Cómo ejecutar un análisis de atribución para explicar una caída de ingresos

Cuando una métrica como GMV o ingresos se mueve, el «qué» cambió es fácil — el «por qué» es difícil. La función Attribution de ChartGen AI desglosa una fluctuación entre sus componentes y dimensiones, cuantifica cuánto aportó cada factor y destaca los factores principales. Este tutorial muestra cómo pasar de un gráfico a una respuesta clara de causa raíz.

Cuándo usar Attribution

Acude a la atribución siempre que un KPI cambie y necesites explicárselo a las partes interesadas:

• «¿Por qué bajó el GMV la semana pasada?»
• «¿Qué canal o campaña provocó la caída de conversión?»
• «¿Qué está impulsando el cambio en el margen de beneficio bruto?»

ℹ️ La atribución necesita datos estructurados. Si tu archivo es una hoja de cálculo en bruto, ejecuta primero Smart Semantic (dentro de un Project) para que ChartGen AI entienda tus métricas y dimensiones. Un texto plano y no estructurado no se puede atribuir de forma fiable.

Guía paso a paso

Paso 1: Crea un Project y añade tus datos

Attribution es una capacidad de análisis profundo, así que trabaja dentro de un Project en lugar de un Quick Chat. Haz clic en + Create Project, sube tu conjunto de datos de ventas o finanzas y deja que ChartGen AI construya el modelo semántico (métricas como GMV, ingresos, CAC; dimensiones como canal, campaña, producto, región).

Paso 2: Genera el gráfico de la métrica

Haz la pregunta que saca a la luz el cambio en lenguaje natural, por ejemplo:

Muestra el GMV semanal de las últimas 8 semanas y resalta la mayor caída semana a semana.

ChartGen AI genera un gráfico de tendencia e identifica el periodo con el mayor movimiento.

Paso 3: Abre Advanced Analysis en el gráfico

Haz clic en Advanced Analysis debajo del gráfico para explorar qué está impulsando el cambio. ChartGen AI descompone la fluctuación entre componentes y dimensiones clave — por ejemplo, dividiendo un cambio de GMV por su estructura de fórmula (tráfico × conversión × valor promedio del pedido) y por canal, campaña y producto.

Paso 4: Lee el ranking de contribución

El resultado cuantifica la contribución de cada factor y clasifica los factores principales. Un resultado típico se ve así:

Ahora puedes decir con precisión por qué cayó el GMV: la mayor parte de la caída vino de una campaña de paid search y de una bajada de conversión en mobile, parcialmente compensada por un valor de pedido más alto.

Paso 5: Convierte el hallazgo en un informe o una predicción

Haz clic en Interpretation para generar un informe de insights estructurado, o continúa a [Prediction](revenue-forecast-prediction.html) para proyectar ingresos bajo distintos escenarios de presupuesto. Exporta como PDF o añade el gráfico a un dashboard para compartirlo con marketing y finanzas.

Conclusión

El análisis de atribución convierte «los ingresos cayeron» en «aquí está exactamente qué lo causó y en cuánto». Al crear un Project, generar el gráfico de la métrica y abrir Advanced Analysis, ChartGen AI descompone el cambio por dimensión y clasifica los factores — así dedicas menos tiempo a diagnosticar y más a actuar. Combínalo con programación para recibir un resumen de atribución en tu bandeja de entrada cada semana.