Alex Rojas Segovia
arquitecto de sistemas de crecimiento inteligente.
Al fusionar la estrategia de salida al mercado con el análisis de datos impulsado por inteligencia artificial, construyo los motores que convierten los esfuerzos de marketing y ventas en ingresos predecibles y escalables para empresas ambiciosas.
Análisis de informes de préstamos bancarios
Caso de estudio
VISUALIZACIÓN EN TABLEAU
Mitigación del riesgo y optimización de la rentabilidad en la cartera de préstamos
Este proyecto aborda directamente estos retos transformando los datos brutos de préstamos en inteligencia empresarial práctica. El objetivo es proporcionar a las partes interesadas una herramienta analítica integral para supervisar la salud de la cartera, identificar los factores clave del rendimiento de los préstamos y tomar decisiones basadas en datos para optimizar las estrategias de préstamo, fortalecer la gestión de riesgos y, en última instancia, mejorar la rentabilidad general.
En el sector financiero, el éxito de una entidad crediticia depende de un delicado equilibrio: maximizar la rentabilidad mediante los intereses y minimizar el riesgo de impago. Sin una visibilidad clara y en tiempo real del rendimiento de la cartera, los bancos se enfrentan a retos críticos:
Aumento de las tasas de impago: La incapacidad de identificar a tiempo los perfiles de prestatarios de alto riesgo conlleva pérdidas financieras significativas.
Asignación de capital deficiente: Desconocer qué tipos de préstamos (por finalidad, región o plazo) son más rentables o seguros impide la focalización estratégica de los recursos.
Oportunidades de mercado perdidas: La falta de comprensión de las necesidades y tendencias de los prestatarios puede dar lugar a ofertas de productos desalineadas y a una menor cuota de mercado.
Análisis de la transformación urbana: estrategia de inversión en infraestructura basada en datos para Santiago de Chile
Caso de estudio
VISUALIZACIÓN EN GOOGLE COLAB
Project Overview
Este proyecto contiene un análisis exhaustivo y un modelo financiero para transformar Santiago de Chile, del puesto 160 a nivel mundial, en una de las 100 metrópolis más sostenibles para 2035.
El proyecto aborda los desafíos ambientales críticos de Santiago y, al mismo tiempo, genera enormes oportunidades económicas.
Desafíos actuales
- Clasificación de ciudades globales: n.° 160/1000 (Oxford Economics, 2025)
- Crisis ambiental: Niveles de PM2.5 de 29,3 μg/m³ (nivel seguro de la OMS: 5 μg/m³)
- Pérdida económica: 5200 millones de dólares anuales por la mala calidad del aire
- Fuga de talento: Más de 15.000 trabajadores cualificados abandonan el país anualmente
- Brecha de IED: 3800 millones de dólares por debajo de la competencia regional
Visión de transformación
- Clasificación objetivo: Entre las 100 mejores del mundo para 2035
- Ganancia económica: Impacto acumulado de más de 50.000 millones de dólares
- Atracción de talento: Migración cualificada neta positiva
- Liderazgo en IED: n.° 1 en Sudamérica
Análisis de e-commerce y segmentación de clientes con aprendizaje automático
Caso de estudio
VISUALIZACIÓN EN GOOGLE COLAB Y PLOTLY
Project Overview
Este proyecto incluye un análisis de datos integral para una tienda online del Reino Unido especializada en regalos. Utilizando un año completo de datos transaccionales, este proyecto transforma los datos brutos en inteligencia empresarial práctica mediante un riguroso análisis exploratorio, modelado de aprendizaje automático y la creación de paneles interactivos.
El objetivo es descubrir patrones ocultos en el comportamiento del cliente y la dinámica de los productos para responder a preguntas empresariales cruciales:
¿Cuáles son nuestras verdaderas tendencias de ventas y cómo nos afecta la estacionalidad?
¿Cómo podemos clasificar miles de productos en grupos estratégicos y manejables?
¿Quiénes son nuestros clientes más valiosos y cómo podemos dirigirnos a ellos de forma más eficaz?
Este análisis proporciona un marco sólido para la toma de decisiones basada en datos con el fin de optimizar el inventario, personalizar las campañas de marketing e impulsar el crecimiento estratégico.
Proceso de Trabajo
Recolección de Datos
Se comienza identificando las fuentes de datos más relevantes, ya sean internas (bases de datos, sistemas de CRM) o externas (APIs, datos públicos). Se realiza un diagnóstico inicial para garantizar que los datos sean consistentes, completos y de calidad. Si es necesario, se maneja la limpieza y preparación de los datos para evitar sesgos o inconsistencias.
Análisis Exploratorio (EDA)
Se utilizan técnicas de análisis exploratorio para entender las características clave del conjunto de datos. Esto incluye el uso de herramientas como Python, SQL y Tableau para visualizar patrones, identificar outliers, y comprender la estructura general de los datos. Aquí se determinan posibles correlaciones y se plantean hipótesis iniciales.
Generación de Insights
A partir del análisis, se sintetizan los hallazgos clave en insights accionables. Estos insights responden directamente a las preguntas del negocio, permitiendo tomar decisiones informadas. Siempre se presentan los resultados de manera clara y visualmente atractiva, utilizando dashboards interactivos en Tableau.
Implementación de Soluciones
Trabajo en estrecha colaboración con los equipos de la empresa para implementar los insights en estrategias concretas. Esto puede incluir optimización de procesos, ajustes en campañas de marketing, o recomendaciones para la toma de decisiones financieras, siempre basados en los datos analizados.
Monitoreo y Ajustes
Una vez implementadas las soluciones, se realiza un seguimiento continuo para medir el impacto y ajustar las estrategias conforme sea necesario. Se utilizan análisis continuos para garantizar que las decisiones basadas en datos sigan siendo relevantes y efectivas.
Herramientas de Análisis
Data y Business Intelligence
Phyton
- Automatización de flujos de MarTech para mejorar eficiencia
- Modelos predictivos para optimización de campañas
- Análisis de datos para estrategias de entrada al mercado
SQL
- Ingeniería de datos para dashboards ejecutivos
- Segmentación de clientes a través de bases de datos complejas
- Optimización de consultas para reporting en tiempo real
Tableau
- Dashboards ejecutivos para seguimiento de P&L y KPIs de negocio
- Visualización del impacto en la conversión
- Análisis de rendimiento de campañas y atribución de ingresos
Power BI
- Dashboards ejecutivos para seguimiento de P&L y KPIs de negocio
- Visualización del impacto en la conversión
- Análisis de rendimiento de campañas y atribución de ingresos
Herramientas de Análisis
Tecnologías Web y Automatización
HTML, CSS, JS
- Desarrollo y optimización de componentes web para plataformas de e-commerce y marketing
Automatización (N8N/Make)
- Diseño de flujos de trabajo automatizados para integrar CRM, MarTech y APIs
Librerías (Plotly/Pandas)
- Uso de librerías especializadas para análisis exploratorio y visualización de datos complejos
Cloud (GCP/Azure)
- Manejo de entornos en la nube para el procesamiento y almacenamiento de datos