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El valor del análisis de datos financieros para la salud de tu empresa

  • Zakhar Yung
    • Financial Data Analytics for Your Business

    Muchos propietarios de negocios y directores generales no analizan los datos financieros en absoluto o se basan en una forma muy básica de análisis financiero, como mirar un informe básico de ventas en tu aplicación de comercio electrónico, como un informe de ventas Shopify. 

    Esto no te da una imagen clara de tu negocio y no te permite tomar decisiones empresariales estratégicas. Hacer análisis a gran escala es accesible para cualquier empresa, incluso si no tiene un director financiero o un analista de datos financieros a bordo.

    Sigue esta guía para saber más sobre qué es la analítica financiera y cuál es el mejor uso de la analítica de datos en finanzas con sólo conocimientos básicos de analítica.

    ¿Qué es el análisis de datos financieros?

    El análisis de datos financieros es el proceso de interpretar grandes cantidades de datos financieros para formular una imagen completa de la salud financiera de tu empresa. Estos datos pueden incluir registros de ventas, facturas entrantes o salientes, información sobre activos y pasivos, etc.

    Los datos financieros pueden proceder de una fuente consolidada o de múltiples fuentes. Por ejemplo, puedes tener un CRM en tu sitio web que te ayude a procesar y registrar todas las ventas realizadas a través de él. Al mismo tiempo, los empleados no siempre registran las ventas por teléfono o en Instagram; estas solo aparecen en tu aplicación de procesamiento de pagos.

    Además, es posible que las facturas entrantes se registren manualmente en una hoja de cálculo y que el balance lo haga un contable: en total, son cuatro las fuentes de datos financieros con las que trabajas.

    Con todos esos datos financieros en un solo lugar, es probable que los agregues para elaborar informes, los extraigas para encontrar áreas de mejora o ejecutes análisis predictivos para realizar algunos modelos financieros con antelación.

    Sin embargo, antes de esos procesos más complejos, las empresas tienen que establecer los sistemas que preparan los datos para el análisis. Esto incluye exportar datos automáticamente desde múltiples fuentes, configurar una solución de almacenamiento de datos y crear cuadros de mando sencillos que puedan utilizar todos los miembros del equipo.

    Importancia del análisis de datos en las finanzas

    Supongamos que estás manejando un pequeño negocio como un sitio web de comercio electrónico en Shopify y sólo tienes una fuente de datos de ventas. En ese caso, puede que te conformes con ver las estadísticas financieras en tu administrador de Shopify. Sin embargo, si estás planeando seguir adelante o manejas una operación mucho más grande, los reportes financieros consolidados son cruciales. Para las empresas con múltiples fuentes de datos de ventas, traer todos los datos a un solo almacén ayuda con informes más precisos y ahorra tiempo.

    La elaboración de informes financieros precisos te ofrece una visión más amplia de la salud de tu empresa. También te permite localizar problemas que podrían solucionarse, por ejemplo, detectar una caída de las ventas o un aumento del coste por adquisición en distintas plataformas. Cuando se rastrea el problema hasta la causa, se puede solucionar más rápidamente y ahorrar dinero a largo plazo.

    Disponer de todos los datos financieros en un único lugar también te permite realizar análisis predictivos, es decir, prever cómo serán tus finanzas en función de las tendencias actuales. Si realizas análisis más avanzados, podrás predecir posibles caídas del flujo de caja en función de tus decisiones y planificar tu presupuesto con antelación.

    Por lo menos, realizar análisis de datos financieros durante mucho tiempo facilita la presentación de tu empresa a los inversores, ya que dispones de meses o años de datos financieros para respaldar tu oferta.

    Cómo se utiliza el análisis de datos en las finanzas de las empresas

    El uso de la analítica de datos en finanzas puede aplicarse en cinco áreas clave para mejorar tu negocio:

    Auditoría financiera

    La forma más directa de analizar los datos financieros, y la que probablemente hagas primero al crear un sistema de análisis, es auditar tu situación financiera. Esto te dará una idea más matizada de tus finanzas y te ayudará a fijar objetivos.
    En la forma más básica, tendrás que calcular:

    También querrás analizar todas estas métricas y algunas básicas como las ventas y los ingresos a lo largo del tiempo. Ver la tendencia de tus ingresos puede indicarte lo bien que va tu negocio y si está creciendo a un ritmo cómodo.

    A continuación, podría realizar análisis más profundos, por ejemplo, calcular la rentabilidad de cada producto o cliente para averiguar qué te aporta más dinero. Cambiar las prioridades en este sentido podría mejorar tus resultados.

