Hacer Mejores Preguntas
Formula preguntas analíticas que llevan a insights accionables. La pregunta determina la calidad de la respuesta.
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El Problema de las Preguntas
El error más grande en el análisis de datos ocurre antes de tocar los datos.
Alguien dice “analiza los datos de ventas” o “revisa el comportamiento de los clientes.” Esas no son preguntas — son expediciones sin rumbo.
Sin una pregunta clara, vas a deambular por los datos, encontrar patrones aleatorios y producir un reporte que no le ayuda a nadie a tomar decisiones.
Un buen análisis empieza con una buena pregunta.
Qué Hace Buena a una Pregunta Analítica
Las buenas preguntas son:
Específicas No: “¿Cómo va el negocio?” Sino: “¿Cómo se compararon los ingresos del Q3 con el Q2 por categoría de producto?”
Medibles No: “¿Los clientes están contentos?” Sino: “¿Qué porcentaje de clientes nos dan reseñas de 4+ estrellas?”
Accionables No: “¿Cuál es nuestro ticket promedio?” Sino: “¿Qué segmentos de clientes tienen tickets arriba de $100, y podemos adquirir más de ellos?”
Comparativas No: “¿Cuánto vendimos?” Sino: “¿Cómo se compararon nuestras ventas con el mismo mes del año pasado?”
El Principio de la Comparación
Los números sin comparación no significan nada.
“Tuvimos 10,000 visitantes” — ¿Eso es bueno? ¿Malo? ¿Promedio?
“Tuvimos 10,000 visitantes, 25% más que el mes pasado” — Ahora sí sabemos.
Toda pregunta analítica debería incluir una comparación:
| Tipo de Comparación | Pregunta Ejemplo |
|---|---|
| Temporal | ¿Cómo se compara este mes con el anterior? |
| Contra meta | ¿Estamos arriba o debajo de nuestro objetivo? |
| Por segmento | ¿Cómo difieren los clientes enterprise de las PyMEs? |
| Competitiva | ¿Cómo se compara nuestra métrica con el promedio de la industria? |
Frameworks para Preguntas
Framework 1: La Escalera del “¿Y Qué?”
Empiezas con una pregunta básica. Preguntas “¿y qué?” hasta llegar a una acción.
Nivel 1: ¿Cuáles fueron nuestras ventas del Q3? → ¿Y qué?
Nivel 2: Las ventas bajaron 15% respecto al Q2. → ¿Y qué?
Nivel 3: La caída se concentró en el segmento enterprise. → ¿Y qué?
Nivel 4: Tres clientes grandes no renovaron. ¿Por qué? ¿Podemos prevenir más? → Ahora sí tenemos una pregunta accionable.
Framework 2: Quién/Qué/Cuándo/Dónde/Cuánto
Construye preguntas completas llenando estos elementos:
QUIÉN: [Segmento de clientes, tipo de usuario, equipo]
QUÉ: [Métrica, comportamiento, resultado]
CUÁNDO: [Periodo, periodo de comparación]
DÓNDE: [Región, canal, producto]
CUÁNTO: [Umbral, punto de comparación]
Ejemplo: “¿Cuántos clientes enterprise [quién] tuvieron valores de orden arriba de $500 [cuánto] en el Q3 2024 [cuándo] a través del canal de ventas directas [dónde] — y cómo se compara con el Q3 2023 [comparación]?”
Framework 3: El Marco de Decisión
Trabaja de atrás para adelante a partir de la decisión:
¿Qué decisión estamos tomando? “¿Deberíamos expandir nuestro equipo de ventas en Latinoamérica?”
¿Qué cambiaría nuestra decisión? “Si el ingreso por representante en LatAm es mayor que en el mercado local, sí. Si es menor, no.”
¿Qué datos responden esto? “Ingresos por región, divididos entre headcount de ventas.”
La pregunta de análisis: “¿Cuál es el ingreso por representante de ventas por región, comparado en los últimos 4 trimestres?”
