CONFIDENCIAL: reporte para socios B&T

Análisis de KPI’s (desde 2023)

Autor/a

Fecha de publicación

2 de noviembre de 2025

Resumen

Este reporte contiene información confidencial sobre el análisis de indicadores clave de desempeño relacionados con operaciones del escritorio desde el 2023.

Uso exclusivo para socios de Bolet & Terrero.

Palabras clave

marcas, patentes, estadísticas, KPI, B&T

1 Marcas

1.1 Operaciones (desde 2023)

Nota

La información aquí presentada proviene de Galena. Sin embargo, puede incluir operaciones que no hayan sido gestionadas directamente por B&T, sino por terceros.

Ejemplo: cuando un portafolio de marcas es transferido a B&T, pueden incorporarse marcas al conteo de solicitudes de manera indirecta o no atribuible a una gestión propia.

Por lo tanto, estos datos deben considerarse como un indicador de tendencia y no como cifras definitivas.

1.2 Traspasos detallado (desde 2023)

Nota

La información aquí presentada proviene de Galena. Sin embargo, puede incluir traspasos que no hayan sido gestionados directamente por B&T, sino por terceros.

Ejemplo: cuando se actualiza un expediente de marca a nivel de traspasos tras revisar la cronlogía de la Webpi.

Por lo tanto, estos datos deben considerarse como un indicador de tendencia y no como cifras definitivas.

1.3 Publicaciones en boletín (desde 2023)

Nota

La información de publicaciones en boletín para marcas es suministrada por PuntoIp, boletín a boletín. Al inicio de la vigencia de cada boletín se realiza un proceso de matching para identificar y marcar en Galena las marcas correspondientes.

En consecuencia, los datos no han sido depurados en cuanto a las marcas que se totalizan.

Ejemplo: pueden incluirse marcas inactivas o en vigilancia, entre otras. Asimismo, si se incorporan marcas después de realizado el matching, estas no se reflejarán en el conteo.

La información debe interpretarse como un indicador de tendencia, y no como una cifra definitiva.

1.4 Pago de derechos de registro de marcas concedidas (desde 2023)

Nota

La información sobre pago de derechos de registro de marcas concedidas es tomada de los controles Excel de NB.

El BPI 646 está en vigencia (24-nov-2025).

2 Patentes

2.1 Operaciones (desde 2023)

Nota

La información aquí presentada proviene de Galena. Sin embargo, puede incluir operaciones que no hayan sido gestionadas directamente por B&T, sino por terceros.

Ejemplo: cuando un portafolio de patentes es transferido a B&T, pueden incorporarse patentes al conteo de solicitudes de manera indirecta o no atribuible a una gestión propia.

Por lo tanto, estos datos deben considerarse como un indicador de tendencia y no como cifras definitivas.

