ConnectaTech: Transformando desafíos en oportunidades
Del dato a la acción: patrones y decisiones claves
ConnectaTech, una empresa de e-commerce que vende productos digitales y físicos, experimentó un crecimiento acelerado. Sin embargo, este aumento trajo consigo una avalancha de tickets de atención al cliente, generando saturación y menor satisfacción.
El análisis de los datos permitió identificar patrones clave en el comportamiento de los usuarios, que respaldan las siguientes acciones estratégicas para implementar soluciones eficaces.
Acción de negocio
Patrón detectado
Tiempos de respuesta altos afectan la satisfacción
del cliente
Asignación ineficiente de agentes a categorías complejas
Ineficiencia en canales como email y formulario
Tickets de alta prioridad no resueltos impactan la satisfacción
Tiempos altos en tickets simples (consulta general, información)
Aplicar SLA específicos y alertas automáticas
Reasignar agentes y ofrecer formación específica
Automatizar respuestas y usar filtros por canal
Diseñar flujos específicos con seguimiento asignado
Automatizar respuestas simples con asistentes
Picos de carga concentrados en franjas horarias y días concretos
Ajustar turnos y usar bots en horas críticas
Casos VIP no resueltos detectados
Crear protocolo diferenciado con seguimiento personalizado
Resultados de negocio potenciales de las acciones propuestas
Tal como se detalla más adelante, gracias a estas acciones, ConnectaTech podría reducir el tiempo de respuesta en atención al cliente hasta en un 37% mediante la optimización de procesos internos, y disminuir en un 62% las incidencias no resueltas, lo que se traduciría en una mejora directa en la satisfacción y retención del cliente.
Habilidades demostradas en este proyecto
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Conciencia del impacto en negocio: foco constante en el ahorro de tiempo, mejora en la eficiencia operativa y aumento de la retención de clientes.
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Pensamiento estratégico y comprensión del negocio: priorizo una comprensión profunda del contexto, las métricas clave y los objetivos empresariales antes de iniciar cualquier análisis, asegurando que los resultados sean relevantes y aporten valor real.
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Buenas prácticas en calidad, validación y gobernanza del dato: validación de consistencia, tratamiento de nulos y outliers, normalización y limpieza con enfoque en la integridad de la información.
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Automatización con inteligencia artificial: uso de IA para documentar procesos, asistir en tareas repetitivas y generar código, lo que permite centrar el esfuerzo en el análisis de valor.
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Mentalidad orientada a la eficiencia y al rendimiento: optimizo procesos mediante funciones en Python y aplico buenas prácticas en Power BI y SQL para mejorar tiempos de carga, eficiencia de consultas y experiencia de uso.
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Análisis exploratorio de datos (EDA).
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Diseño de un modelo predictivo de clasificación para predecir si un ticket sería resuelto o no.
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Diseño e implementación de una base de datos relacional en PostgreSQL.
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Consultas SQL orientadas al negocio.
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Visualización y storytelling con PowerBI.
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ETL básico y modelado de datos.
Historia del proyecto: Transformando desafíos en oportunidades
Contexto
Imagina que eres el dueño de una empresa exitosa, ConnectaTech, dedicada al e-commerce, que vende desde productos digitales hasta físicos.
Un día, esta empieza a crecer de manera acelerada—más ventas, más clientes—algo aparentemente genial. Sin embargo, con más clientes llegaron más preguntas, y con ellas, más tickets de atención al cliente.
El equipo de atención al cliente comenzó a saturarse, los tiempos de respuesta se alargaron, y lo peor de todo: la satisfacción de los clientes empezó a caer.
Afortunadamente, gracias al análisis de los datos de la empresa, se han identificado soluciones concretas, que pueden no solo resolver este problema, sino convertirlo en una oportunidad para mejorar tu negocio y aumentar tus ganancias.
Entonces, ¿cuál es exactamente el problema?
ConnectaTech está enfrentando un cuello de botella en sus procesos de atención al cliente, causado principalmente por un aumento descontrolado de tickets, asignaciones ineficientes de agentes y canales saturados.
¿Por qué ha sucedido esto?
Al analizar los datos históricos, encontramos evidencias claras: agentes sobrecargados en áreas específicas, tickets simples tratados lentamente, y tickets de prioridad alta que, alarmantemente, quedan sin resolver.
¿Qué soluciones proponemos?
Entre las acciones propuestas, destacan especialmente estas tres, aunque el análisis completo incluye otras recomendaciones operativas detalladas en la sección superior.
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Optimizar procesos internos y automatizar respuestas a consultas sencillas: Implementando respuestas automáticas o asistentes virtuales para las consultas básicas, liberando así tiempo y recursos para que los agentes puedan concentrarse en resolver problemas más complejos.
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Reasignar los agentes según sus fortalezas específicas para equilibrar la carga de trabajo.
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Establecer sistemas de monitoreo y alertas para identificar rápidamente tickets críticos y evitar que queden sin resolver.
