Evidencia y Credibilidad

Casos de éxito: datos aplicados a decisiones reales

Desde reportería gerencial hasta análisis de ventas, operaciones y expansión, estos son algunos ejemplos de cómo hemos ayudado a empresas a utilizar mejor su información.

Distintos problemas de negocio requieren distintos usos de la información

Cada empresa se encuentra en una etapa diferente en el manejo de sus datos. Mientras que algunas necesitan unificar información gerencial para consolidar múltiples departamentos, otras requieren control fino en sus procesos de despacho, mapeo de competencia o control diario de sus metas de ventas.

Unificación del entorno gerencial para coordinar la toma de decisiones

Antes del proyecto, CODE acumulaba datos valiosos en bases independientes y planillas locales. Sin embargo, carecía de un entorno consolidado donde la organización pudiera visualizar los datos de manera oportuna. Gran parte del tiempo del personal se consumía en recopilar y estructurar reportes repetitivos de Excel en lugar de interpretarlos, lo que demoraba la entrega de información a la dirección.

10X Analytic diseñó un sistema de información gerencial basado en Power BI. El entorno unifica orígenes de datos operativos y provee una única fuente de verdad para monitorear el desempeño global de la empresa de forma ágil y segura.

Sistemas Integrados:

SAP Salesforce Sistemas de Planillas Gestión de Proyectos Excel Automatizados
70+ Reportes en Power BI
30+ Usuarios
6+ Áreas del negocio
3 Niveles de reportería
5+ Categorías de fuentes y sistemas
Diaria Actualización automática
Flujo de Información
SAP · Salesforce · Nómina · Proyectos · Excel
Sistema de Información Gerencial
Operativo · Gerencial · Ejecutivo
+15%
Crecimiento en ventas
Resultados obtenidos en 2025 vs. 2024

En 2025, las ventas crecieron 15% frente a 2024.

Visibilidad comercial para coordinar vendedores y niveles de stock

Instrumentos Musicales La Voz requería estructurar su reportería enfocándose principalmente en el seguimiento comercial y la gestión de inventario. La gerencia necesitaba claridad sobre el avance de las cuotas mensuales de ventas, el desempeño individual de los agentes comerciales y los niveles de stock para optimizar las compras y reabastecimientos.

10X Analytic estructuró un sistema de información en Power BI para centralizar el monitoreo operativo, aportando control directo sobre las siguientes dimensiones clave:

  • → Ventas diarias
  • → Meta mensual
  • → Desempeño por vendedor
  • → Inventario y recompra
  • → Postventa
  • → Nuevas oportunidades
CF Free Zone

Monitoreo y control del ciclo de compras para identificar tiempos de espera

En CF Free Zone, el objetivo principal del proyecto fue optimizar el control de las órdenes de compra. La administración necesitaba dar seguimiento al ciclo completo de las órdenes para comprender en qué etapas se generaban cuellos de botella y demoras operativas antes de la entrega final.

Desarrollamos una reportería enfocada en visibilidad operacional y control de procesos. El sistema permite registrar y analizar el ciclo completo de cada orden de compra: desde su creación inicial, los tiempos requeridos para la aprobación por parte de los supervisores, hasta el estado final del cumplimiento por parte del proveedor.

Este nivel de visualización brinda a los equipos de compras el control operativo necesario para monitorear los plazos de entrega y coordinar de forma objetiva con los proveedores.

Seguimiento del ciclo completo de cada orden de compra

Orden

Inicio del proceso

Aprobación

Tiempo requerido para aprobar

Seguimiento

Estado de la orden

Cumplimiento

Estado del proveedor

50+
Variables demográficas integradas

Clientes potenciales

Comprensión del perfil y del volumen de clientes presentes en la zona de interés.

Competencia

Mapeo de la presencia competidora existente y su cercanía geográfica.

Zona

Análisis detallado de las características físicas y comerciales de cada área.

Reliance

Analítica geodemográfica para evaluar zonas de expansión comercial

Para Reliance, perteneciente al sector de agencias automotrices, el proyecto consistió en construir soporte analítico para evaluar posibles ubicaciones de expansión. El objetivo era recopilar y estructurar datos geográficos para minimizar riesgos en la apertura de nuevos puntos de servicio.

10X desarrolló un sistema de análisis geodemográfico e interactivo. La solución integra más de 50 variables de población y nivel socioeconómico en un panel interactivo que permite segmentar zonas y analizar la densidad de clientes potenciales, la cercanía de competidores y el solapamiento con sucursales existentes.

El análisis permitía seleccionar diferentes zonas y obtener automáticamente un desglose para apoyar la evaluación de posibles ubicaciones.

Tips

Detección de cuentas comerciales con potencial desatendido

Tips necesitaba estructurar sus análisis comerciales para clientes corporativos del sector hotelero a nivel nacional. La gerencia buscaba un método sistemático para identificar cuentas que tuvieran las características operativas de un gran comprador, pero que estuvieran registrando adquisiciones por debajo de su potencial teórico.

Construimos un modelo de análisis comercial en Power BI que se actualiza de forma semanal. La solución compara indicadores de clientes históricos frente a cuentas similares con base en volumen de compra, recurrencia y nivel de atención comercial recibida.

Este cruce de información permite identificar de manera directa a los clientes de alto potencial que no están logrando el volumen de compra proyectado. De este modo, la gerencia puede evaluar si el nivel de atención brindado por el equipo de ventas influye en el resultado y coordinar esfuerzos enfocados en el potencial de cada cuenta.

Metodología del análisis comercial
¿Quiénes son nuestros mejores clientes?
¿Qué otros clientes tienen características similares?
¿Están recibiendo la atención comercial que corresponde a su potencial?
Análisis actualizado semanalmente.
Diagnóstico inicial

¿Tiene un problema parecido en su empresa?

Podemos revisar cómo utilizan hoy su información, detectar dónde se generan los cuellos de botella en la preparación de datos y evaluar dónde tendría sentido empezar a automatizar.

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