Casos de ejemplo: ONGs que mejoraron su impacto gracias al análisis de datos
Muchas ONGs trabajan con pasión y compromiso, pero no siempre con herramientas adecuadas para evaluar si sus acciones están dando los resultados deseados. El análisis de datos, cuando se aplica correctamente, puede marcar la diferencia entre actuar a ciegas y tomar decisiones con evidencia. En este artículo presentamos tres casos de ejemplo, diseñados para mostrar cómo distintas organizaciones sociales podrían mejorar su impacto al incorporar el uso de datos en su gestión diaria.
Caso 1: ONG de educación comunitaria mejora la retención escolar
Contexto:
Una ONG que brinda apoyo escolar a niños de zonas rurales detectaba altas tasas de abandono a mitad de año. El equipo sospechaba que se debía a factores familiares, pero no tenía evidencia clara.
Uso de datos:
Comenzaron a recopilar datos semanales sobre asistencia, rendimiento académico y entrevistas familiares. Con la información, construyeron un dashboard simple en Google Sheets para visualizar patrones.
Resultado:
Descubrieron que el 80% de los casos de abandono estaban vinculados a problemas económicos estacionales (épocas de cosecha o migración temporal de los padres). Gracias a eso, rediseñaron el calendario del programa y ofrecieron apoyo alimentario durante los meses críticos.
Impacto:
La retención escolar aumentó del 67% al 91% en un año. La ONG ahora utiliza este sistema de seguimiento en todos sus centros.
Caso 2: ONG de salud comunitaria optimiza recursos y cobertura
Contexto:
Una organización que realizaba campañas de salud móvil en zonas rurales tenía una distribución ineficiente de brigadas: algunas comunidades eran visitadas varias veces al año y otras nunca.
Uso de datos:
Geolocalizaron todas sus intervenciones anteriores y cruzaron la información con datos poblacionales y reportes de enfermedades de los centros de salud locales. Usaron mapas de calor en Excel para identificar zonas mal atendidas.
Resultado:
Rediseñaron su planificación anual priorizando comunidades con mayor necesidad sanitaria. Redujeron la duplicación de esfuerzos y aumentaron la cobertura territorial.
Impacto:
Con el mismo presupuesto, lograron llegar a un 40% más de beneficiarios y presentaron estos datos en su informe anual, lo que les ayudó a renovar fondos con un donante clave.
Caso 3: ONG de inserción laboral demuestra impacto a financiadores
Contexto:
Una ONG urbana que capacitaba a jóvenes para el empleo tenía dificultades para renovar sus convenios de financiamiento. Aunque los talleres eran valorados por los participantes, no lograban “probar” su eficacia ante los donantes.
Uso de datos:
Implementaron un sistema de seguimiento post-capacitación para medir inserción laboral a 3 y 6 meses. Además, integraron encuestas de satisfacción, autopercepción de habilidades y evaluación de empleadores.
Resultado:
Presentaron un informe que mostraba que el 62% de los egresados consiguió empleo formal en menos de 4 meses. Además, el 89% de los empleadores valoró positivamente la preparación técnica y actitudinal de los participantes.
Impacto:
No solo renovaron el financiamiento, sino que lograron un aumento del 25% en el presupuesto otorgado. Hoy usan estos indicadores como parte central de su propuesta de valor.
Conclusión
Estos casos de ejemplo, aunque ficticios, están inspirados en situaciones comunes que enfrentan muchas ONGs en América Latina y el mundo. Demuestran que no se necesita tecnología compleja ni grandes presupuestos para usar los datos de forma efectiva: lo importante es tener claridad en los objetivos, recoger información relevante y convertirla en decisiones estratégicas.
El análisis de datos no es un lujo. Es una herramienta poderosa al alcance de cualquier organización comprometida con mejorar su impacto social.