Hace un tiempo, participando en un evento escuche el concepto empresa Data Driven. Me despertó mucho la curiosidad y acá te cuento qué encontré:
En 2021, Zillow —una de las empresas tech más reconocidas de Estados Unidos— perdió $550 millones en un solo trimestre. El motivo: sus algoritmos de predicción de precios fallaron estrepitosamente porque no estaban alimentados con los datos correctos.
La ironía es brutal. Una compañía cuyo negocio es analizar el mercado inmobiliario no supo interpretar sus propios datos.
En 2021, Zillow —una de las empresas tech más reconocidas de Estados Unidos— perdió $550 millones en un solo trimestre. El motivo: sus algoritmos de predicción de precios fallaron estrepitosamente porque no estaban alimentados con los datos correctos.
La ironía es brutal. Una compañía cuyo negocio es analizar el mercado inmobiliario no supo interpretar sus propios datos.
Mientras tanto, empresas como UPS ahorran $300-400 millones anuales simplemente porque analizan los datos de sus rutas de entrega. La diferencia entre perder medio billón o ahorrar cientos de millones está en cómo usás tus datos.
Qué significa realmente ser una empresa data-driven
Una empresa data-driven no es la que tiene más dashboards en la pared o la que contrató un "Chief Data Officer" con título rimbombante.
Es aquella donde cada decisión importante se toma mirando números reales antes que corazonadas. Donde un gerente de ventas puede ver en tiempo real qué productos se están moviendo y cuáles no. Donde el CFO sabe exactamente cuánto cuesta adquirir cada cliente antes de aprobar el presupuesto de marketing.
Las estadísticas son contundentes. Según estudios de McKinsey, las empresas que toman decisiones basadas en datos son:
- 23 veces más propensas a adquirir clientes
- 6 veces más propensas a retener esos clientes
- 19 veces más propensas a ser rentables
No son mejoras del 10% o 20%. Son múltiplos de diferencia.
Los números no mienten: data vs intuición
Southwest Airlines tuvo que cancelar 16,700 vuelos en diciembre 2022. El costo: $825 millones en pérdidas directas.
¿El motivo? Sus sistemas de programación de tripulaciones estaban desactualizados. No podían procesar los datos de disponibilidad de pilotos y azafatas en tiempo real cuando empezaron las cancelaciones en cadena. Lo que empezó como un problema climático se convirtió en una crisis operativa porque no tenían los datos correctos en el momento correcto.
Compará eso con American Express. Implementaron analytics predictivos para identificar qué clientes estaban en riesgo de cancelar sus tarjetas. Resultado: mejoraron la retención un 25% y generaron millones adicionales en ingresos anuales.
La diferencia no está en el tamaño de la empresa o el presupuesto. Está en cómo usás la información que ya tenés.
Tres señales de que estás perdiendo dinero sin darte cuenta
1. Tomás decisiones con datos de hace dos semanas (o peor, del mes pasado)
Si tu gerente comercial está mirando reportes de ventas que le llegan los días 10 del mes siguiente, está volando a ciegas. Para cuando ve que un producto no se está vendiendo, ya pasaron 40 días. Eso es inventario parado, capital de trabajo congelado, oportunidades perdidas.
2. Cada área usa su propio Excel y nadie sabe cuál es la versión correcta
Ventas tiene una planilla de clientes. Logística tiene otra planilla con los mismos clientes pero con datos diferentes. Administración tiene una tercera versión. Cuando querés saber cuánto le vendiste a un cliente en el último trimestre, conseguir la respuesta te toma dos días y tres reuniones.
3. Tus empleados pasan más tiempo buscando información que usándola
Un estudio de Forrester encontró que los empleados gastan el 38% de su tiempo buscando y consolidando información. Eso es 15 horas por semana. Si tenés 10 empleados, estás pagando salarios completos de 4 personas solo para que busquen cosas.
El contexto argentino: PyMEs que compiten con datos
En Argentina, el 99% de las empresas son PyMEs. La mayoría opera con márgenes ajustados, presupuestos limitados, y la presión constante de mantenerse competitivas.
La buena noticia: no necesitás el presupuesto de Mercado Libre para tomar decisiones basadas en datos.
Lo que necesitás es:
- Un sistema que centralice tu información operativa (ventas, compras, inventario, clientes)
- Dashboards que te muestren métricas clave en tiempo real
- Automatizaciones que eliminen el trabajo manual de consolidar datos
Esto no es teoría. Empresas medianas argentinas están implementando ERPs como Odoo y viendo resultados en 6-12 meses.
Una empresa de logística en Neuquén redujo su tiempo de procesamiento de pedidos de 2 días a 4 horas simplemente porque todos empezaron a usar el mismo sistema. Ya no había que llamar a tres personas para saber si había stock disponible.
Una empresa de servicios petroleros en Vaca Muerta automatizó sus reportes de inspecciones vehiculares. Antes gastaban 10 horas semanales transcribiendo Google Forms a Excel. Ahora esas 10 horas las usan para analizar tendencias de mantenimiento y prevenir fallas.
Por dónde empezar sin morir en el intento
El error más común es querer ser Google de un día para otro. Contratan consultoras carísimas, compran herramientas de BI enterprise, arman equipos de data science... y a los 6 meses no tienen nada funcionando.
Empezá por lo básico:
Identificá los tres números que más importan en tu negocio. Para una empresa comercial pueden ser: margen bruto, rotación de inventario, y costo de adquisición de clientes. Para una empresa de servicios: utilización de recursos, tiempo promedio de proyecto, y tasa de renovación de contratos.
Asegurate de que esos tres números estén siempre actualizados y visibles. No los quieras calcular manualmente cada semana. Que el sistema los calcule automáticamente todos los días.
Empezá a tomar decisiones con esos números. No hace falta un modelo de machine learning. Si ves que tu margen bruto en un producto cayó del 35% al 28%, investigá por qué. Si ves que tus proyectos se están extendiendo 20% más de lo planeado, hablá con tu equipo.
La magia no está en algoritmos complejos. Está en tener información correcta cuando la necesitás para decidir.
El camino hacia decisiones inteligentes
Las empresas que dominan sus datos no llegaron ahí de un salto. Empezaron centralizando información básica, después automatizaron reportes rutinarios, y gradualmente fueron sofisticando su análisis.
El primer paso es admitir que tu Excel con 47 pestañas y macros que solo funcionan en la computadora de Roberto no es una solución a largo plazo.
El segundo paso es elegir un sistema que crezca con vos. Algo que hoy te resuelva lo básico (ventas, inventario, facturación) pero que mañana puedas extender (CRM, proyectos, automatizaciones, analytics avanzados).
El tercer paso es empezar. No el mes que viene. No cuando termines el cierre trimestral. Ahora.
Cada día que tomás decisiones sin datos es un día donde tu competencia —que sí los usa— te está ganando terreno.
¿Querés ver cómo se implementa esto en la práctica? En itPatagón ayudamos a empresas mid-to-large en Argentina a implementar Odoo ERP y transformar sus datos en decisiones. Sin costos de licencia, con soporte local, adaptado a tus necesidades.
