lección 5
Día 3 — ¿Qué vendió más?
Bajas del total al detalle: qué categorías tiraron de la campaña, qué productos vendieron más (aparece el famoso vestido Alma) y qué canal convierte mejor. El pelotazo, negro sobre blanco.
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### Del cuánto al qué
Ayer respondiste al «cuánto»: la campaña casi duplicó los ingresos frente a la semana previa, con el ticket medio bajando como manda una rebaja. Pero «cuánto» no le sirve a Nuria; ella quiere saber «qué»: qué categorías tiraron del carro, qué productos volaron y por dónde entró la gente que compró. Hoy bajas del total agregado al detalle, y para eso tu herramienta es agrupar. Si ayer sumaste toda la campaña de golpe, hoy vas a sumar por grupos: por categoría, por producto, por canal. Es el mismo `groupby` que ya conoces, pero apuntando a la pregunta correcta.
Agrupar es partir la tabla en montones según el valor de una columna y calcular algo dentro de cada montón. «Ingresos por categoría» es hacer un montón con todas las líneas de Vestidos, otro con las de Calzado, y sumar el ingreso de cada montón. Es exactamente lo que harías con una tabla dinámica en una hoja de cálculo, pero en una línea de código y sin arrastrar nada.
1-- Ingresos y unidades por categoria en la campana, de mayor a menor2SELECT3 pr.categoria,4 SUM(lp.cantidad * lp.precio_unitario * (1 - lp.descuento_pct)) AS ingresos,5 SUM(lp.cantidad) AS unidades6FROM lineas_pedido lp7JOIN pedidos p ON lp.pedido_id = p.pedido_id8JOIN productos pr ON lp.producto_id = pr.producto_id9WHERE p.campana_id = 110GROUP BY pr.categoria11ORDER BY ingresos DESC;
SELECT + GROUP BY + ORDER BY: el trío que responde casi cualquier «¿qué X vendió más?»
Este trío —agrupar, agregar, ordenar— parece humilde, y es una de las herramientas más poderosas que vas a usar en tu carrera. No es exageración: buena parte de lo que hoy llamamos «analítica» empezó siendo exactamente esto. La leyenda cuenta que las primeras recomendaciones de Amazon («quien compró esto también compró aquello») no nacieron de ninguna inteligencia artificial, sino de una consulta que agrupaba pedidos y contaba qué productos aparecían juntos. Agrupar y contar, bien apuntado a la pregunta correcta, cambió el comercio. La tabla dinámica de las hojas de cálculo, que revolucionó las finanzas en los años ochenta, es esta misma idea con ratón en vez de código. Cuando domines el GROUP BY, tendrás en las manos el motor de casi todo el análisis descriptivo.
Consejo de senior: antes de escribir un GROUP BY, di la frase completa en voz alta: «quiero, por cada CATEGORÍA, la SUMA de los INGRESOS». Esa frase te da las tres piezas exactas: por qué agrupas (categoría, el GROUP BY), qué calculas (suma, el SUM) y sobre qué (ingresos). Si no sabes decir la frase, no sabes qué consulta escribir, y ningún código te va a salvar de no tener clara la pregunta. La sintaxis se aprende en una tarde; saber qué preguntar es lo que se paga.
### El pelotazo aparece
Cuando haces el ranking de productos por unidades vendidas durante la campaña, ahí está, en lo más alto y sin discusión: el vestido Alma, con 1.016 unidades, más del doble que el segundo. Nuria tenía razón en lo que veía. Se lo confirmas por Slack, y su respuesta no se hace esperar:
1Tu 13:052Nuria, confirmado: el vestido Alma es el numero 1 en unidades de la3campana, 1.016 uds. Le saca mas del doble al segundo.45Nuria 13:076LO SABIAAA pido 2000 para agosto entonces. Gracias!!78Tu 13:089Espera a que mire una cosa mas antes de cerrar el reorder, si te10parece. Manana lo tengo.
El dato confirma la corazonada de Nuria... y ella ya está pidiendo 2.000 unidades.
Fíjate en tu propio instinto ahí: le confirmas el dato, que es verdad, pero le pides que espere antes de cerrar el pedido de reposición (el «reorder») de 2.000 unidades para agosto. No sabes todavía qué vas a mirar mañana, pero algo te dice que un ranking de unidades no es toda la película. Ese cosquilleo —«esto está demasiado claro»— es la mejor herramienta de un analista. Nuria mide el éxito en unidades vendidas; tú aún no has mirado ni el margen ni lo que se devuelve. Guarda esa incomodidad, porque mañana la vas a necesitar.
Merece la pena poner nombre a lo que le pasa a Nuria, porque te va a pasar a ti mil veces y a tus stakeholders otras mil: es el sesgo de confirmación. Cuando ya tienes una idea en la cabeza («el Alma es el pelotazo»), tu cerebro busca los datos que la confirman y pasa de puntillas por los que la contradicen. Nuria no miente ni es mala analista: es que vio 1.016 unidades, encajó con lo que ya creía, y cerró. El ranking por unidades le dio la razón, así que ¿para qué mirar más? El trabajo del analista es justo resistir ese impulso: cuando un dato confirma lo que esperabas, en vez de celebrar, pregúntate qué NO has mirado todavía. La confirmación es agradable y peligrosa a partes iguales.
