Tomamos un conjunto de datos público y real —cerca de 100.000 pedidos del marketplace brasileño Olist— y lo convertimos en dashboards interactivos que responden preguntas de negocio: cómo crecen las ventas, dónde se pierde valor y qué hace que un cliente vuelva (o no).
Datos reales · Olist (Kaggle)~100k pedidos · 2016–2018Interactivo en el navegador
El caso
Olist es un marketplace que conecta a pequeños y medianos comercios de Brasil con clientes de todo el país. Su conjunto de datos público reúne pedidos reales (anonimizados) entre 2016 y 2018: ventas, productos, pagos, reseñas de clientes y tiempos de entrega.
Es un escenario perfecto para mostrar Business Intelligence sobre datos reales: muchas fuentes que, por separado, no dicen mucho, pero que unidas revelan exactamente dónde están las oportunidades. A diferencia de nuestro otro caso (con datos sintéticos), aquí trabajamos con información real del mercado.
El dataset en números
99.441
Pedidos
Sep 2016 – Oct 2018
R$ 15,8 M
Ingresos (GMV)
Precio + flete
96.096
Clientes únicos
En 27 estados
3.095
Vendedores
Pequeños y medianos comercios
4,09 ★
Reseña promedio
Sobre 5 estrellas
91,9%
Entregas a tiempo
Antes de la fecha estimada
Caso Olist
Dashboard interactivo
Explóralo aquí mismo: cambia entre las tres vistas, filtra por año o categoría (o haz clic en una barra de categoría) y pasa el cursor sobre los datos. Todo se calcula en vivo en tu navegador.
Ingresos por mes
Ingresos por categoría
Clic para filtrar
Ingresos por estado
Top estados por ingreso
Fuente: dataset público Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist (Kaggle), datos reales anonimizados de 2016–2018. Los KPIs, filtros y gráficos se calculan en vivo en tu navegador a partir de los datos agregados.
Lecturas clave y recomendaciones
Un dashboard no sirve para “verse bonito”: sirve para encontrar dónde actuar. Esto es lo que salta a la vista en los datos de Olist y qué haríamos con cada hallazgo.
El diferenciador: la puntualidad define la satisfacción
Este caso incluye una vista que conecta dos mundos que casi nunca se miran juntos: logística y experiencia del cliente. El resultado es contundente.
Entregar a tiempo vale 1,7 estrellas. Los pedidos entregados antes de la fecha estimada promedian 4,29 ★; los que llegan tarde se desploman a 2,57 ★. La demora no es solo un problema operativo: es el principal destructor de reputación.
Qué haríamos: un tablero de control logístico con alertas tempranas de pedidos en riesgo de retraso, seguimiento de los transportistas con peor desempeño y fechas de entrega prometidas más realistas. Cada punto de mejora en puntualidad se traduce en mejores reseñas y más recompra.
Casi nadie vuelve: 3 de cada 100 clientes repiten
Solo el 3,1% de los clientes hace una segunda compra. Para un marketplace, retener es mucho más barato que adquirir; ese número es una enorme oportunidad dormida.
Qué haríamos: medir la recompra como KPI central, activar campañas de postventa (correo, cupones, recordatorios) y segmentar clientes por valor para enfocar el esfuerzo donde más rinde.
El ingreso está concentrado en pocos estados
São Paulo y un puñado de estados del sureste concentran la mayor parte de las ventas. Eso ayuda a enfocar la operación, pero también señala mercados con potencial de expansión.
Qué haríamos: análisis geográfico para decidir dónde sumar vendedores o reforzar logística, y detectar regiones rentables aún sin explotar.
El cliente paga en cuotas
Tres de cada cuatro pedidos se pagan con tarjeta de crédito y el promedio ronda las 3 cuotas. Entender el comportamiento de pago permite afinar promociones y proyectar el flujo de caja.
Qué haríamos: tableros de pagos para conciliación, control de cuotas y diseño de ofertas de financiamiento que conviertan más.
Cómo ayuda esto a tu negocio
Este caso usa datos de e-commerce, pero el enfoque es el mismo para cualquier sector: unir tus fuentes, definir los KPIs que importan y mostrarlos en un tablero que cualquiera entienda. En Riofrio Analytics construimos exactamente este tipo de solución en Power BI —ventas, logística, satisfacción, pagos— para que dejes de fabricar reportes y empieces a decidir con datos.
