Mejores prácticas para diseñar un dashboard

Crear un dashboard con una perspectiva integral del negocio requiere seleccionar cuidadosamente los datos más relevantes y representarlos de manera que permitan al usuario entender el desempeño general y tomar decisiones informadas.

Aquí tienes una guía para elegir los datos, cómo usarlos en gráficos y cómo aplicarlos en análisis clave como comparaciones, ponderaciones y más.

 

1. Identificar los datos clave del negocio

Para una perspectiva integral, clasifica los datos en las siguientes categorías:

Indicadores estratégicos (KPIs)

Estos representan el desempeño general del negocio. Ejemplos:

  • Financieros: Ventas totales, ingresos netos, margen de beneficio.
  • Operativos: Producción, eficiencia operativa, inventario.
  • De cliente: Tasa de retención, satisfacción del cliente, número de clientes activos.
  • De mercado: Participación de mercado, tendencias de crecimiento.

Dimensiones clave

Asegúrate de que los datos se desglosen en dimensiones relevan tes:

  • Temporal: Comparaciones por día, mes, trimestre, año.
  • Geográfica: Ventas por región o país.
  • Categorías: Productos, servicios, departamentos.
  • Canales: Venta en línea vs. física.

 

2. Representación en gráficos

Selecciona el gráfico adecuado según el tipo de dato y análisis:

Comparaciones temporales

Gráfico de líneas: Para mostrar tendencias de crecimiento, variaciones estacionales, etc.

  • Ejemplo: Evolución mensual de ventas en el último año.

Barras agrupadas: Comparar varios periodos (por ejemplo, ventas mensuales del último año frente al año anterior).

Proporciones y distribuciones

Gráficos de pastel: Para proporciones simples (por ejemplo, participación de cada producto en las ventas totales).

Barras apiladas: Para proporciones más complejas y dinámicas (por ejemplo, ingresos por canal en cada trimestre).

Ponderaciones y prioridades

Gráfico de burbujas: Útil cuando tienes tres dimensiones importantes (por ejemplo, ventas por cliente: ingresos, frecuencia de compra y tamaño del cliente).

Treemaps: Para mostrar la contribución de diferentes categorías jerárquicas (por ejemplo, ingresos por familia de productos y subfamilias).

Análisis de variaciones o anomalías

Mapas de calor: Para identificar patrones o áreas de bajo desempeño (por ejemplo, productividad por departamento y mes).

Gráficos de dispersión: Detectar relaciones entre variables o puntos fuera de lo esperado (por ejemplo, relación entre precio y demanda).

Objetivos vs. desempeño real

Indicadores tipo bullet: Muestran el progreso hacia un objetivo.

Gráficos de columnas con líneas de referencia: Comparar metas y resultados (por ejemplo, ventas mensuales planificadas vs. reales).

 

3. Análisis de comparaciones y ponderaciones

Comparaciones temporales:

  • Usa tasas de crecimiento (variación porcentual) para mostrar cambios entre periodos.
  • Considera incluir promedios históricos o líneas de tendencia.

Comparación de segmentos:

  • Clasifica elementos (por ejemplo, productos o regiones) en gráficos de barras ordenados por desempeño.
  • Resalta el “top 3” y el “bottom 3” para análisis rápido.

Ponderaciones:

  • Si algunos indicadores tienen más importancia que otros, utiliza gráficos acumulativos o calcula índices ponderados que combinen múltiples métricas.

 

4. Consideraciones adicionales

Integración de datos cruzados

Combina datos de diferentes áreas para mostrar una visión integral. Ejemplo:

  • Ventas por región combinadas con márgenes de ganancia.
  • Indicadores de satisfacción del cliente relacionados con el tiempo de entrega.

Manejo de contexto

Asegúrate de que los gráficos y datos incluyan elementos para facilitar su interpretación:

  • Leyendas y etiquetas claras.
  • Líneas de referencia (promedios, objetivos, límites críticos).
  • Colores consistentes y significativos (verde para éxito, rojo para problemas, amarillo para alertas).

Personalización e interactividad

  • Filtros dinámicos: Permiten a los usuarios explorar datos por periodo, región o categoría.
  • Drill-down: Detallar segmentos específicos (por ejemplo, clic en una barra de ventas por producto para ver ventas por subcategorías).

Alertas y umbrales

Resalta datos críticos o anómalos:

  • Ejemplo: Mostrar un indicador de color rojo si las ventas están por debajo del 80% de la meta.

 

5. Estructura del dashboard

Organiza la información en niveles según la prioridad:

  1. Resumen ejecutivo:
    • KPIs principales (ventas totales, crecimiento, margen).
    • Gráficos que comparen el desempeño actual vs. esperado.
  2. Nivel intermedio:
    • Comparaciones por región, producto o canal.
    • Análisis de tendencias y patrones.
  3. Nivel detallado:
    • Desglose específico por cliente, producto o categoría.
    • Tablas o gráficos interactivos con detalles granulares.

 

6. Ejemplo de datos usados y cómo usarlos

Datos financieros:

  • Ventas totales por región → Barras apiladas con colores para regiones.
  • Margen de ganancia → Línea temporal con meta como línea de referencia.

Datos operativos:

  • Inventario actual vs. proyección → Gráfico de columnas con comparación temporal.
  • Cumplimiento de producción → Indicador tipo bullet con progreso hacia la meta.

Datos de clientes:

  • Retención de clientes → Línea temporal con tasas de retención.
  • Satisfacción del cliente por región → Mapa de calor.

Datos de mercado:

  • Participación de mercado → Treemap.
  • Ventas por canal → Gráfico de pastel para proporciones.

 

Conclusión

Un dashboard integral combina datos clave de diferentes áreas del negocio y los presenta con claridad y relevancia. Usa gráficos apropiados, compara y pondera métricas estratégicas, e incluye elementos interactivos para que los usuarios puedan profundizar en los datos según sus necesidades

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