La primera opción es la más recomendada, al ofrecer resultados inmediatos y claros en términos de ahorro de tiempo y dinero.
¿Y si no implementamos estos cambios?
Simple: El problema empeorará. El volumen de tickets seguirá aumentando, la insatisfacción seguirá creciendo, y eventualmente, la empresa perderá clientes clave, afectando directamente los resultados financieros.
¿Y los beneficios si adoptamos la solución recomendada?
ConnectaTech podrá atender más clientes en menos tiempo, aumentará la satisfacción y fidelidad de sus clientes, optimizará la utilización de sus recursos humanos y tecnológicos, y lo más importante: verá reflejado todo esto en sus beneficios económicos.
La empresa podría reducir el tiempo de respuesta en atención al cliente hasta en un 37% mediante la optimización de procesos internos, y disminuir en un 62% las incidencias no resueltas, lo que se traduciría en una mejora directa en la satisfacción y retención del cliente.
Ahora es tu turno
La solución está frente a ti, los datos han hablado claramente, y la elección ahora es tuya. Implementa estos cambios, optimiza tus procesos, y transforma este desafío en una oportunidad de crecimiento.
Visualización de resultados clave
Se muestra aquí la primera página del dashboard creado en Power BI (detallado más adelante) , diseñada para analizar el rendimiento del equipo de soporte, detectar cuellos de botella y mejorar la experiencia del cliente mediante decisiones basadas en datos.
Esta visualización permite identificar problemas en tiempos de respuesta y en el rendimiento de agentes facilitando acciones inmediatas para optimizar el servicio.
Desarrollo técnico del análisis
A continuación, se presentan las herramientas empleadas y el enfoque técnico que guiaron el desarrollo del análisis y la resolución del problema
Tecnologías utilizadas
- Python (Pandas, Numpy, Scikit-learn, psycopg2, matplotlib, seaborn)
- SQL (PostgreSQL)
- Power BI (Power Query, DAX, modelado, storytelling)
- Inteligencia artificial (modelos de aprendizaje automático, ChatGPT)
- GitHub (Mantenimiento en la nube)
- Figma (Diseño de plantillas para Power BI)
- Visual Studio Code (código y documentación)
Fases del análisis
1. Comprensión del negocio y definición del objetivo
Antes de comenzar el análisis, dediqué un tiempo a estudiar el contexto de la empresa, comprender sus necesidades reales, identificar claramente el problema y formular múltiples preguntas de negocio orientadas a posibles soluciones.
También analicé los datos disponibles para asegurarme de que respondían a esos objetivos y ofrecían el potencial necesario para extraer valor.
Esta fase me permitió conectar los datos con los objetivos estratégicos de la empresa, y plantear el análisis desde una perspectiva orientada a impacto real.
2. Preparación, limpieza y validación de los datos (Python)
Comencé trabajando con Python para cargar y explorar los datos, asegurando su calidad desde el inicio. Normalicé formatos, detecté y traté outliers según el contexto del negocio, y gestioné los valores nulos de forma estratégica (por ejemplo, imputando tiempos de respuesta con la mediana por tipo de incidencia).
También verifiqué la consistencia entre tablas y apliqué principios de validación cruzada para mantener la integridad del dataset tanto a nivel técnico como operativo.
Además, para optimizar el desarrollo, modularicé el código en funciones dentro de un archivo src, que importé en los notebooks correspondientes. Esta estructura permitió evitar duplicaciones, facilitar el mantenimiento y fomentar la reutilización eficiente del código.
3. Análisis exploratorio y generación de insights
Realicé un análisis exploratorio detallado, tanto univariado como multivariado, centrándome en relaciones clave entre variables para detectar patrones relevantes y descubrir oportunidades de mejora. Para ello, utilicé gráficos de dispersión, mapas de calor y análisis de correlación, con el fin de entender cómo ciertos factores influían, por ejemplo, en los tiempos de respuesta o en la resolución de tickets. Además, realicé un análisis exploratorio temporal para detectar estacionalidades, tendencias mensuales y comportamientos asociados a días específicos.
4. Modelado predictivo
Se planteó construir un modelo de clasificación para predecir si un ticket sería resuelto o no, con el objetivo de anticipar incidencias críticas y mejorar la eficiencia operativa. Sin embargo, al detectar un fuerte desequilibrio en los datos, opté por no implementarlo en esta fase, priorizando la fiabilidad del análisis.
Se recomienda que el negocio trabaje en:
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Mejorar el etiquetado de resolución de tickets
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Revisar los procesos de cierre
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Reunir más ejemplos representativos de casos no resueltos
Esto permitirá construir en el futuro un modelo más equilibrado y útil para prevenir fallos de atención y aumentar la calidad del servicio.
