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Contratar un Data Analyst Freelance

¿Por qué y cuándo se necesita un Data Analyst?

¿Quién es capaz de identificar las necesidades empresariales y reconocer cómo la data science puede abordarlas? El Data Analyst o analista de negocio es un tipo de consultor cuyo objetivo es mejorar los resultados de la empresa con el uso de datos, es decir, crear una organización impulsada por datos.

Un Data Analyst define las necesidades del negocio, trabaja junto con negocio y con los data scientists para evaluar, analizar y definir estrategias de aplicación para lograr un impacto, a través de cualquier área de la organización, pero por lo general centrándose en las actividades comerciales para impulsar los ingresos, las operaciones para reducir costes y mejorar el servicio en cuanto a calidad e innovación.

Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre. - William Thomson Kelvin

A través de Outvise puedes encontrar data analyst freelancers o consultores cualificados y certificados, y pagar solo por los servicios prestados.

Casos de estudio con Data Analyst

Data Analysts certificados en la Red

caso práctico
Caso práctico de data analyst sobre calidad para una empresa mundial de bebidas

Desafío, Contexto, Problemas por resolver

Integrar los informes de ventas en SAP de los distintos países.

Misión, herramientas y metodología

Integrar de forma segura y rápida toda la información de ventas unificando los datos de los distintos territorios. Aseguramos la calidad de los datos con Alteryx.

Resultados obtenidos

Por primera vez, la dirección recibe informes integrados y comparables de todos los territorios europeos.

caso práctico
Caso práctico de data analyst para un fabricante de material eléctrico sobre la integración de información procedente de diversas fuentes

Desafío, Contexto, Problemas por resolver

Un especialista global en gestión de la energía y automatización con 135K empleados tenía mucha información dispersa. Esto hacía imposible desarrollar estrategias de optimización de costes.

Misión, herramientas y metodología

Para poner en marcha cualquier proyecto analítico necesitaban un repositorio de datos con la información procedente de diferentes fuentes (CRMs, ERPs, etc).

Se reestructuró el almacén de datos para que el sistema se pudiese utilizar para cualquier proyecto analítico, con la información que necesitaban (entender por país qué productos se devolvían, costes de envío, etc).

Resultados obtenidos

En 7 meses, se creó un almacén de datos bien construido y organizado para que la oficina central pudiera empezar a desarrollar proyectos analíticos para optimizar costes.

7 meses

caso práctico
Caso práctico de data analyst para un minorista en la optimización de sus campañas de ventas

Desafío, Contexto, Problemas por resolver

Un minorista francés que vendía productos a través de ventas flash online quería conseguir información de sus competidores para optimizar sus campañas.

Misión, herramientas y metodología

Contrataron un scrapper para analizar la demanda y el % que las marcas estaban negociando con sus competidores.

Esta es una de las técnicas más demandadas por los minoristas en todo el mundo, el 18 % de las visitas de e-commerce son bots, comprando entradas o cualquier tipo de producto.

Creamos cuadros de mando que luego se integraban con los catálogos de productos y cruzaban los resultados para hacer un seguimiento completo de la campaña.

Resultados obtenidos

Con ello pudieron comparar sus propias campañas con la competencia para mejorar la conversión con mejores precios, anticipación, nuevas tendencias, conocimiento del cliente, etc.

Francia

caso práctico
Caso práctico de data analyst para un portal europeo de búsqueda de empleo

Desafío, Contexto, Problemas por resolver

El director comercial de uno de los portales de búsqueda de empleo online más grandes de Europa necesitaba ayuda para fijar precios y optimizar su producto.

La oferta comercial era muy diferente ya que trabajaban con todo tipo de cuentas, por ejemplo, empresas de selección de personal que necesitaban cientos de CV al año y PYMES que tan solo buscaban unos cuantos perfiles.

Misión, herramientas y metodología

El data analyst freelance tenía que optimizar los diferentes precios por CV, cruzar el uso del CV con el coste por lo que pagaban. Y a partir de ahí el equipo comercial podía trabajar en las propuestas que tenían que ofrecer.

El trabajo consistía en unir 2 bases de datos separadas para obtener métricas normalizadas del consumo de pagos (mensual, trimestral, etc.) dando como resultado una matriz con 2 ejes, consumo de CV y costes.

Resultados obtenidos

Se pudo determinar el coste medio de CV que tendría una competitividad buena en el mercado. Esto permitió a la empresa conocer la rentabilidad de cada cliente, la carga de trabajo comercial necesario, y adaptar sus precios y productos a los diferentes clientes.

Europa

caso práctico
Caso práctico de data analyst para un portal de descubrimiento de software y apps para optimizar embudos de ventas

Desafío, Contexto, Problemas por resolver

La mayor plataforma de descubrimiento de software y aplicaciones del mundo quería optimizar su embudo de ventas. Con más de 100 millones de usuarios al mes y más de 4 millones de descargas al día necesitaban entender todo el recorrido de compra para aumentar las ventas.

Misión, herramientas y metodología

Se ha diseñado e implementado una herramienta de BI para unificar los KPI de todos los canales, consiguiendo con ello una visión global.

El modelo de negocio se basa en la descarga de software con diferentes modelos de suscripción, el panel de control tenía que recoger todas las visitas, leads, suscripciones, ventas, cancelaciones, etc.

Resultados obtenidos

Se ha optimizado el embudo de conversión de clientes:

  • Al poder medir todas las métricas relevantes en cada canal y para cada producto.
  • Al mostrar el panel de control la información en tiempo real, permitiendo así tomar decisiones rápidas y eficaces.
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Competencias imprescindibles de un Data Analyst

Los Data Analysts deben estar fuertemente capacitados en aspectos tanto técnicos como estratégicos dela práctica de datos:

  • Analistas de negocio e inteligencia de negocio
  • Gran comprensión del negocio
  • Data science e ingeniería

Los conocimientos técnicos de un Data Analyst deben incluir el dominio de varias de las siguientes soluciones, infraestructuras y lenguajes:

  • Snowflake · AWS · Google Cloud/AI · MS Azure · IBM Watson · Oracle · Hadoop · SAS · Splunk · Kubernetes · SAP Hana · Elastic · Salesforce
  • Qlikview · Tableau · Alteryx · Trifacta . Power BI · Google Analytics
  • Python · Java · R · Spark · SQL · MQL