    Hacer primero una auditoría financiera es una forma estupenda de comprender la dinámica de lo más importante de tu empresa y, potencialmente, rastrear y solucionar los problemas importantes.

    Informes

    El análisis de datos en finanzas se utiliza para el rendimiento empresarial continuo. Es una forma estupenda de mantenerse en contacto permanente con los datos financieros de la organización, mostrar la salud de la empresa a las partes interesadas y detectar posibles problemas de antemano.

    En caso de que solo trabajes con un único canal de ventas y no creas que necesitas una solución de informes financieros más complicada, puedes utilizar un cuadro de mandos integrado en tu herramienta de comercio electrónico como Shopify.

    Pero muchas plataformas de este tipo carecen de la opción de personalizar sus informes, o puede que no almacenen datos históricos durante tanto tiempo. Si ese es el caso, o si utilizas varias fuentes de datos de ventas, lo mejor es exportar los datos y crear un cuadro de mandos propio.

    Requiere algo de tiempo configurarlo, pero lo bueno es que puede ser tan amplio o tan reducido como se desee. Por ejemplo, puedes mostrar solo el volumen de ventas y un desglose por trimestres.

    También puedes añadir desgloses más detallados, como mostrar gráficos del rendimiento de los representantes de ventas,

    y ventas en distintos lugares.

    Siempre que guardes todos los datos brutos en un almacén por si en el futuro necesitas más análisis financieros, puedes tener tu cuadro de mando realmente simplista. O puedes servir un cuadro de mando más sencillo al equipo ejecutivo y otro más detallado a los equipos que necesiten esa información específica.

    Lo mejor de los informes es que puedes automatizar la mayor parte de ellos. Con una plataforma como Coupler.io, puedes conectar tu fuente de datos o almacén de datos a Looker Studio o a cualquier otra herramienta de inteligencia empresarial, ya que Coupler.io también admite Google Sheets, Excel y BigQuery como destinos. No sólo puedes automatizar la actualización de datos en tu informe en un horario, sino también implementar la automatización por activación, por ejemplo, enviar notificaciones por correo electrónico a todas las partes interesadas una vez que el informe se actualiza. De este modo, los informes se elaboran esencialmente en tiempo real y sin intervención humana.

    Consulta las plantillas de informes de Xero que puedes utilizar para tus informes contables.

    Atribución de ventas

    Otro uso de los análisis financieros es la atribución de ventas. Para realizar una atribución de ventas compleja y posiblemente más precisa, es necesario realizar un seguimiento del recorrido del cliente a través de todos los puntos de contacto con la empresa, como la interacción con anuncios en diferentes plataformas, la lectura del blog, la visualización de correos electrónicos, etc.

    Pero si aún no lo tienes, puedes hacer un modelo de atribución de fuente única más sencillo con análisis de datos financieros.

    El desglose de las ventas por canal y su posterior desglose por clientes nuevos y existentes te dará una idea clara de la procedencia de tus ventas. El desglose de las ventas por tipo de cliente mostrará qué canal te aporta nuevos clientes y cuál es mejor para trabajar con los ya existentes.

    Detección de fraudes

    Las tres primeras formas de utilizar el análisis de datos financieros son estándar y no requieren mucho esfuerzo por parte de la mayoría de los empresarios. Esta, sin embargo, sí.

    El análisis de datos en finanzas puede ayudarte a detectar el fraude y prevenirlo o ponerte rápidamente en contacto con las autoridades. Una forma de encontrar los patrones de compra de tus clientes existentes y crear una alerta cuando hay varias compras bajo una cuenta que no compra contigo constantemente, compras caras o un cambio en la dirección de envío.

    El análisis de datos financieros no es la única forma de prevenir el fraude. Para hacerlo de forma más coherente y precisa, es necesario implantar un sistema que analice las transacciones entrantes a medida que se producen y utilice el aprendizaje automático para detectar actividades que puedan ser fraudulentas.

    Pero si no lo tienes o aún no puedes permitírtelo, analizar los datos de ventas es una solución buena y barata que puede ayudarte a detectar el fraude poco después de que se haya producido. En ese caso, podrías ponerte en contacto con el cliente y las autoridades para evitar problemas más adelante.

    Análisis predictivo de datos

    Otra forma avanzada de utilizar el análisis de datos en finanzas es el análisis predictivo. Dado que se almacenan muchos datos históricos y se pueden utilizar para ver tendencias históricas, también se podrían proyectar esas valoraciones en el futuro y tratar de predecir lo que puede estar por venir.

