Last updated: 17/03/2020
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Introducción
En el dinámico mundo de los negocios, contar con herramientas que permitan a las organizaciones evaluar su rendimiento de manera efectiva y responder rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado es esencial. El concepto de "Drop & Growth" proporciona un marco para analizar el desempeño en comparación con las previsiones iniciales y detectar áreas clave para la mejora e innovación.
Drop (Caída)
Hace referencia a un escenario en el que los resultados reales están por debajo del rendimiento esperado según la previsión original. Una "Caída" puede surgir debido a diversos factores, como cambios en las condiciones del mercado, desafíos internos o datos inexactos.
Growth (Crecimiento)
Por el contrario, representa situaciones en las que los resultados reales superan las estimaciones iniciales, destacando éxitos y áreas donde la organización ha logrado avances significativos.
Stagnancy (Estancamiento)
Se refiere a casos en los que los resultados reales coinciden estrechamente con las previsiones originales, lo que indica que no hay un crecimiento ni una disminución significativa. El estancamiento puede reflejar un mercado maduro, una meseta en el desarrollo organizacional o previsiones previas excepcionalmente precisas.
La indexación de datos, especialmente dentro del rango de -100 a 100 o 0 a 100, es un método para simplificar conjuntos de datos complejos y mejorar su accesibilidad. En lugar de analizar información extensa, los datos se condensan en un único número dentro de este rango, proporcionando una visión rápida y concisa del estado actual.
¿Por qué usarlo?
Los gerentes suelen enfrentarse a una sobrecarga de información. La indexación de datos reduce esta complejidad, facilitando una toma de decisiones más rápida.Un valor cercano a 100 puede indicar condiciones ideales.Un valor próximo a 0 (o -100) puede señalar desafíos o áreas que requieren atención.
Simplificación de Datos
Al convertir datos complejos en un único índice numérico, las empresas pueden evaluar rápidamente su desempeño o el sentimiento del mercado. Es similar a condensar un informe detallado en una sola calificación o puntuación.
Información Rápida a partir de Datos Históricos
Al analizar valores indexados del pasado, los gerentes pueden identificar patrones, tendencias o desviaciones de inmediato, facilitando la comprensión de la evolución del negocio a lo largo del tiempo.
Valor Predictivo con Pronósticos Estacionales Modernos
Métodos de pronóstico avanzados como Holt-Winters pueden utilizar datos indexados para predecir tendencias futuras. Como la información ya está simplificada, los pronósticos son más rápidos y claros, ofreciendo indicaciones precisas sobre las condiciones futuras basadas en patrones históricos.
Mejora en la Toma de Decisiones
La indexación de datos facilita comparaciones. Por ejemplo, comparar el índice de este mes con el del mes anterior o prever el próximo trimestre se vuelve más intuitivo. Los gerentes pueden tomar decisiones rápidas sin necesidad de profundizar en los datos sin procesar.
Conclusión
La indexación de datos dentro del rango de -100 a 100 o 0 a 100 actúa como un puente entre conjuntos de datos complejos y el análisis gerencial ágil. Al condensar la información en un índice claro y conciso, las empresas pueden evaluar, predecir y responder rápidamente a las tendencias actuales y futuras, optimizando así sus estrategias.
Estimación Estacional
Una vez que los datos están preparados, se genera una estimación estacional. Esta fase aprovecha los patrones y tendencias de los datos originales para anticipar posibles fluctuaciones estacionales. Reconocer estos patrones es fundamental para realizar predicciones precisas sobre el futuro, permitiendo a las organizaciones ajustar sus estrategias en función de las variaciones estacionales esperadas.