3 Facturación y cobranzas

3.1 Top 5 de clientes por facturación por año (desde 2023)

3.2 Top 5 de clientes por deuda por año (desde 2023)

--- title: "CONFIDENCIAL: reporte para socios B&T" subtitle: "Análisis de KPI's (desde 2023)" abstract: | Este reporte contiene información confidencial sobre el análisis de indicadores clave de desempeño relacionados con operaciones del escritorio desde el 2023. **Uso exclusivo para socios de Bolet & Terrero.** keywords: [marcas, patentes, estadísticas, KPI, B&T] author: NB lang: es date: today date-format: "D [de] MMMM [de] YYYY" format: html: # Branding logo: "https://byt.com.ve/wp-content/uploads/2025/05/logo-2.svg" favicon: "https://byt.com.ve/wp-content/uploads/2025/06/favicon2-75x75.png" # Estructura number-sections: true number-depth: 3 page-layout: full # Apariencia theme: cosmo # Navegación toc: true toc-depth: 3 toc-location: left toc-title: "Contenido" smooth-scroll: true anchor-sections: true # Código code-fold: true code-tools: true code-link: true # Enlaces link-external-newwindow: true # Pie de página footer: "© 2025 Bolet & Terrero - Documento Confidencial" execute: echo: false warning: false message: false cache: false ---  ```{r} #| label: cargar-librerias #| include: false library(DBI) library(odbc) library(glue) library(ggplot2) library(dplyr) library(DT) con <- dbConnect(odbc(), Driver = "ODBC Driver 18 for SQL Server", Server = Sys.getenv("DB_SERVER"), Database = Sys.getenv("DB_DATABASE"), UID = Sys.getenv("DB_USER"), PWD = Sys.getenv("DB_PASSWORD"), Encrypt = "yes", TrustServerCertificate = "yes") top_n <- 5 list_n <- list(pageLength = 10) nbs <- paste("NB -", Sys.time()) dtc <- htmltools::tags$caption(style = 'text-align: right; font-size: 9pt; color: red; font-style: italic;',nbs) pc <- element_text(hjust = 1, size = 9, color = "red", face = "italic") ve <- '<img src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/06/Flag_of_Venezuela.svg" width="40">' ``` # Marcas `r ve` ## Operaciones (desde 2023) ::: {.callout-note title="Nota"} La información aquí presentada proviene de **Galena**. Sin embargo, puede incluir operaciones que no hayan sido gestionadas directamente por **B&T**, sino por terceros. **Ejemplo:** cuando un portafolio de marcas es transferido a **B&T**, pueden incorporarse marcas al conteo de solicitudes de manera indirecta o no atribuible a una gestión propia. Por lo tanto, estos datos deben considerarse como un **indicador de tendencia** y no como cifras definitivas. :::  ```{r} #| label: marcas-operaciones #| echo: false #| message: false #| warning: false #| fig-width: 12 #| fig-height: 8 #| out-width: "100%" query <- glue_sql(" SELECT YEAR(EXPEDIENTE.FechaSolicitud) [año] ,'SOLICITUD' [tipo] ,COUNT(*) [cantidad] FROM [GALENA_BYT].[dbo].[ExpedientesPrimarios] EXPEDIENTE LEFT JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[Marcas] MARCA ON MARCA.Id=EXPEDIENTE.IdMateria WHERE EXPEDIENTE.Tipo='MARCA' AND MARCA.IdPais = 434 AND EXPEDIENTE.FechaSolicitud > DATEFROMPARTS(2023,1,1) AND EXPEDIENTE.IdEstado NOT IN (1826) GROUP BY YEAR(EXPEDIENTE.FechaSolicitud) UNION ALL SELECT YEAR(ES.FechaSolicitud) [año] ,ES.Tipo [tipo] ,COUNT(*) [cantidad] FROM [GALENA_BYT].[dbo].[ExpedientesSecundarios] ES LEFT JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[ExpedientesPrimarios] EXPEDIENTE ON EXPEDIENTE.Id = ES.IdExpediente LEFT JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[Marcas] MARCA ON MARCA.Id=EXPEDIENTE.IdMateria WHERE EXPEDIENTE.Tipo='MARCA' AND ES.Tipo = 'RENOVACION' AND MARCA.IdPais = 434 AND ES.FechaSolicitud > DATEFROMPARTS(2023,1,1) GROUP BY YEAR(ES.FechaSolicitud), ES.TIPO UNION ALL SELECT YEAR(ES.FechaSolicitud) [año] ,'TRASPASO' [tipo] ,COUNT(*) [cantidad] FROM [GALENA_BYT].