Convirtiendo Peticiones Vagas en Buenas Preguntas
Cuando alguien te da una petición de análisis vaga, conviértela:
| Petición Vaga | Mejor Pregunta |
|---|---|
| “Revisa la rotación de clientes” | “¿Qué segmentos de clientes tienen la tasa de rotación más alta, y qué patrones de comportamiento la predicen?” |
| “Analiza los datos de marketing” | “¿Qué canales de marketing tienen el menor costo de adquisición de cliente, y es consistente entre segmentos?” |
| “Cuéntame sobre las tendencias de ventas” | “¿Cómo ha cambiado el ticket promedio trimestre a trimestre por línea de producto, y qué lo está impulsando?” |
| “Checa el rendimiento del sitio web” | “¿Cuál es nuestra tasa de conversión por fuente de tráfico, y cómo se compara con el mes anterior?” |
✅ Revisión Rápida: Antes de continuar, ¿puedes recordar los cuatro criterios de una buena pregunta analítica?
Refinamiento de Preguntas con IA
Usa la IA para mejorar tus preguntas:
Necesito analizar nuestros datos de ventas. Mi pregunta inicial es: "¿Cómo van las ventas?"
Ayúdame a refinar esto en una mejor pregunta analítica:
1. Agregando especificidad (¿qué aspecto de las ventas?)
2. Agregando comparación (¿comparado con qué?)
3. Agregando accionabilidad (¿qué decisión informaría esto?)
Sugiere 5 preguntas refinadas.
La IA te ayuda a pensar en ángulos que podrías estar pasando por alto.
La Jerarquía de Preguntas
Algunas preguntas son más valiosas que otras:
BAJO VALOR ALTO VALOR
│ │
├── ¿Qué pasó? │
│ (Descriptiva) │
│ │
├── ¿Por qué pasó? │
│ (Diagnóstica) │
│ │
├── ¿Qué va a pasar? │
│ (Predictiva) │
│ │
└── ¿Qué deberíamos hacer? │
(Prescriptiva) │
Descriptiva: “Las ventas fueron $1M” — Menos valiosa. Solo enuncia hechos.
Diagnóstica: “Las ventas cayeron porque los clientes enterprise se fueron” — Explica causas.
Predictiva: “Con base en tendencias, el próximo trimestre será similar” — Anticipa el futuro.
Prescriptiva: “Deberíamos enfocarnos en retención sobre adquisición” — Recomienda acción.
Sube en la jerarquía siempre que puedas.
Ejercicio: Transformación de Preguntas
Transforma estas peticiones vagas en preguntas analíticas accionables:
- “Necesitamos entender mejor a nuestros clientes”
- “El directorio quiere ver un análisis de ingresos”
- “Marketing quiere saber si la campaña funcionó”
Ver posibles transformaciones
“Necesitamos entender mejor a nuestros clientes” → “¿Qué características distinguen a nuestro top 20% de clientes (por valor de vida) del resto? ¿Qué canales de adquisición y comportamientos comparten?”
“El directorio quiere ver un análisis de ingresos” → “¿Cómo han crecido los ingresos año contra año por línea de negocio? ¿Qué impulsa el cambio en cada segmento? ¿Dónde estamos arriba/debajo de la meta?”
“Marketing quiere saber si la campaña funcionó” → “¿Cuál fue el costo por cliente adquirido durante el periodo de campaña vs. el promedio de los 3 meses previos? ¿Cuál fue el ingreso atribuido y cuál fue el ROI?”
Conclusiones Clave
- La calidad de tu pregunta determina la calidad de tu análisis
- Las buenas preguntas son específicas, medibles, accionables y comparativas
- Los números sin comparación no significan nada — siempre incluye un punto de comparación
- Usa frameworks: Escalera del “¿Y Qué?”, Quién/Qué/Cuándo/Dónde/Cuánto, Marco de Decisión
- Sube en la jerarquía de preguntas: descriptiva → diagnóstica → predictiva → prescriptiva
- Usa la IA para refinar peticiones vagas en preguntas específicas
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En la Lección 3: Exploración Rápida de Datos, aprenderás a entender cualquier dataset en minutos con ayuda de IA.
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