El ranking por unidades es la métrica favorita de Marketing porque es la más fácil de celebrar: números grandes, flechas hacia arriba. Pero vender muchas unidades no es lo mismo que ganar dinero con ellas. Un producto puede ser el número uno en volumen y el último en beneficio, y el ranking de unidades jamás te lo dirá. Que un dato confirme lo que esperabas no significa que el análisis esté terminado; a veces significa que aún no has hecho la pregunta incómoda.
### Nuria cambia el encargo (y aprendes a decir que no)
A media tarde, Slack otra vez: «Oye, Carmen quiere que en la presentación comparemos también con las rebajas del AÑO PASADO. ¿Lo metes? Es una cosita». No es una cosita. Miras los datos y solo tienes un total agregado del año pasado en la ficha de la campaña, no el detalle por producto. Con Diego acotas la respuesta: puedes comparar el total de la campaña contra el total del año anterior (eso sí está), pero no el detalle por producto (esos datos no existen). Y se lo explicas a Nuria así, sin dramatismo: esto sí, esto no, y por qué. Aprender a decir que no a lo que no se puede, y sí a lo que sí, sin quedar mal, es una habilidad tan del oficio como saber un `groupby`.
Ojo con el reflejo del junior ante estas peticiones: decir que sí a todo para caer bien. Es la trampa más comprensible y una de las más dañinas. Si prometes a Nuria el detalle por producto del año pasado, que no existe, pasarán dos cosas y ninguna buena: o te quemas horas intentando fabricar un dato que no tienes, o lo entregas «estimado» y alguien toma una decisión sobre arena. Decir «esto sí puedo, esto no, y esta es la razón» no es quedar mal: es exactamente lo contrario. La gente confía en quien conoce los límites de sus datos, no en quien promete cualquier cosa. La credibilidad se construye tanto con lo que entregas como con lo que te niegas a inventar.
Consejo de senior: cuando un dato no exista o no sea fiable, propón siempre la alternativa que sí puedes hacer, en la misma frase. No te quedes en el «no se puede». «No tengo el detalle por producto del año pasado, pero sí el total de campaña, que te sirve para ver si crecimos.» Ese giro convierte una mala noticia en una opción útil, y hace que el stakeholder te vea como alguien que resuelve, no como un muro. Decir que no con una puerta abierta al lado es una de las habilidades peor enseñadas y más valiosas del oficio.
### Conversión: no es lo mismo traer gente que vender
La última pregunta del día es por dónde entró la gente que compró. Aquí hay que tener cuidado con una trampa: el canal que trae más visitas no es necesariamente el que más vende. Para medirlo bien se usa la tasa de conversión: de cada 100 personas que visitan la web por un canal, cuántas acaban comprando. Se calcula cruzando los pedidos de cada canal con las sesiones (visitas) de ese canal. Un canal puede traer una avalancha de curiosos que no compran, y otro traer poca gente pero muy decidida.
Consejo de senior: cuando midas un ratio, mira siempre el numerador y el denominador por separado antes de dividir. Instagram trae muchísimas sesiones pero convierte poco; el email trae menos gente pero mucho más decidida. Si solo miraras el total de pedidos por canal, te equivocarías de conclusión. El ratio cuenta una historia que ninguno de sus dos ingredientes cuenta solo.
### Pocos productos cargan con casi todo: la cola larga
Cuando ordenes los productos por unidades vendidas, verás un patrón que se repite en casi cualquier tienda del mundo y que conviene que reconozcas: unos pocos productos concentran la mayoría de las ventas, y una larguísima lista de productos vende poquísimo cada uno. Si dibujaras las ventas de todos los productos en barras, verías unas pocas torres a la izquierda y una cola interminable de barras diminutas que se va agotando hacia la derecha. A esa cola se la llama, con toda la lógica, la cola larga.
Este patrón tiene un nombre popular, la regla del 80/20: como norma aproximada, en torno al 20% de los productos suele traer alrededor del 80% de las ventas. No es una ley exacta ni un número mágico, es una tendencia que aparece una y otra vez en retail, y saber que existe te cambia la forma de leer un ranking. Cuando ves que el vestido Alma y un puñado de productos más están arriba del todo, no es una anomalía: es lo esperable. Lo interesante nunca es que haya un número uno (siempre lo hay), sino cuánto pesa ese número uno y qué pasa con él cuando le añades la información que el ranking de ventas no ve.
