagnóstico
Analizamos tu proceso y te decimos qué automatizar, cómo y qué retorno esperar.
- 2
Implementación
Construimos la solución conectada a tus sistemas, con entregas funcionales y pruebas reales.
- 3
Operación y mejora
La dejamos funcionando, capacitamos a tu equipo y medimos resultados.
El detalle completo, con entregables por etapa, está en cómo trabajamos.
Preguntas frecuentes
¿Necesito tener un data warehouse para empezar?
No. Trabajamos con las fuentes que existan: ERP, CRM, planillas o exportaciones. Si el análisis se vuelve recurrente, recién ahí conviene automatizar la carga.
¿En qué se diferencia de un tablero de BI?
Un tablero muestra qué pasó. La estadística aplicada estima qué va a pasar, cuánto puede variar y si una diferencia es real o ruido. Muchas veces el resultado termina alimentando un tablero.
¿Cuánto tarda un análisis?
Un pronóstico o un experimento acotado lleva entre dos y cuatro semanas, incluida la validación con datos fuera de muestra.
¿Tenés una decisión cara que hoy se toma con un promedio?
Contanos la decisión y los datos que tenés, y te decimos qué análisis la respalda.