10 Comandos de IA para Excel Listos para Usar en Análisis Prescriptivo (Copiar y Pegar)

Un director de marketing en una oficina a altas horas de la noche se frota las sienes, exhausto frente a una montaña de informes de ventas y una curva de rendimiento errática. Sabe que las respuestas están ocultas en los datos, pero no sabe cómo hacer que los datos hablen.

Los datos nunca han sido más accesibles, ni más confusos. Tenemos vastas cantidades de información, pero a menudo nos encontramos en la incómoda posición de "saber dónde está el problema pero no cómo solucionarlo".

La analítica descriptiva nos dice "qué pasó", la analítica diagnóstica nos dice "por qué pasó", pero el negocio realmente necesita saber "qué hacer a continuación": este es el valor central de la analítica prescriptiva.

Del diagnóstico al tratamiento: la evolución de la analítica prescriptiva

La analítica prescriptiva representa la etapa más alta en la evolución del análisis de datos. Si la analítica descriptiva es el "informe de chequeo" y la analítica diagnóstica es el "análisis de causas", entonces la analítica prescriptiva es el "plan de tratamiento" prescrito por un experto.

El análisis de datos tradicional a menudo se detiene en identificar problemas y explicar causas. Vemos caer las tasas de conversión y sabemos qué paso está fallando, pero no sabemos qué acciones específicas la mejorarán efectivamente. La analítica prescriptiva llena este vacío crucial.

Al combinar reglas de negocio, restricciones y algoritmos de optimización, no solo te dice dónde está el problema, sino que también proporciona recomendaciones concretas y accionables. Con el rápido avance de la IA hoy, nuestras herramientas finalmente pueden ayudar no solo con el análisis, sino con la toma de decisiones.

Un análisis de datos verdaderamente valioso no produce más gráficos, sino que reduce la incertidumbre en la decisión. La analítica prescriptiva es el camino clave para lograrlo.

Diez plantillas listas para usar para hacer que los datos hablen "soluciones"

Basándome en marcos clásicos de análisis empresarial, he preparado diez plantillas de instrucciones de IA de analítica prescriptiva listas para usar. Cada plantilla sigue la cadena lógica "diagnóstico del problema → análisis de causa raíz → recomendaciones de acción", asegurando que las prescripciones estén basadas en evidencia.

1. Prescripción para valores atípicos y volatilidad:

Cuando una métrica clave muestra volatilidad inesperada: analiza anomalías en [métrica objetivo], diagnostica causas raíz y proporciona recomendaciones correctivas u optimizaciones concretas.

Por ejemplo: "Analiza por qué la 'tasa de cancelación de pedidos' se disparó en la última semana — ¿se debe a productos, canales o segmentos de usuarios específicos? Proporciona pasos concretos para reducir las cancelaciones."

2. Prescripción para identificación y eliminación de cuellos de botella:

Cuando la eficiencia del proceso es baja: identifica los cuellos de botella clave en [proceso/etapa], cuantifica su impacto y recomienda formas viables de eliminarlos o mejorar la eficiencia.

Por ejemplo: "Identifica los cuellos de botella de tiempo en el flujo de extremo a extremo desde la colocación del pedido hasta la entrega, analiza las duraciones de retraso en cada etapa y propone medidas concretas para acortar el tiempo total de entrega."

3. Prescripción para optimización de estructura de costos:

Cuando necesitas mejorar el retorno de la inversión: analiza [estructura de costos], identifica sobrecostos presupuestarios o gastos inusualmente altos y propone planes específicos de control o reducción de costos.

Por ejemplo: "Analiza el desglose de costos de marketing de este trimestre, encuentra los tres canales con el ROI más bajo y propone un plan de reasignación presupuestaria."

4. Prescripción para mejora del embudo de conversión:

Cuando el abandono de usuarios es severo: diagnostica la etapa con mayor fuga del [embudo de conversión], analiza por qué los usuarios abandonan y propone estrategias concretas para mejorar la conversión en cada paso.

Por ejemplo: "Diagnostica por qué los usuarios abandonan entre 'agregar al carrito → completar pago' en el sitio web — ¿es por precios, fricción en el proceso o problemas de confianza? Proporciona tres estrategias de optimización inmediatamente probables."

5. Prescripción para recuperación de abandono de clientes:

Cuando la tasa de abandono de clientes se acelera: identifica características de segmentos de alto riesgo de abandono, analiza los impulsores del abandono y diseña un plan de intervención de recuperación o retención por niveles.

