Cómo el análisis de datos SQL puede ayudarle a comprender la estacionalidad en su empresa

Los datos de su empresa contienen patrones estacionales ocultos: picos de ventas, ralentizaciones y cambios que se repiten cada año. Con unas pocas consultas SQL, puede descubrir estas tendencias y convertirlas en decisiones más inteligentes. Le explicamos cómo.

Todas las empresas experimentan altibajos: más ventas en diciembre, menos clientes en agosto, un pico de solicitudes de asistencia tras una actualización de producto. Estos patrones se conocen como estacionalidad y pueden tener un gran impacto en la planificación, la dotación de personal, el marketing y el inventario.

Si eres nuevo en SQL, no te preocupes. Puede empezar con SQL para principiantes - está diseñado para ayudar a los principiantes a entender cómo escribir consultas y explorar datos con confianza.

La estacionalidad no sólo tiene que ver con las vacaciones o el tiempo. Se trata de reconocer patrones predecibles en su negocio y utilizarlos en su beneficio.

Por ejemplo:

• ¿Sus ventas caen siempre en febrero?
• ¿El tráfico aumenta cada septiembre?
• ¿Las devoluciones son siempre mayores en enero?

Muchas empresas adivinan estas tendencias. Pero con SQL, puede medirlas con claridad, precisión y sin tener que esperar a un panel de BI.

En este artículo, le mostraremos cómo descubrir patrones estacionales en sus datos utilizando SQL. Seguirá un único ejemplo - una tienda de ropa online llamada TrendyThreads - y aprenderá cómo unas pocas consultas inteligentes pueden ayudarle:

• Detectar picos estacionales en los ingresos
• Comparar el rendimiento a lo largo de los años
• Comprender cuándo y dónde se venden mejor los distintos productos

Paso 1: Asegúrese de que dispone de los datos adecuados

Antes de empezar a analizar la estacionalidad, necesita un ingrediente clave: una columna que le indique cuándo ocurrió algo.

En términos de SQL, esto suele significar una columna DATE o TIMESTAMP por ejemplo

• order_date en una tabla de ventas
• visit_date en el registro de tráfico de un sitio web
• signup_timestamp en una tabla de clientes

¿Cuál es la diferencia?

• Una columna DATE almacena sólo la fecha del calendario (por ejemplo, 2025-07-25).
• Una columna TIMESTAMP incluye tanto la fecha como la hora (por ejemplo, 2025-07-25 14:35:12).

SQL entiende ambos tipos y puede agruparlos por día, semana, mes o incluso hora. Pero ten cuidado: si las fechas se almacenan como texto sin formato (como 'July 25'), tendrás que convertirlas a un formato de fecha adecuado; de lo contrario, SQL no las agrupará ni filtrará correctamente.

En TrendyThreads, nuestra tienda ficticia de ropa en línea, trabajamos con una tabla de pedidos que incluye todas las ventas de los últimos tres años. He aquí una muestra de la estructura:

Antes de sumergirte en las tendencias estacionales, es inteligente comprobar con cuántos datos estás trabajando. Puede hacerlo con una simple consulta:

SELECT MIN(order_date), MAX(order_date)
FROM orders;

Resultado:

• Orden más antiguo: 2022-01-01
• Pedido más reciente: 2024-06-30

Eso nos da una sólida ventana de tres años - un montón de datos para detectar patrones.

¿Quieres ponerte manos a la obra con las fechas y horas en SQL? Pruebe Funciones estándar de SQL que tiene varias secciones sobre cómo trabajar con datos de fecha y hora en SQL.

que tiene varias secciones sobre cómo trabajar con datos de fecha y hora en SQL.

He aquí una versión combinada y perfeccionada de "Detección de patrones estacionales con SQL" y "Paso 2: Identificación de tendencias de ventas mensuales ", fusionadas en una única sección cohesionada con un flujo fluido, explicaciones sencillas para principiantes y un tono natural en LearnSQL.es:

Paso 2: Detectar tendencias mensuales con SQL

Una vez que haya confirmado que su conjunto de datos incluye una columna order_date adecuada, puede empezar a utilizar SQL para descubrir patrones estacionales, como qué meses generan más ingresos.

Supongamos que desea responder a una pregunta básica pero importante:

"¿Cuáles son nuestras ventas totales cada mes en los últimos tres años?".

Para ello, utilizará tres herramientas SQL:

• YEAR(order_date) - para extraer el año
• MONTH(order_date) - extraer el mes
• GROUP BY - para agrupar los resultados por año y mes

Este es el aspecto de la consulta:

SELECT
  EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS year,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY year, month
ORDER BY year, month;

Ejemplo de salida:

Lo que puedes aprender:

• Diciembre es tu mejor mes: los ingresos aumentan hasta un 40%.
• Febrero es el mes más flojo.
• Las ventas aumentan de forma constante de septiembre a noviembre, posiblemente en previsión de las compras navideñas.

Sospechabas que diciembre era importante, ahora puedes demostrarlo. Este tipo de información le ayuda a modificar su presupuesto de marketing, planificar los niveles de existencias y alinear los esfuerzos del equipo con la demanda real.

¿Quiere generar confianza con consultas como ésta? Pruebe Cómo crear informes básicos con SQL.

