Utilizar herramientas de tendencias para comprender la demanda de un producto (II)

Utilizar herramientas de tendencias para comprender la demanda de un producto (II)
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En la primera parte de esta entrada comentaba la existencia de las herramientas de tendencias y algunas posibilidades de aplicarlas a nuestros negocios, desde la perspectiva de marketing y de comercial. En esta segunda parte, vamos a comentar algunos ejemplos, en la línea de los comentados por Rubén en su entrada en Online, son bastante descriptivos.

Si buscamos el término 'flores’ en Google Insight for Searchs, podemos ver perfectamente la gran influencia que tienen algunos días festivos del calendario y el incremento que se produce en determinadas épocas (como comenta Rubén, probablemete porque es cuando se celebran más bodas). Estos resultados, me llevan a pensar que la hipótesis de relacionar los términos buscados con las ventas, en este caso funciona. Sigamos tirando del hilo.

Si hablamos de flores, podemos ampliar las búsquedas, introduciendo otros conceptos relacionados. Pensemos en productos como ‘rosas’, ‘lilium’, ‘plantas’, ‘plantas de interior’ o ‘plantas de exterior’. Por ejemplo, si nos fijamos en la búsqueda del término ‘rosas’, vemos que hay un curioso pico en el mes de abril y que tiene bastante incidencia en la zona de Barcelona. La explicación seguramente sea que es tradición en varias zonas de España regalar flores y libros con motivo de la festividad de San Jorge. Curioso, yo no lo sabía.

Ya que sacamos el tema de la lectura, cambiemos un poco de tercio y veamos qué nos dice Google Insights for Search si buscamos el término ‘libros’. Podemos comprobar que la gráfica refleja un pico en abril, seguramente provocado por el mismo efecto día de San Jorge que comentábamos en el caso de las ‘rosas’. También se aprecian picos en la época de diciembre (época de regalos), en mayo-junio (época de exámenes) y septiembre (back to school, es decir, inicio del curso escolar y universitario).

Otra búsqueda muy interesante es la del término ‘ipod’. En la gráfica vemos la gran demanda de búsquedas que tienen estos aparatos en la época de las navidades, cuando mucha gente se lanza a comprar. Concretamente, los 2 picos máximos se producen el día 23 de diciembre (un día antes de Nochebuena) y el 6 de enero (día de Reyes Magos). También se puede apreciar como algún evento relacionado con el producto, por ejemplo, una Keynote de esas en las que sale Steve Jobs presentando un producto, anima las búsquedas bastante (p.ej: septiembre 2008).

Podemos estar buscando productos a través de términos más genéricos o más concretos, hasta que nos cansemos. Pero veamos ahora otra perspectiva un poco diferente, el caso de una agencia de transportes. Podría usar esta herramienta para buscar clientes y ofertarles sus servicios ¿Cómo? En el caso de las flores o de los libros, seguro que hay una alta demanda de reparto en los días punta que hemos visto. Es decir, se trata de buscar empresas que vayan a demandar servicios de transporte de mercancías, a través de los productos que consumen sus clientes. Parece un poco rebuscado, pero en el fondo es bastante simple la idea.

Por último, a modo de conclusión, quiero señalar que estas herramientas están muy bien, pero deben ser usadas con cautela. Nos dan una idea de las búsquedas que hacen los usuarios, nada más, hay que ser conscientes de ello. Si hacemos alguna hipótesis, tenemos que nos podemos equivocar y, como en todo, es importante aplicar el sentido común y asumir un cierto margen de error, que en unos casos será mayor que en otros. Los datos que vemos en las gráficas están escalados y normalizados y pertenecen al pasado. Si los usamos para hacer previsiones de demanda, no debemos olvidar que nosotros estamos mirando hacia el futuro.

A pesar de lo anterior, estoy convencido de que estas herramientas son muy interesantes para encontrar correlaciones y detalles que no veíamos antes. Es cuestión de ponerse a jugar con ellas y analizar con cabeza los resultados. Resultados bastante frescos por cierto, como se puede comprobar al observar que la gráficas contienen datos de búsquedas de hace tan sólo una semana. Esto es lo más parecido que he visto para observar de manera objetiva al mercado en tiempo real. Los mayores beneficiados serán nuestros clientes y nosotros, por descontado. Si contamos con una mejor previsión de la demanda, podremos dimensionar con mayor grado de precisión nuestros recursos materiales y humanos, con el consecuente impacto en los costes.

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