    Una de las formas más sencillas de realizar análisis predictivos es predecir el flujo de caja. Basándote en la dinámica anterior de las cuentas por pagar y las cuentas por cobrar, puedes entender cuándo va a bajar el flujo de caja para poder optimizar la planificación financiera y la elaboración de presupuestos con antelación. Esto es especialmente importante para las agencias y otras empresas de servicios, ya que a veces se tarda mucho tiempo en cobrar una factura.

    Además, la previsión de un estado de pérdidas y ganancias también es clave para diversos análisis predictivos, ya que mejora la eficiencia operativa al proporcionar información sobre los ingresos y gastos futuros.

    También puedes realizar un análisis de sensibilidad, también conocido como análisis hipotético. En este tipo de análisis, se intenta cambiar una de las variables de los datos financieros y ver cómo afectaría a los resultados u otros parámetros importantes.

    Herramientas para el análisis de datos en finanzas

    Crear un entorno de análisis financiero puede costarte decenas de miles de dólares si diriges una gran empresa o una corporación con un volumen de ventas mensual millonario y cientos de proveedores.

    Pero si tu negocio es una pequeña tienda de comercio electrónico, una startup SaaS o una agencia, es posible analizar tu rendimiento financiero con un conjunto de herramientas con precios moderados o que son totalmente gratuitas. La calidad tampoco se resentirá porque estas herramientas hacen su trabajo a la perfección.

    Existen docenas de herramientas especializadas para el análisis de datos en finanzas, como Asset-Map y ReadyRatios. Este tipo de software puede importar tus datos y elaborar informes estandarizados a partir de ellos. Algunas de estas herramientas incluso afirman basarse en algoritmos de inteligencia artificial para ofrecer un nivel de servicios financieros de primera clase.

    Pero puede que no sean lo suficientemente personalizables para tus necesidades. La alternativa es crear un entorno de análisis financiero con distintas herramientas que te permitan adaptar los informes a tus necesidades y modelos de negocio.

    Puedes hacerlo con Coupler.io, una de las soluciones más versátiles para la automatización y el análisis de datos. Coupler.io puede ayudar a las organizaciones a sacar el máximo partido de sus datos conectando flujos de datos de la mayoría de las aplicaciones que utilizas. Por ejemplo, puede exportar datos de ventas de tu procesador de pagos a BQ y luego envolverlos en forma de cuadro de mando en Looker Studio o Power BI.

    Realiza todas las importaciones y exportaciones de datos automáticamente, según el calendario que prefieras. También puedes configurar alguna transformación de datos en la app en caso de que necesites cambiar los datos antes de cargarlos en el almacén o la herramienta de BI.

    Con todo ello, puedes realizar informes en un panel de control en tiempo real sencillo y personalizable como este.Habla con el equipo de análisis de datos de Coupler.io para ver si podemos ayudarte en el caso de uso de tu proceso empresarial.

    Cómo analizar datos financieros

    Ahora que ya sabes cómo utilizar el análisis de datos en finanzas y qué herramientas utilizar, vamos a explorar cómo crear una solución de análisis de datos para tu empresa. Aquí tienes un plan de seis pasos para analizar datos financieros con algunos pasos opcionales.

    Recopilar fuentes de datos

    Lo primero que hay que hacer es reunir todas las fuentes de datos en un mismo lugar. Por lo general, incluso una pequeña empresa puede tener varias fuentes de datos que deben exportarse a tu almacén de datos antes de ejecutar análisis.

    Obtén una lista de todas las fuentes de datos. Para las cuentas por cobrar, las fuentes suelen incluir:

    Las fuentes de las cuentas a pagar pueden incluir:

    En esta etapa, también puedes encontrar una manera de reunir todos estos datos. Puedes hacerlo con Coupler.io, una herramienta integral de automatización de datos. Puedes llevar datos de cualquier fuente a cualquier destino que tengas, como un almacén de datos o una herramienta de BI, y hacerlo de forma automática y programada. También puedes transformar los datos antes de cargarlos en la aplicación de destino.

    Crear un plan para consolidarlos

    Aunque todavía no estás uniendo todos los datos, tienes que averiguar cómo hacerlo antes de ejecutar los análisis.

    Los datos suelen venir en formatos diferentes. Puede que una plataforma utilice una coma para los decimales y la otra los redondee. O pueden utilizar formatos de fecha diferentes. Tú tienes que decidir qué formato utilizar en tu análisis.

    Las distintas fuentes de datos también pueden tener distintos tipos de valores de datos. Por ejemplo, una entrada de datos incluiría puntos de datos sobre la hora exacta de las transacciones o el banco de la otra parte, mientras que la otra no.