Paso 3: Compare el rendimiento interanual

Detectar los picos estacionales es útil, pero hay otra pregunta clave que debe hacerse:

"¿Esos meses estacionales crecen realmente con el tiempo?".

Dicho de otro modo:

• ¿Ha superado diciembre de 2023 a diciembre de 2022?
• ¿Es abril de 2024 más fuerte que abril de 2023, o más débil?
  Para responder a esta pregunta, puede comparar los ingresos de cada mes con los del mismo mes del año anterior. SQL hace esto posible utilizando una poderosa herramienta llamada función de ventana - específicamente, LAG().

La función LAG() le permite mirar hacia atrás en la fila anterior - en este caso, los ingresos del año anterior para el mismo mes. Funciona así:

• Agrupas los datos por mes y año
• Los ordena por año
• A continuación, LAG() toma los ingresos del año anterior, dentro de ese mismo mes

Aquí está la consulta:

SELECT
  EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS year,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue,
  LAG(SUM(total_amount)) OVER (
    PARTITION BY EXTRACT(MONTH FROM order_date)
    ORDER BY EXTRACT(YEAR FROM order_date)
  ) AS last_year_revenue
FROM orders
GROUP BY year, month
ORDER BY month, year;

Ejemplo de salida:

Lo que esto te dice:

• Diciembrede 2023 creció un 25% sobre diciembre de 2022 - un gran progreso.
• Diciembre de 2024 añadió otro 14% por encima de eso.
• Si detecta un mes que disminuye año tras año (como marzo), es una señal de alarma que merece la pena investigar.

Este es el poder de las funciones de ventana: puedes comparar filas sin escribir subconsultas o unir la tabla a sí misma. ¿Quieres dominar técnicas como ésta? Nuestro curso Funciones de ventana interactivo es el siguiente paso.

Paso 4: Detectar tendencias estacionales por producto

Saber cuándo gastan los clientes es útil, pero saber qué compran durante esos meses es aún mejor.

Digamos que quiere responder a preguntas como:

• ¿Qué categorías de productos alcanzan su punto álgido en invierno?
• ¿Los pantalones cortos sólo son populares en verano?
• ¿Hay artículos que se venden todo el año?

He aquí la consulta SQL para descubrirlo:

SELECT
  product_category,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY product_category, month
ORDER BY product_category, month;

Agrupa las ventas por tipo de producto y mes, y suma los ingresos de cada categoría.

Ejemplo de resultado:

Lo que nos dice:

• Los abrigos y chaquetas se venden mejor en noviembre y diciembre.
• Los pantalones cortos dominan en los meses de verano
• Las camisetas tienen ventas constantes durante todo el año.

Con esta información, puede

• Ajustar los niveles de inventario por temporada
• Promocionar los artículos adecuados en el momento oportuno
• Evitar el exceso de existencias de productos de temporada en los meses de temporada baja

¿Desea perfeccionar sus conocimientos? Pruebe nuestro curso Análisis de tendencias de ingresos enSQL, que le ayudará a aprender a analizar tendencias con SQL.

Paso 5: Comprender los patrones regionales

La estacionalidad no es igual en todas partes.

Si vende en diferentes partes del país, o a diferentes tipos de clientes, los patrones pueden variar drásticamente. SQL le permite profundizar en esas diferencias agrupando los datos por regiones, categorías de productos o incluso segmentos de clientes.

Analicemos esta pregunta:

"¿Los habitantes del Sur compran abrigos de invierno como los clientes del Norte?".

A continuación te mostramos cómo puedes comprobarlo:

SELECT
  region,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
WHERE product_category IN ('Coats', 'Jackets')
GROUP BY region, month
ORDER BY region, month;

Ejemplo de resultado

Qué le dice esto:

• Las regiones septentrionales muestran claros picos en noviembre y diciembre.
• Los clientes del sur compran menos abrigos, incluso en invierno.
• El Oeste se sitúa en un punto intermedio

Por qué es importante:

• No gaste su presupuesto publicitario en promocionar ropa de invierno en regiones donde no se venderá.
• Localice sus campañas de correo electrónico y los banners de la página de inicio por zonas geográficas.
• Envíe más inventario al norte y ahorre espacio en el sur.

¿Quiere probar más análisis agrupados de este tipo? SQL GROUP BY Practice le ofrece escenarios empresariales reales para resolver con SQL.

De los datos a la acción

Las tendencias estacionales se esconden en sus datos: SQL le ayuda a descubrirlas. No necesita herramientas sofisticadas ni un título en ciencia de datos. Sólo acceso a sus datos, una columna de fecha y algunas consultas bien escritas.

En unos pocos pasos, habrá aprendido a:

• Detectar picos y caídas mensuales
• Comparar el rendimiento año tras año
• Ver cómo los productos y las regiones se comportan de forma diferente

Con esto, podrá planificar con antelación: hacer un inventario más inteligente, programar sus campañas y tomar decisiones basadas en hechos, no en suposiciones. ¿Quiere ir más allá? Pruebe el curso de SQL para análisis de datos.

Cada empresa tiene sus ritmos. El truco está en conocer los suyos, y SQL le proporciona las herramientas para hacerlo. Empieza a practicar en LearnSQL.es y descubre lo que tus datos intentan decirte.