¿Cómo obtener cifras e informes de negocio sin esperar al analista?
Strela Digital · actualizado
Preguntas en lenguaje natural —qué pasa con las solicitudes por canal, dónde bajó la conversión, qué campañas dan más leads— y la IA, sobre tu CRM, Yandex Metrica (analítica rusa) y las exportaciones de publicidad, responde con una cifra, tabla o conclusión breve y muestra la fuente. Lo complejo lo revisa una persona; el resto se resuelve al momento.
Pregunta a tus datos en lenguaje natural
Pulsa el campo — aparecerán preguntas ya preparadas. Ejemplo de ejecución: las respuestas están reunidas de antemano (0 consultas a la IA).
¿Cuál fue la facturación de mayo?
~45 000 €+12% respecto a abril
Fuente: «Ventas», hoja «Resumen»
¿Dónde bajaron las ventas?
Categoría «Decoración» — −23%
Fuente: CRM, informe «Ventas»
¿Cuál fue el ROMI de la publicidad en abril?
~300%+40 p.p. respecto a marzo
Fuente: CRM, negocios con etiqueta UTM
Qué aporta al negocio
- Respuesta a una pregunta típica en segundos, sin cola al analista ni retoques de informes.
- Se pregunta en lenguaje natural: no hace falta saber SQL ni la estructura de la base.
- Junto con la respuesta, el asistente muestra la fuente de los datos, así que el resultado se puede comprobar.
Cómo fue con un cliente real
El cliente conectó el chat a sus datos de trabajo: CRM, Yandex Metrica y exportaciones de cuentas de publicidad. La tarea no era sustituir el BI o al analista, sino que directivos y gestores obtuvieran más rápido respuestas a preguntas cotidianas sobre ventas, leads, tráfico y publicidad.
El usuario preguntaba en lenguaje natural: qué pasa con las solicitudes por canal, dónde bajó la conversión, qué campañas dan más leads, cómo cambia el tráfico y qué indicadores conviene revisar antes de decidir. El asistente devolvía una cifra, una tabla o una conclusión breve y mostraba en qué datos se basaba la respuesta.
El efecto principal no es que un informe grande se monte más rápido. Funciona mejor otro escenario: la larga cola de preguntas pequeñas sobre los datos. Tras el lanzamiento, los empleados empezaron a hacerles a las cifras preguntas cotidianas menores que antes aplazaban o no llevaban al analista —«no da para molestar al analista por esto»—. En el chat se pueden comprobar rápido antes de decidir.
Las conclusiones complejas, los cálculos discutibles y la interpretación los sigue revisando una persona. El chat no sustituye al analista, sino que reduce el volumen de preguntas típicas sobre los datos.
El chat muestra la caída y el contexto junto a ella —por ejemplo, que parte de los artículos no estuvo en stock desde mitad de mes—. La causa y la decisión de gestión las revisa una persona.
¿Preguntamos a tus datos en lenguaje natural?
Conectamos el chat con datos a tu CRM o base de datos — te lo mostramos con tus preguntas reales.
Preguntas y respuestas
- ¿Es una IA en vivo o son ejemplos?
- Se muestran ejecuciones reales de «pregunta → gráfico/cifra» (marcadas como «ejemplo de ejecución»); las consultas sobre tus datos están en la versión completa.
- ¿No se equivoca con las cifras?
- El asistente responde según los datos conectados y debe mostrar la fuente: tabla, campo, filtro o regla de cálculo. Pero la calidad de la respuesta depende de cómo se describan los datos. Si no se fija qué significa cada campo, cómo se calcula la métrica y qué filtros aplicar, el chat con datos se equivoca igual que se equivocaría una persona ante una exportación confusa.
- ¿Sustituye al analista?
- No. El chat quita las preguntas típicas: ver una cifra, comparar periodos, encontrar una caída, montar una tabla simple. Las conclusiones complejas, las métricas discutibles, las relaciones causa-efecto y las decisiones de gestión siguen siendo cosa de una persona.
- ¿A qué datos se puede conectar este chat?
- En este caso el chat trabajaba con CRM, Yandex Metrica —la analítica web rusa— y exportaciones de cuentas de publicidad; la misma mecánica funciona con Google Analytics u otra fuente equivalente. En otros escenarios se pueden conectar bases de datos, tablas, exportaciones de BI, informes de almacén u otras fuentes, si está claro qué campos tienen y cómo se calculan los indicadores necesarios.
- ¿Qué hace falta para arrancar?
- El acceso a los datos y su descripción (qué significan los campos, cómo se calculan las métricas) es la mitad del éxito.