Tomar mejores decisiones con datos en una pyme significa responder con las cifras del propio negocio las preguntas que hoy se resuelven por intuición.
Saber qué producto deja ganancia, qué cliente vale la pena cuidar y por qué se cae una venta hace la diferencia entre andar a ciegas y elegir una ruta de trabajo segura. No hace falta un departamento de analítica para empezar.
Un estudio con más de 487.000 establecimientos en España demuestra exactamente este punto.
Las pequeñas empresas que recibieron cada mes un informe legible con sus ventas comparadas con las de los negocios cercanos, sin ningún consejo adjunto, aumentaron sus ingresos hasta un 9% (Galdón-Sánchez, Gil y Uriz-Uharte, Journal of Political Economy, 2025).
Ver los datos ordenados cambia la manera de tomar decisiones.
¿Qué son los datos y por qué las empresas deberían analizarlos?
Los datos son una colección de hechos, números o registros en bruto que, al ser organizados y procesados mediante análisis, se transforman en conocimiento estratégico y de alto valor para las organizaciones.
Las empresas deben analizar esta información porque les permite sustituir la intuición por decisiones basadas en hechos, optimizar sus costos operativos, comprender profundamente el comportamiento de sus clientes y anticipar tendencias del mercado, lo que se traduce de manera directa en una mayor rentabilidad y ventaja competitiva.
La inteligencia artificial hace que ver los datos deje de ser difícil y ahora ya no se demora días, puedes hacerlo en minutos.
¿Cómo toman las decisiones las pymes cuando no tienen datos?
Cuando una pyme no mide ni organiza sus datos, las decisiones se toman por inercia, urgencia, flujo de caja, volumen de ventas o percepción personal. La experiencia y la buena o mala intuición de los directivos terminan siendo la ley, pero muy pocas veces hay un objetivo que seguir.
La mayoría de las empresas con las que hemos tenido acercamiento tienen una sola cosa en mente: leads.
Los leads son esos acercamientos valiosos que las empresas pueden convertir en ventas a través de un contacto con un nuevo cliente. Esos leads pueden ser calificados por la mayor o menor oportunidad que tiene el negocio para cerrar la venta según la disposición que tiene el comprador.
Y sí, los leads son importantes, pero… una pyme o una empresa empieza a tomar malas decisiones cuando la única cifra que mira son las ventas o los leads por falta de otros datos.
Los leads solo dicen cuántas personas se contactaron, las ventas solo dicen cuánto dinero entró, pero no cuánto quedó ni cuál es la rentabilidad, ni qué quería el cliente que nos contactó, ni cuántos contactos fueron efectivos, qué producto les interesa más o cuál fue la causa de la venta.
Y ahí viene el principal problema. Las decisiones que más dinero cuestan suelen ser las que se toman por intuición porque parecían obvias:
- Está llegando mucha gente por pauta; hay que invertir más dinero para vender más.
- Comprar más inventario de un producto que se vendió bien el mes anterior.
- Dar por hecho que el producto más rentable es el que más se vende.
- Perseguir constantemente clientes nuevos y descuidar al que compra cada mes.
- Medir al equipo por la cantidad de ventas y no por el margen de ganancia o los clientes que gestiona.
- No darle importancia a las preguntas y quejas de los clientes porque igual se sigue vendiendo cada mes.
- Hacer descuentos promocionales para aumentar la cantidad de ventas percibidas.
- Cambiar de proveedor y el costo por aumentar márgenes de ganancia.
El riesgo de este modelo no es que la empresa no venda, sino que termina trabajando el doble para ganar lo mismo o menos, mientras sostiene ineficiencias invisibles que solo se descubren cuando el flujo de caja está a punto de extinguirse.
Caso de estudio: el negocio que decidió dejar de vender uno de los productos con más ventas
En una prueba de concepto de inteligencia artificial realizada por Norter.co para un almacén local, analizamos alrededor de 12 meses de facturación para un total de 300 productos distintos.
Nuestro objetivo: encontrar el producto más rentable y comparar su rentabilidad con los más vendidos del negocio.
Los datos iniciales: el almacén tenía un producto muy rentable cuyo margen de ganancias mensual era del 59% y tenía otro producto con las mismas ventas promedio, pero con un margen de ganancia de apenas el 14%.
Ambos productos contaban con clientes propios y movimiento constante en la caja, pero el segundo producto tenía un costo de adquisición un 72% más alto que el primero. Mirando solo las ventas de forma superficial, los dos funcionaban y generaban ganancias al mes.
El análisis: cruzamos tres datos que nunca se habían mirado juntos en ese almacén:
- El costo porcentual de cada producto al por mayor.
- La proyección de ventas a mayor escala por producto.
- La proyección de ventas calculadas del producto con mayor margen de ganancia basándonos en las tendencias de ventas de meses anteriores.
