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CASO DE ESTUDIO · datos ficticios

SolarAndes

Financiera de sistemas solares residenciales y comerciales
1.800 clientes financiando paneles solares. ¿Qué canal trae quien paga y quién solo deja mora?
MUna historia de análisis, contada por Mateo · Analista de Cartera · SolarAndes
El rubro

El terreno donde juega SolarAndes

Vender paneles solares es vender un sueño de ahorro — pero el negocio no está en vender, está en cobrar. Cada sistema son miles de dólares financiados a 12 o más cuotas. La competencia capta agresivo —sin inicial, promo de 3 meses con descuento— y la fuerza de Puerta a Puerta cierra ventas que a veces no deberían cerrarse. El que financia liviano crece rápido… hasta que la cartera se llena de mora y el flujo de caja no alcanza.

Sistemas de miles de dólares que dejan de pagarse a medio caminoPromos “sin inicial” que atraen a quien nunca pensó pagarPuerta a Puerta que cierra financiamientos frágilesMora que aparece recién al 4.º recibo (cuando cae la promo)Crecer cartera sin saber qué canal la sostiene
La empresa

¿Quién es SolarAndes?

Con cerca de 2 años de operación, SolarAndes financia la instalación de sistemas solares en Perú, Chile, Colombia y México. Capta clientes por Showroom, Web, Referido, Partner Instalador, Telemarketing y la fuerza de Puerta a Puerta, y ofrece varios planes: contado parcial, inicial + 12 cuotas, una promo de 3 meses con descuento, y un plan sin inicial. En este negocio el riesgo no es solo perder al cliente: es la morosidad: quien financia un sistema de miles de dólares y deja de pagar en el camino.

El encargo

“Lo necesito para el directorio”

Eran casi las 6 de la tarde cuando a Mateo le llegó el correo de Director Comercial, SolarAndes:

“Necesito saberlo claro: ¿qué canales me traen clientes que pagan, cuáles solo me dejan mora, y en qué momento del financiamiento se me caen? Quiero anticiparme, no enterarme tarde.”
— Director Comercial, SolarAndes
⏱ “Lo quiero en mi escritorio mañana — se reúne el comité de crédito.”
¿Por dónde empiezo?

Lo primero no es analizar — es conseguir los datos

SolarAndes no tiene un “dataset de valor de clientes” esperando en una carpeta. Mateo tiene que armarlo, pidiendo pedazo por pedazo a cada área:

Ventas / Comercial
¿Qué canal y qué plan financió a cada cliente? Cada sucursal lo lleva a su manera.
Cobranzas
¿Quién pagó cada cuota, cuándo, y quién entró en mora? Otro sistema, otro export.
Crédito / Riesgo
¿Quién tenía inicial, qué promo tomó, en qué cuota se cae? En planillas dispersas.
CRM / Instaladores
Datos del sistema (kW), sucursal, tipo de cliente — entre el CRM y los partners.

Después: cruzar IDs que no coinciden, limpiar formatos, conciliar fechas… días de trabajo. Y el reporte es para mañana.

Al final, solo esto

En realidad, bastan 2 archivos

Cuando Mateo respiró y lo pensó bien, se dio cuenta: para responder lo que pide Director Comercial, SolarAndes no necesita TODO el sistema. Necesita 2 archivos que la facturación ya exporta:

1 · Clientes

  • Identificador del cliente
  • Fecha de alta
  • Plan / forma de pago / campaña
  • Canal, distrito, etc. (opcional)

2 · Recibos / obligaciones

  • Cada recibo, con su fecha
  • Vencimiento y monto
  • Fecha de pago y estado
  • N° de ciclo y total (opcional)
Lo que NO necesita: ✕ Un data warehouse✕ Integrar comercial con cobranzas✕ Un equipo de BI✕ Un proyecto de meses

Lo que Mateo terminó juntando

1.800
Clientes
≈ 15.000
Recibos
6 · 4 países
Sucursales
Contado · Cuotas · Promo · Sin inicial
Planes

SolarAndes exportó dos archivos. En el de Clientes, cada fila es un cliente con su canal, su sucursal, su plan de financiamiento y el tamaño del sistema (kW). En el de Recibos, cada fila es una cuota con su fecha, vencimiento, monto y si se pagó. Con eso el motor ve, ciclo por ciclo, dónde empieza la mora.

Canales de venta: ShowroomWebReferidoPartner InstaladorTelemarketingPuerta a Puerta
El giro

Y entonces Mateo encontró ValueLens

Junté lo mínimo —dos CSV: clientes y cuotas— en lugar de pasar el fin de semana cruzando cobranzas con ventas a mano, y los subí a ValueLens. Le di “un dataset más simple”… y me devolvió un informe completo: qué canal financia cartera sana, cuál solo deja mora, y en qué cuota se cae cada perfil — en minutos, y sin sacar los datos de la financiera.

Ver el informe que le generó →
Un fin de semana cruzando cobranzas a mano10 minutos
Sospechas sobre “el canal malo”El número exacto: dónde y cuándo se cae
Datos entre ventas, crédito y cobranzas2 archivos que tu sistema ya exporta
Los hallazgos

Lo que encontró el informe — con números reales

Métricas comparables (a 12m cerrado), idénticas a las del informe.

🟢 Dónde se gana valor

El mejor perfil es Comercial | Residencial, que genera $16,767/cliente (a 12m cerrado). La mejor cohorte es 202410. El índice de calidad de la base (CVI) es 87/100.

🔴 Dónde se pierde valor

El valor se drena en Residencial Básico | Sin inicial 12 cuotas | Residencial: churn de 49.0% y mora temprana (NPNF30) de 33.4% (a 12m cerrado). La peor cohorte es 202512.

🟡 La oportunidad

La brecha de valor entre el mejor y el peor perfil es de $13,376/cliente (a 12m cerrado). Ahí está la palanca: replicar lo que funciona y corregir lo que drena. Todo esto sale de los 2 archivos — en minutos, no días.

El cierre
“Con esto puedo decidir a quién le seguimos prestando y a quién no.”
— Director Comercial, al ver el informe

Explora el diagnóstico completo

Tu financiera ya tiene estos dos archivos entre ventas y cobranzas. La pregunta es si quieres descubrir la mora cuando ya explotó — o anticiparla en minutos.