5. Modelado relacional y consultas en SQL (PostgreSQL)
Diseñé un modelo relacional en PostgreSQL que reflejase con precisión la estructura lógica del dataset. Para ello, trabajé con relaciones uno a varios, definiendo correctamente claves primarias y foráneas para garantizar la integridad referencial y facilitar futuras consultas.
Una vez cargados los datos desde Python, elaboré consultas SQL específicas orientadas a responder preguntas clave del negocio, como: “¿Qué agentes están teniendo más sobrecarga?” o “¿Con qué categorías estamos teniendo más problemas?”.
Estas consultas no solo reproducen los principales hallazgos del análisis exploratorio, sino que también permiten obtener respuestas reproducibles, escalables y directamente accionables desde la base de datos.
6. Visualización y storytelling en Power BI
Integré los datos desde PostgreSQL directamente en Power BI, manteniendo la estructura relacional optimizada. En Power Query validé los datos, establecí relaciones en el modelado y desarrollé medidas DAX personalizadas, así como una tabla calendario para análisis temporal detallado.
El dashboard fue diseñado con foco en:
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Responder preguntas clave del negocio.
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Mostrar insights claros, rápidos y accionables.
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Aplicar principios de visualización, jerarquía visual y elementos preatentivos.
Se aplicó storytelling visual en los títulos de cada gráfico para guiar al lector, y se utilizó la paleta de colores corporativa.
Incorporé marcadores, tooltips personalizados y visuales de alerta para destacar indicadores críticos. Previamente, diseñé las plantillas en Figma, garantizando un mejor rendimiento y una experiencia más optimizada.
El resultado es un dashboard pensado tanto para perfiles técnicos como de negocio, que facilita la toma de decisiones desde el primer vistazo.
7. Cuantificación del impacto
Para medir el valor real de las acciones propuestas, identifiqué las métricas más relevantes para el negocio, como:
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Tiempo medio de respuesta a clientes
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Reducción de consultas mal asignadas
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Reducción de tickets no prioritarios mal gestionados
A partir de estas métricas y utilizando los datos disponibles, estimé el impacto potencial de las mejoras. Esto incluyó:
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El porcentaje de mejora esperado en cada métrica
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El ahorro estimado en tiempo y recursos
Para calcular los resultados, utilicé medidas DAX específicas como:
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% Potencial de reducción del tiempo de respuesta =
DIVIDE([Tiempo medio de respuesta actual] - [Tiempo medio objetivo], [Tiempo medio de respuesta actual]) -
% Potencial de reducción de incidencias no resueltas =
DIVIDE([Tickets no resueltos] - objetivo_tickets_no_resueltos, [Tickets no resueltos])
Este enfoque permitió estimar un impacto directo y accionable para la empresa:
hasta un 37% menos en tiempos de respuesta y un 62% menos de incidencias no resueltas, lo que se traduce en una mejora clara en satisfacción y retención de clientes.
8. Automatización e inteligencia artificial
Durante el proceso, integré automatizaciones para tareas repetitivas, desde la generación asistida de funciones en Python hasta el uso de inteligencia artificial (GPT) para documentar, generar código y explicar errores.
Esto permitió optimizar el tiempo y enfocar los esfuerzos en obtener insights relevantes y aplicables al negocio.
9. Documentación del proyecto y datos
Todo el desarrollo técnico del proyecto está documentado con más detalle en mi repositorio de GitHub, donde puede consultarse el código completo:
🔗 Acceder a GitHub
Este proyecto fue desarrollado con un dataset diseñado por GPT con el objetivo de simular una situación real en el ámbito del soporte al cliente de una empresa e-commerce en crecimiento.
Reflexiones finales y evolución futura
Este análisis no solo permitió resolver un problema inmediato, sino también sentar las bases para una toma de decisiones más estratégica y orientada a datos. A futuro, se podrían integrar modelos predictivos más robustos, automatizar procesos clave y mejorar la recogida de datos para anticiparse aún más a los problemas del cliente.
Entre las soluciones propuestas, destacan especialmente tres acciones clave que podrían generar impacto real de forma inmediata:
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Automatizar respuestas a consultas sencillas, liberando tiempo operativo para que los agentes se enfoquen en incidencias complejas.
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Reasignar agentes según sus fortalezas, equilibrando la carga de trabajo y mejorando la eficacia del soporte.
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Establecer sistemas de monitoreo y alertas tempranas que prioricen automáticamente los tickets más críticos.
Estas acciones forman parte de un conjunto más amplio de mejoras identificadas a lo largo del análisis. Las siete recomendaciones completas, derivadas de los patrones detectados, se detallan en la sección “Del dato a las acciones de negocio”.
De las medidas analizadas, la automatización de respuestas se considera prioritaria, ya que ofrece resultados inmediatos y tangibles en términos de ahorro de tiempo y costes operativos.
Este enfoque demuestra cómo un análisis bien orientado no solo aporta valor puntual, sino que transforma los datos en decisiones escalables, abriendo el camino hacia una mejora continua y sostenible del modelo de atención al cliente.
