📘 MANUAL DE LABORATORIO

“Data Storytelling con LEGO + QuickSuite + GenAI”

🧱 PARTE 1 — KIT LEGO (DISEÑO EXACTO)

🎯 Objetivo del kit

Representar físicamente:

Categorías de productos
Volumen de ventas
Clientes
Flujo dentro de la tienda

🧱 1. Base de la tienda

Componentes:

1 base LEGO grande (32x32 o equivalente)
dividir en zonas (pasillos)

ZONA A → Furniture  
ZONA B → Office Supplies  
ZONA C → Technology

🎨 2. Representación de categorías (CLAVE)

Define un estándar (esto es MUY importante para consistencia):

Categoría	Color LEGO
Furniture	🟫 Café / Beige
Office Supplies	🟦 Azul
Technology	🟥 Rojo

👉 Esto permite leer visualmente el dataset

📊 3. Representación de volumen de ventas

Aquí está la parte más importante que preguntaste.

Regla:

👉 Volumen = altura de torre

Ejemplo:

Sales normalizadas:
0–100      → 1 bloque
100–300    → 2 bloques
300–700    → 3 bloques
700+       → 4 bloques

Entonces:

cada producto = una torre
altura = ventas

🧱 4. Representación de productos

Cada producto:

1 torre LEGO
color = categoría
altura = ventas

Ejemplo:

Bookcase → 2 bloques (Furniture)
Phone → 4 bloques (Technology)

🧍 5. Clientes (figuras LEGO)

cada figura = cliente
color opcional según Segment:
- Consumer → amarillo
- Corporate → negro
- Home Office → blanco

🛒 6. Flujo de compra

Puedes usar:

piezas planas (tiles) → caminos
flechas → flujo

🏷️ 7. “Baratas” (promociones)

usar piezas amarillas o rojas
colocarlas junto a productos

👉 esto será clave en la fase final

📊 PARTE 2 — QUICKSUITE (ANÁLISIS)

🎯 Objetivo

Analizar una sola tienda:

👉 filtrar por:

Postal Code o
City + State

🔹 Paso 1 — DataSet

En Amazon QuickSight:

subir CSV
definir:
- Order Date → date
- Sales → measure
- Category, Sub-Category → dimensions

🔹 Paso 2 — Filtrar UNA tienda

Crear filtro:

Postal Code = XXXX

👉 Esto define el “mundo LEGO”

🔹 Paso 3 — Crear Analysis (EDA)

Gráficos obligatorios:

📊 1. Ventas por categoría

bar chart
eje X: Category
eje Y: SUM(Sales)

📊 2. Ventas por subcategoría

bar chart
ordenado descendente

📊 3. Ventas por producto

tabla o bar

📊 4. Ventas en el tiempo

line chart
Order Date

📊 5. Ventas por segmento

pie chart

🤖 Paso 4 — Amazon Q

Preguntas clave:

¿Qué productos tienen mayor volumen de ventas?
¿Qué categorías dominan la tienda?
¿Qué patrones observas en el tiempo?

⚠️ Momento clave

Pregunta obligatoria:

¿Esto es suficiente para tomar decisiones?

👉 respuesta: NO completamente

🎭 PARTE 3 — STORYTELLING + PRESS RELEASE

🧠 Estructura de Data Storytelling

Cada equipo debe construir:

1. Contexto
2. Hallazgos
3. Insight
4. Decisión
5. Resultado esperado

📰 Estructura tipo Amazon Press Release

Aquí es donde elevas el nivel.

🧾 Título

“Optimización de la tienda en [Ciudad] basada en análisis de ventas”

📍 Párrafo 1 — Resultado

👉 empezar con el resultado (como Amazon):

“Hemos rediseñado la tienda para mejorar la experiencia del cliente
y optimizar la distribución de productos basada en patrones de venta”

📊 Párrafo 2 — Datos

“El análisis mostró que la categoría Technology concentra
la mayor parte de ventas, mientras que Furniture presenta
menor rotación”

🧠 Párrafo 3 — Insight

“La distribución actual no refleja el comportamiento real del cliente”

🔧 Párrafo 4 — Acción

“Se reorganizó la tienda, priorizando productos de alta demanda
y ajustando la visibilidad de categorías”

🚀 Párrafo 5 — Impacto esperado

“Se espera una mejora en la eficiencia operativa
y en la experiencia del cliente”

🧱 PARTE 4 — TRANSFORMACIÓN DEL LEGO (RESULTADO FINAL)

Aquí ocurre la magia.

🔄 Antes vs Después

ANTES:

distribución original
torres desordenadas

DESPUÉS:

Los alumnos deben:

1. Reorganizar tienda

mover categorías
cambiar layout

2. Ajustar productos

quitar productos de baja relevancia
priorizar los más vendidos

3. Usar “baratas”

marcar productos estratégicos

4. Cambiar flujo

rutas de clientes

🎯 Resultado visual esperado

👉 una tienda claramente distinta:

ANTES → caótica / intuitiva  
DESPUÉS → basada en datos

🧠 RESPUESTA A TU DUDA (CLAVE)

❓ ¿Cómo representar categorías y volumen?

✔️ Categoría:

👉 color

✔️ Volumen:

👉 altura

🎯 Resultado visual poderoso

colores = tipo de producto
altura = importancia

👉 esto convierte LEGO en un dashboard físico

🎤 ENTREGA FINAL (ALUMNOS)

Cada equipo debe presentar:

1. Dashboard (QuickSuite)

insights claros

2. Press Release

narrativa estructurada

3. LEGO

maqueta modificada

4. Historia narrada

👉 combinando:

storytelling
narrativa ejecutiva

🧠 MENSAJE FINAL DEL LABORATORIO

“Los datos nos dicen qué se vende… pero el diseño del sistema determina qué sucede después.”

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