Por ejemplo: "Identifica clientes de alto valor propensos a abandonar en los próximos 30 días, analiza sus rasgos conductuales comunes y diseña estrategias dirigidas de correo electrónico, cupones o alcance del servicio al cliente para recuperarlos."

6. Prescripción para optimización de salud de inventario:

Cuando la rotación de inventario sufre: evalúa la salud actual del inventario, diagnostica el stock problemático y propone sugerencias de liquidación, promoción o ajuste de compras.

Por ejemplo: "Analiza el inventario actual, enumera los SKUs de movimiento lento con vida útil superior a 180 días y propone acciones específicas como 'promoción con descuento', 'venta agrupada' o 'devolución/liquidación' según categoría y costo."

7. Prescripción para optimización de asignación de recursos:

Cuando el despliegue de recursos tiene bajo rendimiento: evalúa la efectividad de la asignación actual de recursos basándote en [métricas de rendimiento], y recomienda reasignar recursos de áreas de baja eficiencia a las de alta eficiencia.

Por ejemplo: "Basándote en los últimos seis meses de 'ventas per cápita' y 'tasa de crecimiento de clientes' de cada equipo de ventas, analiza la eficiencia de la dotación de personal de ventas de la empresa y sugiere ajustes en el tamaño del equipo o reasignaciones regionales."

8. Prescripción para optimización de estrategia de precios:

Cuando falta competitividad de precios: combina costo, demanda del mercado y precios de la competencia para analizar el precio actual de [producto/servicio], y proporciona recomendaciones para ajustes de precio o precios diferenciados.

Por ejemplo: "Considerando el costo del producto, la elasticidad histórica del precio y las comparaciones de precios de la competencia, evalúa si el precio actual del Producto A es apropiado y sugiere un rango de precio óptimo o una estrategia de precios promocionales."

9. Prescripción para atribución de campaña de marketing:

Cuando necesitas optimizar el gasto en marketing: atribuye los contribuyentes principales y los puntos de desperdicio de la [campaña de marketing], y propone optimizaciones concretas para futuras campañas similares.

Por ejemplo: "Atribuye las fuentes de crecimiento de la promoción '618' — ¿cuánto provino de nuevos clientes frente a compras repetidas? ¿Qué palabras clave publicitarias contribuyeron más? Basándote en esto, recomienda asignación presupuestaria y optimizaciones de estrategia para el 'Doble 11'."

10. Prescripción para mejora integral del rendimiento:

Cuando necesitas impulsar el rendimiento general de una unidad de negocio: evalúa integralmente las [KPIs principales] de [unidad de negocio], identifica fortalezas y debilidades, y propone un plan de mejora que incluya victorias rápidas y cambios a largo plazo.

Por ejemplo: "Evalúa integralmente los 'ingresos', 'margen' y 'satisfacción del cliente' de la sucursal de Shanghái, compárala con otras sucursales, diagnostica sus deficiencias clave y propone un plan de acción trimestral para la mejora."

Marco central: la cadena lógica analítica de la analítica prescriptiva

Estas plantillas funcionan porque incorporan una cadena lógica analítica completa: identificación del problema → análisis de causa raíz → generación de solución → evaluación de impacto esperado.

Tomemos la prescripción de mejora de conversión como ejemplo.

El proceso de pensamiento completo debería ser: primero determinar qué paso de conversión tiene la fuga más severa (identificación del problema), luego analizar los rasgos comunes y las rutas conductuales de los usuarios que abandonan (análisis de causa raíz), después diseñar planes de optimización basados en ejemplos exitosos y mejores prácticas (generación de solución), y finalmente estimar el impacto esperado y los recursos requeridos para implementar el plan (evaluación de impacto).

Un buen análisis prescriptivo debe construirse sobre marcos analíticos confiables. Los marcos clásicos de análisis empresarial — análisis de embudo, análisis de cohorte, RFM, análisis de Pareto, etc. — proporcionan la base teórica para las prescripciones, asegurando que las recomendaciones no sean especulativas sino inferencias respaldadas por datos.

Al colaborar con la IA, podemos pedirle explícitamente que use marcos analíticos específicos: "Usa el análisis de embudo para identificar el paso con mayor abandono desde la navegación hasta la compra, luego usa el análisis de cohorte para comparar las diferencias de retención entre canales, y finalmente proporciona recomendaciones de optimización basadas en estos análisis."