Consejo de senior: la cola larga tiene una consecuencia práctica para tus análisis. Cuando ordenas por una tasa (devolución, conversión) en vez de por volumen, la cola larga se llena de productos con dos o tres ventas, cuyas tasas son puro azar y se cuelan en los primeros puestos. Por eso, antes de fiarte de un ranking por tasa, casi siempre hay que filtrar los productos con muy pocas ventas: si no, el podio te lo ocupan rarezas sin importancia y no ves lo que de verdad mueve el negocio.
### Las cinco preguntas del detective antes de fiarte de un ranking
Un ranking es la herramienta más querida y más peligrosa del analista: querida porque se entiende de un vistazo, peligrosa porque parece una verdad cuando es solo una ordenación. Antes de llevarle a nadie un «top de lo que más vendió», un buen analista se hace, casi sin pensarlo, cinco preguntas. Son la versión aplicada del método detective: no aceptar la primera versión, ni siquiera la que tú mismo acabas de calcular.
La cuarta pregunta —«¿qué no estoy viendo?»— es la que va a cambiar tu semana. El ranking de productos por unidades te dice quién vende más, y ahí se para. No te dice qué margen deja cada uno, ni cuánto vuelve. Un producto puede reinar en unidades y ser un desastre en dinero, y el ranking por unidades lo corona igual, sonriente, sin avisarte. Cada vez que mires una lista ordenada, pregúntate qué columna falta, qué dato dejaría el podio patas arriba si lo añadieras. Mañana vas a añadir esa columna que falta —las devoluciones— y el rey del ranking se va a caer del pedestal.
Consejo de senior: el ranking es un principio de investigación, no un final. Cuando alguien te enseñe uno y saque una conclusión («hay que invertir en el número uno»), tu reflejo debe ser la cuarta pregunta: «¿y qué no estamos viendo de ese número uno?». No para llevar la contraria, sino porque las decisiones caras se toman sobre lo que una lista esconde, no sobre lo que enseña. El analista que hace esa pregunta a tiempo se ahorra a la empresa reinvertir en el sitio equivocado.
### Cómo se nombra el resultado de un análisis
Cuando agrupas y sumas, el resultado es una tabla nueva, y esa tabla es lo que otra persona va a leer. Aquí hay una parte del oficio que nadie enseña y que separa un análisis que se entiende de uno que hay que explicar: cómo nombras las columnas del resultado. Fíjate en el detalle del ejercicio de categorías: cuando escribiste `SUM(...) AS ingresos` y `SUM(cantidad) AS unidades`, esos alias `ingresos` y `unidades` no son decoración. Son las cabeceras que verá quien reciba la tabla, y decidir bien esos nombres es comunicar antes de haber dicho una palabra. En SQL el alias es aún más importante que en una hoja de cálculo, porque sin AS la columna se llamaría literalmente "SUM(lp.cantidad * ...)", ilegible.
La regla es sencilla de decir y difícil de respetar cuando tienes prisa: una columna de resultado se nombra por lo que contiene y en qué unidad, no por cómo la calculaste. `ingresos_eur` es mejor que `suma`, porque `suma` no dice suma de qué. `unidades_vendidas` es mejor que `cantidad`, porque en el resultado ya no es la cantidad de una línea, es el total vendido. `tasa_devolucion_pct` es mejor que `ratio`, porque dice qué ratio y en qué unidad (por ciento). El futuro tú, o el compañero que abra tu notebook dentro de un mes, agradecerá cada nombre que no tenga que descifrar. Un nombre vago es una nota mental que dejas sin escribir, y las notas mentales se pierden.
Consejo de senior: antes de dar por buena una tabla de resultados, léela como si no la hubieras hecho tú. ¿Se entiende cada columna sin preguntar? ¿Sabrías, dentro de tres meses, qué mide y en qué unidad? Si la respuesta es no, renombra. Cuesta treinta segundos y ahorra media conversación cada vez que alguien la abre. Una tabla de resultados es un producto que entregas, no un apunte privado.
Y un detalle que parece menor y no lo es: sé coherente con los nombres a lo largo de toda la semana. Si hoy llamas `ingresos_eur` a los ingresos, no los llames `facturacion` mañana y `ventas` el viernes. Cuando la misma cosa cambia de nombre entre un análisis y otro, quien te lee pierde el hilo y empieza a dudar de si son de verdad la misma cosa. Elige un nombre para cada concepto y respétalo. Esa consistencia es invisible cuando está y muy molesta cuando falta, y es una de esas pequeñas disciplinas que, sumadas, hacen que tu trabajo se sienta fiable antes incluso de que nadie mire las cifras.
Cierras el miércoles con la sensación de que todo confirma el éxito: la campaña vendió mucho, Vestidos y el Alma tiran del carro, y el email convierte de maravilla. Sobre el papel, un pleno. Pero le pediste a Nuria que esperara antes de cerrar el reorder, y esa promesa te espera mañana. Álex lleva toda la semana diciendo lo mismo entre bromas: ojo con las devoluciones. Mañana, por fin, las vas a mirar. Y lo que están vendiendo hoy como el gran acierto de la campaña va a cambiar de color.
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