[dbo].[ExpedientesSecundarios] ES LEFT JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[ExpedientesPrimarios] EXPEDIENTE ON EXPEDIENTE.Id = ES.IdExpediente LEFT JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[Marcas] MARCA ON MARCA.Id=EXPEDIENTE.IdMateria WHERE EXPEDIENTE.Tipo='MARCA' AND ES.Tipo <> 'RENOVACION' AND MARCA.IdPais = 434 AND ES.FechaSolicitud > DATEFROMPARTS(2023,1,1) GROUP BY YEAR(ES.FechaSolicitud) ORDER BY año, tipo ", .con = con) oper <- dbGetQuery(con, query) datatable(oper, caption = dtc, options = list_n) # Top x categorías top_x <- oper %>% group_by(tipo) %>% summarise(total = sum(cantidad)) %>% arrange(desc(total)) %>% slice(1:10) %>% pull(tipo) oper_top_x <- oper %>% filter(tipo %in% top_x) ggplot(oper_top_x, aes(x = reorder(tipo, cantidad), y = cantidad, fill = tipo)) + geom_col(show.legend = FALSE) + geom_text(aes(label = cantidad), hjust = 1.1, # Dentro de la barra (era -0.2) size = 5, # Tamaño aumentado (era 3.5) color = "black", # Blanco para contraste fontface = "bold") + # Negrita coord_flip() + facet_wrap(~año, scales = "free_x") + scale_y_continuous( labels = scales::comma, expand = expansion(mult = c(0, 0.05)) # Menos espacio ya que no necesitas ) + labs(x = NULL, y = "Cantidad", caption = nbs) + theme_minimal() + theme(plot.caption = pc) ``` ## Traspasos detallado (desde 2023) ::: {.callout-note title="Nota"} La información aquí presentada proviene de **Galena**. Sin embargo, puede incluir traspasos que no hayan sido gestionados directamente por **B&T**, sino por terceros. **Ejemplo:** cuando se actualiza un expediente de marca a nivel de traspasos tras revisar la cronlogía de la **Webpi**. Por lo tanto, estos datos deben considerarse como un **indicador de tendencia** y no como cifras definitivas. :::  ```{r} #| label: marcas-traspasos #| echo: false #| message: false #| warning: false #| fig-width: 12 #| fig-height: 8 #| out-width: "100%" query <- glue_sql(" SELECT YEAR(ES.FechaSolicitud) [año] ,ES.Tipo [tipo] ,COUNT(*) [cantidad] FROM [GALENA_BYT].[dbo].[ExpedientesSecundarios] ES LEFT JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[ExpedientesPrimarios] EXPEDIENTE ON EXPEDIENTE.Id = ES.IdExpediente LEFT JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[Marcas] MARCA ON MARCA.Id=EXPEDIENTE.IdMateria WHERE EXPEDIENTE.Tipo='MARCA' AND ES.Tipo <> 'RENOVACION' AND MARCA.IdPais = 434 AND ES.FechaSolicitud > DATEFROMPARTS(2023,1,1) GROUP BY YEAR(ES.FechaSolicitud), ES.Tipo ORDER BY YEAR(ES.FechaSolicitud), ES.Tipo ", .con = con) oper <- dbGetQuery(con, query) datatable(oper, caption = dtc, options = list_n) # Top x categorías top_x <- oper %>% group_by(tipo) %>% summarise(total = sum(cantidad)) %>% arrange(desc(total)) %>% slice(1:10) %>% pull(tipo) oper_top_x <- oper %>% filter(tipo %in% top_x) ggplot(oper_top_x, aes(x = reorder(tipo, cantidad), y = cantidad, fill = tipo)) + geom_col(show.legend = FALSE) + geom_text(aes(label = cantidad), hjust = 1.1, # Dentro de la barra (era -0.2) size = 5, # Tamaño aumentado (era 3.5) color = "black", # Blanco para contraste fontface = "bold") + # Negrita coord_flip() + facet_wrap(~año, scales = "free_x") + scale_y_continuous( labels = scales::comma, expand = expansion(mult = c(0, 0.05)) # Menos