Hallazgos:
- Al invertir en el segundo producto, el cliente estaba asumiendo una pérdida potencial (costo de oportunidad) del 89% sobre su rentabilidad.
- Para obtener la misma ganancia que dejaba vender 20 unidades al mes del segundo producto, el almacén solo tenía que vender 4 unidades del producto con mayor margen.
- El segundo producto dependía de tendencias esporádicas de compra, mientras que el primero tendía a aumentar su demanda de forma constante.
La decisión: se planteó dejar de vender el producto de bajo retorno y reinvertir ese capital exacto para aumentar el inventario del producto principal.
Resultados:
- El almacén perdió a los clientes exclusivos del producto retirado, lo que significó un menor volumen bruto de ventas mensuales.
- La cantidad de ventas del producto estrella no aumentó considerablemente, pero gracias a su margen, superó por más del doble las ganancias que antes dejaba el producto retirado.
- Bajaron los costos de operación, ya que el negocio requería menos inventario que comprar, almacenar y despachar a domicilio.
Conclusión: entender los datos cambia la forma de mirar un negocio. No siempre hacen falta cientos de clientes comprando muchas cosas; a veces bastan unas decenas realizando recompras de los productos correctos.
¿Cómo empezar a tomar decisiones basadas en datos, aunque todavía no uses IA?
Tomar decisiones basadas en datos es un método antes que una herramienta, y el método funciona en una hoja de cálculo o en cientos de facturas digitales. La inteligencia artificial lo acelera y lo amplía, pero el orden de los pasos es el mismo con ella o sin ella.
1. Escribe la decisión que quieres tomar
Hazte preguntas que sea importante responder o sobre las que siempre has tenido dudas y puedas tomar acciones sobre ellas.
“¿Qué producto deja más ganancia por cada peso invertido en mi inventario?” es una buena pregunta, pero “Quiero entender mis ventas” no sirve, porque no dice qué decisión va a cambiar.
2. Elige uno o dos indicadores que respondan esa pregunta
Margen de ganancia por producto, frecuencia de compra por cliente, costos de entrega o envío, diferencia en costos de proveedores. Pocos y bien elegidos valen más que un tablero lleno de indicadores.
3. Ubica dónde está cada dato y si coincide entre sistemas
Si la facturación y el inventario dicen cosas distintas sobre lo mismo, algo está mal. Organizar los datos es el primer trabajo.
En un estudio realizado a más de quinientos especialistas en análisis de información de distintas empresas, se encontró que el 64% de ellos tenían problemas con sus datos. Apenas un 12% de las personas encuestadas afirmó tener su información realmente lista para aprovechar la inteligencia artificial (Drexel LeBow y Precisely, 2024).
La mayor debilidad de las empresas en Colombia en términos de datos es su organización. En ocasiones incluso han tenido pérdidas o han invertido mal sus ganancias, solo porque sus datos son difíciles de consultar sin un contador especializado, no tienen acceso a sus herramientas o simplemente no saben tomar decisiones con los datos que estas entregan.
4. Escribe la hipótesis antes de mirar los datos
Una hipótesis es algo que tú supones que es cierto y que puedes comprobar obteniendo datos que muestran que es cierto.
“Los clientes no vuelven porque el producto es caro”.
Algunas empresas piensan que para estimular las ventas deben hacer grandes descuentos o vender los productos más baratos. Cuando esta estrategia se implementa las ventas aumentan porque el interés en el producto existe, pero abusar de este tipo de estrategias acostumbra a los clientes a esperar que los productos estén a bajo costo.
En un negocio, siempre debemos partir del hecho de que una hipótesis puede resultar verdadera o falsa. Sin importar la intuición y la experiencia que tengamos, lo único que realmente nos va a decir con certeza cuál de las dos es la correcta son los datos.
5. Cruza distintos tipos de datos
Un dato aislado por sí mismo solo describe algo. Enfrentarlo y analizarlo frente a otros datos puede darte información valiosa para tu negocio.
Ejemplo:
Facturar 1.000 ventas al mes en un restaurante puede ser un buen resultado. Pero, ¿qué tal si lo comparamos con el mes anterior, que fueron 1.900? Ahora parece un panorama desalentador.
¿Qué pasaría si esas 1.000 dejaron las mismas ganancias que el mes anterior, porque cada cliente que hizo una compra consumió más platos y la factura fue más alta?
En ocasiones las ventas no dicen nada hasta que se cruzan con otros datos y, sí, muchas empresas colombianas se rigen por la cantidad y no por la calidad de su facturación.
6. Decide y mide con el mismo indicador antes y después
Si la decisión que tomaste no logró dar un resultado satisfactorio, debes evaluar otros datos para verificar qué sucedió.
Un mal resultado generalmente ocurre cuando tomamos decisiones más con el corazón que con la razón. Una suposición errónea o una decisión basada en la intuición puede alejarnos en una dirección opuesta al resultado que queremos obtener.