    Hay que decidir qué datos dejar fuera del conjunto de datos. Dado que estás consolidando todos los datos en un almacén, éste debería tener el mismo conjunto de puntos de datos. También puedes optar por añadir más datos al conjunto, por ejemplo, incorporando otra fuente a los mismos.

    Elige las métricas en las que te centrarás

    A continuación, elige las métricas que vas a calcular. Puedes extraer los datos para obtener más información, pero la elaboración de informes es una parte importante para analizar los datos financieros, por lo que elegir las métricas adecuadas es un paso necesario.

    Para la mayoría de las empresas, es recomendable calcular al menos estas métricas:

    Las empresas de SaaS también pueden calcular las siguientes métricas:

    Para un negocio de comercio electrónico, también se pueden incluir estas métricas:

    Puedes elegir calcular sólo algunos de los que más te importen o calcularlos todos y mostrar sólo los relevantes en tu panel de control.

    Crear un informe

    Cuando hayas planificado tus importaciones y tus documentos de almacenamiento, puedes empezar a crear un informe financiero. Para ello, conecta un conjunto de datos a una tabla dinámica, un gráfico o ejecútalo a través de una fórmula para obtener una métrica.

    Sean cuales sean las métricas que pienses añadir a tu informe financiero, busca las fórmulas correspondientes y añádelas a una hoja de cálculo. La métrica se actualizará cada vez que se actualicen los datos con una nueva exportación.

    Para dar el paso de los datos brutos a la visualización, tienes que conectar tus datos a una tabla dinámica o a un gráfico. Si aún no utilizas una herramienta de BI, la forma más sencilla de hacerlo es con Looker Studio. Puedes conectarlo a una fuente que contenga tus datos y configurar un informe.

    Puede utilizar gráficos para presentar los datos o hacerlo simplemente presentando cifras agregadas. Considera la posibilidad de añadir una dimensión histórica a tu cuadro de mando: comparar los datos nuevos con los históricos para añadirles contexto.

    La posibilidad de aplicar filtros al informe también es fantástica, ya que permite a los usuarios seleccionar los datos que les interesan.

    Opcional: automatizar las notificaciones del cuadro de mandos

    Con el paso anterior, tu sistema básico de análisis financiero está listo. Pero puedes hacerlo más sofisticado automatizando las notificaciones.

    Con Coupler.io, tu canalización de datos estará totalmente automatizada. Eso significa que cada día o cada semana, como tú lo configures, los datos financieros se exportarán a tu almacén y tu solución de BI actualizará todos los informes basándose en los nuevos datos.

    Para avisar a todas las partes interesadas, puedes configurar alertas de datos en ella. En la mayoría de las herramientas de BI, puedes configurar el sistema para que avise a los usuarios cuando se cumplan determinados requisitos en la base de datos. Puedes configurar una notificación (alerta de datos) cada vez que se alcance un KPI específico en tu informe. De este modo, ni tú ni las partes interesadas se perderán un hito importante a tener en cuenta. Por ejemplo, podrías notificar a las partes interesadas cuando se haya cumplido el plan de ventas del mes, o cada vez que las ventas diarias superen las expectativas.

    Opcional: hacer minería de datos para descubrir tendencias

    Una solución más avanzada para analizar datos financieros incluye la minería de datos para ayudarte a encontrar tendencias en tus datos financieros. La minería de datos es el proceso de clasificar grandes volúmenes de datos para encontrar patrones y tendencias.

    Estas tendencias pueden mostrarte nuevas oportunidades de crecimiento que puedes aprovechar corrigiendo los puntos débiles que muestran los datos o redoblando tus puntos fuertes.

    He aquí algunas ideas para empezar con la minería de datos financieros:

    Performing data mining requires using algorithms, so to run these, you’ll either need a data analyst to write code from scratch or use specialized mining software. There are even add-ons for Google Sheets and Excel, in case you’re building a simpler data analytics solution.

    Aplicar el análisis de datos a las finanzas

    El análisis de datos financieros es imprescindible en cualquier organización. Tanto si diriges una pequeña empresa de comercio electrónico como una gran agencia, querrás saber hacia dónde se dirigen tus finanzas y tomar las decisiones adecuadas para adaptarte a ello.

    La automatización de los informes también ahorra mucho tiempo valioso a tus empleados clave, que no tienen que malgastarlo en tareas manuales como exportar y formatear hojas de cálculo.

    ¿No estás seguro de poder crear una solución de análisis financiero por tu cuenta? Ponte en contacto con el equipo de consultoría de análisis de datos de Coupler.io y averigua cómo podemos ayudarte. Para obtener más información sobre este tema, consulta nuestro artículo sobre cuadros de mando de ingresos y cuadros de mando financieros.

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