Diagnóstica
¿Por qué ha pasado?
Técnicas y alcance
Descomposición de variaciones, Pareto, análisis de segmentos y minería de procesos.
Datos necesarios
Histórico de eventos y variables explicativas; comparaciones entre grupos equivalentes.
Validación profesional
Buscar hipótesis alternativas, controlar cambios de mezcla y no presentar correlación como causalidad.
Aplicación empresarial
Distinguir si el margen cayó por precio, mix, devoluciones o coste unitario antes de proponer una intervención.
Entregable
Informe con fuentes, parámetros, resultados, incertidumbre y recomendaciones. La calidad del dato y la validación con información real determinan qué conclusiones se pueden defender.
Marco de referencia: NIST AI RMFLa decisión que resuelve
Separar el síntoma de su posible causa y evitar corregir el indicador equivocado.
Solución paso a paso
- Delimitar cuándo comenzó la desviación y qué cambió en el proceso.
- Descomponer precio, volumen, mezcla, costes y devoluciones.
- Contrastar segmentos equivalentes y registros de incidencias.
- Priorizar hipótesis con evidencia, explicaciones alternativas y comprobaciones pendientes.
Medición y límites
Contribución de cada factor a la variación, frecuencia de incidencias y tiempos de ciclo. Los resultados observacionales no prueban causalidad; cuando sea viable se valida con un experimento.
Mercado y contexto mundial
Compara tus resultados con indicadores oficiales de actividad, inflación y empleo, manteniendo el mismo periodo y país. Las noticias aportan contexto, no sustituyen tus datos ni prueban causalidad.