En la metodología de Norter, el primer paso de cualquier proyecto es medir cómo funciona hoy el proceso, quién lo hace y con qué datos. Sin esa línea base no hay forma de saber si una decisión mejoró algo.
¿Qué hace la inteligencia artificial cuando analiza los datos de una pyme?
La inteligencia artificial no es quien genera los datos de la empresa, es quien le agrega capacidad para leer los que ya tiene, incluidos los que no parecen tener forma de medirse, como mensajes de clientes, correos, notas de los vendedores, quejas y sugerencias.
Un simple análisis de las conversaciones de tus chats con tus clientes puede revelar malos procedimientos en la atención al cliente, mal manejo de crisis o simplemente desatención en los detalles que incentivan la compra.
Además de los datos en ventas, la IA también puede darte otros tipos de información.
| Qué puede hacer la IA por tu empresa | Qué preguntas puede responderte |
|---|---|
| Entiende textos que no están en tablas | ¿De qué se quejan los clientes cuando escriben por WhatsApp? |
| Clasifica lo que llega sin orden | ¿Cuáles son las diez preguntas que más se repiten antes de comprar? |
| Cruza fuentes de sistemas distintos | ¿Cuánto deja de verdad cada producto, sumando costo, inventario y rotación? |
| Compara periodos, clientes y productos | ¿Qué clientes compraron hace seis meses y ya no compran? |
| Propone hipótesis que nadie había planteado | ¿Y si la recompra depende del tiempo de entrega y no del precio? |
| Anticipa comportamientos a partir del histórico | ¿Qué productos van a rotar más en la próxima temporada según los datos de años anteriores? |
| Convierte el análisis en informes y presentaciones | ¿Cómo nos fue el mes anterior en ventas y qué consejos le debo dar al equipo comercial? |
Mientras más datos tengamos, más información podemos obtener. La IA puede hacerlo por ti ahorrando una gran cantidad de tiempo y permitiendo tomar decisiones que puedan mejorar tu negocio.
En los proyectos de Norter logramos que descargar, cruzar e interpretar datos y crear informes, que tardaban hasta 2 y 3 días con conocimiento especializado, se haga en tan solo 2 horas.
Pero lo importante aquí no es el tiempo que ahorra la inteligencia artificial a tu equipo, sino las decisiones que puedes tomar mientras tu equipo está disponible para aumentar la capacidad de ejecución de nuevas estrategias.
La IA te permite entender la información que tu empresa tiene
Conectar las fuentes de datos de una pyme (facturación, inventario, CRM, atención al cliente, herramientas de analítica digital y más) convierte un análisis puntual en una forma de trabajar.
Con las fuentes conectadas, las empresas pueden obtener información en tiempo real de lo que ha sucedido o sucede con su negocio, los hallazgos son más confiables porque no dependen de un solo sistema, y aparecen respuestas a preguntas que antes no se sabía que se podían responder.
También se hacen más visibles algunos de los problemas más recurrentes que crean fricción con sus clientes: demoras en una cotización, qué área acumula más quejas, qué producto no se compra a la velocidad que se hacía antes, por qué canal se vende más.
Una empresa de 30 personas tiene menos manos para analizar datos que una de 300, y por eso es la que más gana cuando el análisis deja de depender de que alguien tenga tiempo.
La empresa decide qué quiere saber y qué va a hacer con la respuesta. La parte técnica, desde cómo se conectan los sistemas hasta cómo se verifica que la IA no invente cifras, le corresponde a quien implementa la solución.
Buena parte de ese trabajo lo hace la propia IA, pero necesita un humano con conocimiento que pueda crear metodologías que le permitan a la empresa explotar esta herramienta. Comprar licencias no es adoptar la IA en tu empresa: debe haber un buen acompañamiento y se debe crear una cultura para la toma de decisiones impulsada por datos.
Norter trabaja con pymes colombianas para conectar sus datos con la inteligencia artificial, creando una cultura de trabajo en tus colaboradores para que puedan integrarse y adoptar la inteligencia artificial.
Al final, la inteligencia artificial no llega a tu empresa para reemplazar el criterio de quien la construyó o de quienes trabajan en ella, sino para darle una visión más crítica sobre las decisiones que puede tomar: los datos no le quitan “el timón” al líder, simplemente le muestran con total claridad hacia dónde lo está llevando cada decisión que toma.
Leímos estos artículos antes de hablarte sobre tomar decisiones con datos.
- José Enrique Galdón-Sánchez, Ricard Gil y Guillermo Uriz-Uharte, The Value of Information in Competitive Markets: Evidence from Small and Medium-Sized Enterprises, Journal of Political Economy, vol. 133, n.º 1, 2025. Resumen en español en IESE Insight, abril de 2025.
- Drexel University LeBow College of Business y Precisely, Data Integrity Trends and Insights: 2025 Outlook, septiembre de 2024.