espacio ya que no necesitas ) + labs(x = NULL, y = "Cantidad", caption = nbs) + theme_minimal() + theme(plot.caption = pc) ``` ## Publicaciones en boletín (desde 2023) ::: {.callout-note title="Nota"} La información de publicaciones en boletín para marcas es suministrada por **PuntoIp**, boletín a boletín. Al inicio de la vigencia de cada boletín se realiza un proceso de ***matching*** para identificar y marcar en **Galena** las marcas correspondientes. En consecuencia, los datos no han sido depurados en cuanto a las marcas que se totalizan. **Ejemplo:** pueden incluirse marcas inactivas o en vigilancia, entre otras. Asimismo, si se incorporan marcas después de realizado el ***matching***, estas no se reflejarán en el conteo. La información debe interpretarse como un **indicador de tendencia**, y no como una cifra definitiva. :::  ```{r} #| label: marcas-boletines #| echo: false #| message: false #| warning: false #| fig-width: 12 #| fig-height: 8 #| out-width: "100%" query <- glue_sql(" SELECT YEAR(BOL.Fecha) [año] ,PUB.Descripcion [tipo] ,COUNT(*) [cantidad] FROM [GALENA_BYT].[dbo].[Publicaciones] PUB JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[Boletines] BOL ON BOL.Id = PUB.IdBoletin WHERE PUB.Materia='MARCA' AND PUB.Descripcion NOT LIKE 'BYT-%' AND BOL.IdPais = 434 AND BOL.Fecha >= DATEFROMPARTS(2023,1,1) GROUP BY YEAR(BOL.Fecha),PUB.Descripcion ORDER BY YEAR(BOL.Fecha),PUB.Descripcion ", .con = con) oper <- dbGetQuery(con, query) datatable(oper, caption = dtc, options = list_n) # Top x categorías top_x <- oper %>% group_by(tipo) %>% summarise(total = sum(cantidad)) %>% arrange(desc(total)) %>% slice(1:10) %>% pull(tipo) oper_top_x <- oper %>% filter(tipo %in% top_x) ggplot(oper_top_x, aes(x = reorder(tipo, cantidad), y = cantidad, fill = tipo)) + geom_col(show.legend = FALSE) + geom_text(aes(label = cantidad), hjust = 1.1, # Dentro de la barra (era -0.2) size = 5, # Tamaño aumentado (era 3.5) color = "black", # Blanco para contraste fontface = "bold") + # Negrita coord_flip() + facet_wrap(~año, scales = "free_x") + scale_y_continuous( labels = scales::comma, expand = expansion(mult = c(0, 0.05)) # Menos espacio ya que no necesitas ) + labs(x = NULL, y = "Cantidad", caption = nbs) + theme_minimal() + theme(plot.caption = pc) ``` ## Pago de derechos de registro de marcas concedidas (desde 2023) ::: {.callout-note title="Nota"} La información sobre pago de derechos de registro de marcas concedidas es tomada de los controles Excel de **NB**. El BPI **646** está en vigencia (24-nov-2025). :::  ```{r} #| label: marcas-concedidas #| echo: false #| message: false #| warning: false #| fig-width: 12 #| fig-height: 8 #| out-width: "100%" oper <- data.frame( año = c( 2023, 2023, 2023, 2023, 2023, 2023, 2024, 2024, 2024, 2024, 2024, 2024, 2024, 2024, 2024, 2024, 2024, 2025, 2025, 2025, 2025, 2025, 2025, 2025, 2025, 2025, 2025 ), boletín = c( 620, 621, 622, 623, 624, 625, 626, 627, 628, 629, 630, 631, 632, 633, 634, 635, 636, 637, 638, 639, 640, 641, 642, 643, 644, 645, 646 ), cantidad = c( 46, 55, 54, 41, 193, 114, 150, 153, 88, 81, 137, 97, 25, 136, 131, 79, 96, 66, 145, 200, 81, 86, 31, 110, 114, 105, 12 ) ) datatable(oper, caption = dtc, options = list_n) ggplot(oper, aes(x = boletín, y = cantidad)) + geom_line(color = "#2E86AB", linewidth = 1) + geom_point(aes(color = factor(año)), size = 3) + geom_smooth(method = "loess", se = TRUE, color = "#A23B72", linetype = "dashed", linewidth = 0.8, alpha = 0.2) + #scale_color_manual(values = c("2023" = "#F18F01", "2024" = "#C73E1D", "2025" = "#6A994E")) + labs( #title = "Evolución del Pago de Derechos de Registro de Marcas", #subtitle = "Cantidad de pagos por boletín (2023-2025)", x = "Boletín", y = "Cantidad de Pagos", color = "Año", caption = nbs ) + theme_minimal(base_size = 14) + theme( #plot.title = element_text(face = "bold", size = 16), #plot.subtitle = element_text(color = "gray40"), plot.caption = pc, legend.position = "top", panel.grid.minor = element_blank() ) + scale_x_continuous(breaks = seq(620, 646, by = 2)) ``` # Patentes `r ve` ## Operaciones (desde 2023) ::: {.callout-note title="Nota"} La información aquí presentada proviene de **Galena**. Sin embargo, puede incluir operaciones que no hayan sido gestionadas directamente por **B&T**, sino por terceros. **Ejemplo:** cuando un portafolio de patentes es transferido a **B&T**, pueden incorporarse patentes al conteo de solicitudes de manera indirecta o no atribuible a una gestión propia. Por lo tanto, estos datos deben considerarse como un **indicador de tendencia** y no como cifras definitivas. :::  ```{r} #| label: patentes-operaciones #| echo: false #| message: false #| warning: false #| fig-width: 12 #| fig-height: 8 #| out-width: "100%" query <- glue_sql(" SELECT YEAR(EXPEDIENTE.FechaSolicitud) [año] ,'SOLICITUD' [tipo] ,COUNT(*) [cantidad] FROM [GALENA_BYT].[dbo].[ExpedientesPrimarios] EXPEDIENTE LEFT JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[Patentes] PATENTE ON PATENTE.Id=EXPEDIENTE.IdMateria WHERE EXPEDIENTE.Tipo='PATENTE' AND PATENTE.IdPais = 434 AND EXPEDIENTE.FechaSolicitud > DATEFROMPARTS(2023,1,1) AND EXPEDIENTE.IdEstado NOT IN (1826) GROUP BY YEAR(EXPEDIENTE.FechaSolicitud) UNION ALL SELECT YEAR(ES.FechaSolicitud) [año] ,ES.Tipo [tipo] ,COUNT(*) [cantidad] FROM [GALENA_BYT].[dbo].[ExpedientesSecundarios] ES LEFT JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[ExpedientesPrimarios] EXPEDIENTE ON EXPEDIENTE.Id = ES.IdExpediente LEFT JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[Patentes] PATENTE ON PATENTE.Id=EXPEDIENTE.IdMateria WHERE EXPEDIENTE.Tipo='PATENTE' --AND ES.Tipo <> 'RENOVACION' AND PATENTE.IdPais = 434 AND ES.FechaSolicitud > DATEFROMPARTS(2023,1,1) GROUP BY YEAR(ES.FechaSolicitud), ES.Tipo ORDER BY año, tipo ", .con = con) oper <- dbGetQuery(con, query) datatable(oper, caption = dtc, options = list_n) # Top x categorías top_x <- oper %>% group_by(tipo) %>% summarise(total = sum(cantidad)) %>% arrange(desc(total)) %>% slice(1:10) %>% pull(tipo) oper_top_x <- oper %>% filter(tipo %in% top_x) ggplot(oper_top_x, aes(x = reorder(tipo, cantidad), y = cantidad, fill = tipo)) + geom_col(show.legend = FALSE) + geom_text(aes(label = cantidad), hjust = 1.1, # Dentro de la barra (era -0.2) size = 5, # Tamaño aumentado (era 3.5) color = "black", # Blanco para contraste fontface = "bold") + # Negrita coord_flip() + facet_wrap(~año, scales = "free_x") + scale_y_continuous( labels = scales::comma, expand = expansion(mult = c(0, 0.05)) # Menos espacio ya que no necesitas ) + labs(x = NULL, y = "Cantidad", caption = nbs) + theme_minimal() + theme(plot.caption = pc) ```  # Facturación y cobranzas ## Top `r top_n` de clientes por facturación por año (desde 2023) ```{r} #| label: facturado #| echo: false #| message: false #| warning: false #| fig-width: 12 #| fig-height: 8 #| out-width: "100%" query <- glue_sql(" WITH ClientesPorAño AS ( SELECT YEAR(F.Fecha) [año], CONCAT(TRIM(UPPER(C.Nombre)) COLLATE Modern_Spanish_CI_AS,' [',C.Codigo COLLATE Modern_Spanish_CI_AS,']') [cliente], CASE F.PerfilMoneda WHEN 1 THEN '$' WHEN 2 THEN 'Bs' WHEN 3 THEN '€' ELSE CONCAT('?