Tales instrucciones guían a la IA para realizar análisis lógicos y profundos en lugar de simplemente enumerar observaciones superficiales.

Aplicación práctica: emite tu primera "prescripción" de datos con Excelmatic

Ahora dejamos la teoría y entramos en la práctica. Verás cómo las diez plantillas de instrucción discutidas anteriormente pueden encadenarse en una herramienta de IA como Excelmatic para formar un flujo de trabajo de diagnóstico y tratamiento que aborde un problema complejo como "la disminución de las ganancias de una plataforma de comercio electrónico".

1. Paso 1: Cargar datos y diagnóstico inicial

Primero, carga tu archivo de Excel preparado en Excelmatic, que incluye informes trimestrales sobre la ejecución presupuestaria por departamento y categoría de enero a marzo.

A continuación, ingresa tu primer comando en el cuadro de diálogo:

Analiza el estado de ejecución presupuestaria de la empresa en su conjunto y por mes en el primer trimestre. Identifica los departamentos o categorías con las mayores desviaciones presupuestarias generales y mensuales, y presenta hallazgos clave a través de gráficos, como la comparación entre los gastos mensuales reales y el presupuesto.

La IA generará un informe de diagnóstico en segundos, que no solo usa texto para indicar qué departamentos/categorías tienen el gasto excesivo o ahorro más severo, sino que también crea automáticamente gráficos visuales como gráficos de líneas comparando el gasto real mensual vs. presupuesto y gráficos de barras de porcentajes de desviación por departamento, dándote una comprensión clara de los problemas de ejecución presupuestaria.

2. Paso 2: Investigación profunda

Después del diagnóstico inicial, puedes profundizar como un experto consultor, siguiendo las pistas de la IA. Aquí es donde brillan las combinaciones de plantillas.

Basándote en los hallazgos del Paso 1, emite una "prescripción de optimización de costos."

Analiza en profundidad los detalles del presupuesto y el gasto real del departamento de ingeniería para cada mes del primer trimestre. Basándote en los datos de 'Personal', analiza si su 'Gasto_Por_Empleado' es anormal y explora los principales factores impulsores que conducen a la desviación.

La IA mostrará la relación entre el presupuesto mensual, el gasto real y el personal del departamento a través de una combinación de gráficos de barras, y puede generar un gráfico de tendencias del gasto per cápita, identificando con precisión si el problema es causado por costos per cápita crecientes, contrataciones no planificadas u otras razones.

3. Paso 3: Generar un plan de tratamiento integral

Basándote en el diagnóstico preciso anterior, instruye a la IA para crear un plan de tratamiento integral. Por ejemplo, emite una "prescripción de mejora integral del rendimiento":

Basándote en el análisis anterior, desarrolla un plan de mejora integral para optimizar la ejecución del presupuesto del segundo trimestre y controlar los costos. El plan debe incluir: 1. Medidas de control específicas para los departamentos/categorías identificados con gasto excesivo; 2. Resumen de experiencia y sugerencias de promoción para departamentos con ahorros presupuestarios significativos; 3. Establecer objetivos centrales de control de costos y nodos de monitoreo mensual para el segundo trimestre.

Excelmatic puede sintetizar el análisis en un esquema de acción claro con tareas concretas, departamentos responsables (inferidos de las etiquetas de datos) y resultados esperados.

4. Paso 4: Construir un panel de control de monitoreo dinámico

Después de emitir la prescripción, necesitas rastrear su efectividad. En Excelmatic, puedes convertir fácilmente todo el análisis en un panel de control de monitoreo dinámico.

Simplemente ingresa la instrucción:

Integra los indicadores centrales involucrados en este análisis, incluidos el gasto real general mensual (Actual_Spend), la tasa de desviación presupuestaria general (Variance-Percent), el monto de desviación departamental (Variance_Amount) y el gasto per cápita de departamentos clave (Spend_Per_Employee), en un panel de control de monitoreo en tiempo real. Y configura filtros para profundizar y ver por 'Mes', 'Departamento' y 'Categoría'.

La IA generará instantáneamente un panel de control profesional que contiene tarjetas de KPI, gráficos de tendencias y filtros interactivos. Este panel de control puede compartirse con finanzas o jefes de departamento para el seguimiento mensual del estado de ejecución presupuestaria. Después de que se actualicen los datos del nuevo mes del Q2, simplemente reemplaza o expande la fuente de datos, y el panel de control se puede actualizar con un clic, logrando un ciclo cerrado completo desde el diagnóstico