Odoo es un ERP y honestamente no se le puede pedir más que eso (que es bastante). Odoo es bueno haciendo facturas, pagos, conciliando, administrando ventas... No sirve como plataforma de análisis de datos. Si bien tiene vistas pivot... no son herramientas de análisis muy sofisticadas (por ejemplo, prueben haciendo una consulta que muestre un ranking de los diez productos más vendidos en los últimos cuatro años por categoría).
Ahora, no existe la herramienta de análisis perfecta (es por eso que pandas está voga y las bases de datos multidimensionales pasaron a mejor vida) y Odoo se lo puede utilizar como repositorio y plataforma táctica para el análisis de datos.
Lo primero que hay que hacer es actualizar los pedidos de venta con el histórico de ventas. Cuantos más años mejor. Haciendo esto uno está obligado a actualizar los datos del cliente junto con los datos de los productos. Y en lo posible agregarle más información a los datos maestros (por ejemplo sexo del cliente, fecha de nacimiento, si es una familia cuantos miembros en la casa, ingresos, etc). Ya que las herramientas de data mining utilizan de forma intensiva estos atributos extras que uno agrega a los datos maestros.
Un punto a tener en cuenta cuando carga los datos históricos es deshabilitar la creación de facturas y remitos cuando se confirma el pedido de venta. Eso se lo puede hacer con un módulo muy sencillo (no es el propósito del presente post).
Bueno, una vez cargados los datos históricos... que hacer? Lo primero que se me viene a la mente es segmentar la base de clientes en base a RFM (recencia, frecuencia y monto). O sea, poder saber por cliente cuando fue la última vez que compró, con que frecuencia lo hace y cual es el monto promedio. Esto se lo puede hacer mediante un módulo que implemente dichas consultas mediante SQL (no se le ocurra hacer esto con el ORM, por favor). Y mostrar esta información en vistas tipo lista, o en los formularios de contactos así lo pueden ver los vendedores. Es muy importante que esta información esté disponible para la gerencia.
El segundo análisis que creo que se puede hacer es market-basket analysis. Tanto para compras individuales como para clientes (y ya que lo hacemos para productos, podríamos hacerlo por categoría tambien). La implementación de esto se realizaría mediante módulos de Odoo que implementen los algoritmos apropiados (las librerías están disponibles en Python). Una vez implementado esto, la información puede ser utilizada para recomendaciones que se pueden utilizar en el punto de venta, en los pedidos de Odoo (ahora que en Argentina vuelven a estar en voga las promociones) o en el e-commerce.
El tercer análisis que ya se puede utilizar es utilizando los datos de los pedidos, agregarle atributos de los maestros de productos y de clientes, y ejecutar algoritmos de clustering para conocer que segmentos extras de clientes pueden existir. Y trabajar con dicho resultado.
Bueno, estas son algunas ideas sobre acciones que se pueden hacer utilizando Odoo como repositorio para actividades de análisis. No son muy complejas y toda la información está disponible en internet o en libros que no cuestan más de 30 USD. Y es muy probable que tengan un impacto positivo en las ventas.