=',CAST(F.PerfilMoneda AS varchar)) END [moneda], SUM(F.ValorTotal) [monto], ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY YEAR(F.Fecha) ORDER BY SUM(F.ValorTotal) DESC) [ranking] FROM [GALENA_BYT].[dbo].[Facturas] F JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[Clientes] C ON C.Id = F.IdClienteFacturacion WHERE F.Estado IN (1, 4) AND YEAR(F.Fecha) >= 2023 AND F.Nro <> '' AND F.ValorTotal > 0 AND C.Codigo <> '000000' GROUP BY YEAR(F.Fecha), F.IdClienteFacturacion, C.Codigo, F.PerfilMoneda, C.Nombre ) SELECT año, cliente, moneda, monto, ranking FROM ClientesPorAño WHERE ranking <= {top_n} ORDER BY año, ranking ", .con = con) clientes <- dbGetQuery(con, query) datatable(clientes, caption = dtc, options = list_n) %>% formatCurrency('monto', currency = '', digits = 2, mark = ',', dec.mark = '.') ggplot(clientes, aes(x = reorder(cliente, monto), y = monto, fill = as.factor(año))) + geom_col(position = "dodge") + geom_text(aes(label = scales::comma(monto, accuracy = 0.01), group = as.factor(año)), position = position_dodge(width = 0.9), hjust = -0.2, size = 5, color = "black", fontface = "bold") + coord_flip() + scale_y_continuous( labels = scales::comma, expand = expansion(mult = c(0, 0.20)) ) + labs(x = NULL, y = "Facturado", fill = "Año", caption = nbs) + theme_minimal() + theme(plot.caption = pc, legend.position = "top") ``` ## Top `r top_n` de clientes por deuda por año (desde 2023)  ```{r} #| label: adeudado #| echo: false #| message: false #| warning: false #| fig-width: 12 #| fig-height: 8 #| out-width: "100%" query <- glue_sql(" WITH ClientesPorAño AS ( SELECT YEAR(F.Fecha) [año], CONCAT(TRIM(UPPER(C.Nombre)) COLLATE Modern_Spanish_CI_AS,' [',C.Codigo COLLATE Modern_Spanish_CI_AS,']') [cliente], CASE F.PerfilMoneda WHEN 1 THEN '$' WHEN 2 THEN 'Bs' WHEN 3 THEN '€' ELSE CONCAT('?=',CAST(F.PerfilMoneda AS varchar)) END [moneda], SUM(F.ValorTotal-F.TotalPagado) [monto], ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY YEAR(F.Fecha) ORDER BY SUM(F.ValorTotal) DESC) [ranking] FROM [GALENA_BYT].[dbo].[Facturas] F --LEFT JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[OrdenesTrabajo] O ON O.Id = F.IdOrden JOIN [GALENA_BYT].[dbo].[Clientes] C ON C.Id = F.IdClienteFacturacion WHERE F.Estado IN (1) -- (1=POR COBRAR) AND YEAR(F.Fecha) >= 2023 AND F.Nro <> '' AND F.ValorTotal > 0 AND C.Codigo <> '000000' -- NO ES EL CLIENTE BOLET & TERRERO -- AND O.Recibida = 1 GROUP BY YEAR(F.Fecha), F.IdClienteFacturacion, C.Codigo, F.PerfilMoneda, C.Nombre ) SELECT año, cliente, moneda, monto, ranking FROM ClientesPorAño WHERE ranking <= {top_n} ORDER BY año, ranking ", .con = con) clientes <- dbGetQuery(con, query) datatable(clientes, caption = dtc, options = list_n) %>% formatCurrency('monto', currency = '', digits = 2, mark = ',', dec.mark = '.') ggplot(clientes, aes(x = reorder(cliente, monto), y = monto, fill = as.factor(año))) + geom_col(position = "dodge") + geom_text(aes(label = scales::comma(monto, accuracy = 0.01), group = as.factor(año)), position = position_dodge(width = 0.9), hjust = -0.2, size = 5, color = "black", fontface = "bold") + coord_flip() + scale_y_continuous( labels = scales::comma, expand = expansion(mult = c(0, 0.20)) ) + labs(x = NULL, y = "Deuda", fill = "Año", caption = nbs) + theme_minimal() + theme(plot.caption = pc, legend.position = "top") ```