¿Predecir el comportamiento del consumidor con la búsqueda web?
- George Márquez
- 30 mar 2024
- 6 Min. de lectura
Actualizado: 26 may
A diferencia de las encuestas, los datos de búsqueda web no se crearon como una forma de ayudarnos a comprender el comportamiento humano. La búsqueda web se inventó para que las personas pudieran aprender sobre el mundo, no para que los investigadores pudieran aprender sobre las personas, entonces, se puede predecir el comportamiento del consumidor con la web mediante sus búsquedas, veamos cómo analizar datos de búsqueda web para anticipar el comportamiento del consumidor y mejorar tus estrategias de marketing predictivo.
¿Predecir el comportamiento del consumidor con la búsqueda web? veamos el marketing predictivo
En la era digital, comprender y anticipar el comportamiento del consumidor se ha convertido en una prioridad para las empresas que buscan mantenerse competitivas. La búsqueda web, una de las actividades más comunes en línea, ofrece una fuente rica de datos que, si se analizan adecuadamente, pueden revelar patrones y tendencias en las decisiones de compra de los consumidores.
Este artículo explora cómo los datos de búsqueda web pueden ser utilizados para predecir el comportamiento del consumidor, destacando las herramientas y técnicas clave en el marketing predictivo.
Pero ahora, en el siglo XXI, las cosas están a punto de cambiar, la búsqueda de información de las personas es, en sí misma, información y de eso podemos aprender mucho sobre nosotros mismos.
Es cierto que los datos de búsqueda web pueden ayudar a mejorar el rendimiento de los modelos de referencia, pero los problemas son:
1. Aún no podemos identificar qué se supone que significa ese término de búsqueda. La gente no solo consulta búsquedas en la web como "Odio Transformers 2" o "Voy a comprar este juego HAWK". Por ejemplo, las personas buscan palabras clave sobre una persona. ¿Significa que les gusta o odian a esa persona y quieren saber más sobre él / ella? De hecho, podemos saber eso, pero requiere profundizar en los datos del comportamiento humano.
2. Las películas, los videojuegos o incluso la música a veces tienen el mismo nombre. Esto dará lugar a números incorrectos y una baja precisión en los valores de predicción.
3. Depende de la industria. La gente suele buscar en línea la reseña de un crítico de películas, videojuegos o libros, etc. antes de decidirse a comprarla o no. Este no es el caso de la música. Y luego enfermedades o gripe, las personas nunca buscarán esos términos a menos que crean que los tienen (excluya a las personas que trabajan en la industria de la salud).
Las variables de datos que los autores identificaron como los principales impulsores del resultado son el volumen de búsqueda, los ingresos de las películas, los ingresos de los videojuegos, la clasificación, la clasificación, el presupuesto, las pantallas, el precio de las acciones, los ingresos del predecesor inmediato del juego, la valla publicitaria y los casos de informes de gripe.
Los autores prácticamente los identificaron a todos. Pero deberían explicar más sobre los términos de búsqueda, qué palabras clave estaban usando en esta investigación, cómo evitaron las mismas palabras clave pero irrelevantes. Además, sería mejor si los investigadores pudieran dividirlo en estados y dibujar un mapa para ver si los valores de correlación siguen siendo tan altos en diferentes áreas.
La búsqueda web como herramienta para anticipar decisiones de compra
Los términos y frases que los usuarios ingresan en los motores de búsqueda reflejan sus intereses, necesidades y etapas en el proceso de compra. Al analizar estos datos, las empresas pueden identificar qué productos o servicios están generando mayor interés, permitiendo ajustar sus estrategias de marketing y ventas en consecuencia.
Herramientas como Google Trends proporcionan información sobre la popularidad de ciertos términos de búsqueda a lo largo del tiempo, lo que ayuda a detectar cambios en las preferencias del consumidor y a anticipar picos en la demanda. Este enfoque permite a las empresas ser más proactivas, lanzando campañas o ajustando inventarios antes de que se materialicen las tendencias.
Especialmente con las enfermedades, algunas áreas pueden tener un volumen de búsqueda más alto que otras áreas, el motivo puede ser muchas, temperatura, calidad del aire, etc. Las fuentes de datos necesarias pueden ser la ubicación de esa búsqueda web, la marca de tiempo y otros términos que vienen con la término de búsqueda (por ejemplo, ' Transformers 2 ' + ' IMAX ' + ' California ').
Estos datos se pueden extraer fácilmente a través de la API de Tendencias de Google o utilizando la herramienta de Planificación de Palabras clave de Google. Sería aún mejor si fuera posible tomar datos de búsquedas en Reddit usando la API de Reddit.
Para implementar los resultados de estos conocimientos analíticos en las operaciones de una organización, en muchos casos, funcionaría mejor con el equipo de marketing y publicidad digital. Mediante el uso de términos de búsqueda, análisis del volumen de búsqueda, podemos saber si la gente ha oído hablar de nuestros productos o no y ajustar el presupuesto de marketing o el equipo de ventas en función de eso. Predecir el comportamiento del consumidor con la web.
También conozca si la empresa debe trabajar en la secuela de ese producto o desarrollar uno completamente nuevo y cuándo podemos lanzar un nuevo producto para obtener el máximo valor. Si podemos tener más información sobre las ubicaciones del volumen de búsqueda, la empresa puede incluso ajustar nuestro inventario, logística y cadena de suministro para que coincida con el mapa de demanda.
Integración de inteligencia artificial y machine learning en la predicción del comportamiento del consumidor
La combinación de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) ha revolucionado la capacidad de las empresas para analizar grandes volúmenes de datos y extraer insights accionables. Estos sistemas pueden identificar patrones complejos en los datos de búsqueda web, permitiendo una segmentación más precisa y la personalización de las estrategias de marketing.
Por ejemplo, los algoritmos de ML pueden analizar el historial de búsqueda de un usuario para predecir su probabilidad de realizar una compra, facilitando la entrega de ofertas personalizadas en el momento adecuado. Además, la IA puede ayudar a identificar segmentos de mercado emergentes al detectar cambios sutiles en los patrones de búsqueda colectiva.
Esto también se puede usar como análisis de la competencia, si es necesario, luego ir aún más lejos utilizando el volumen de búsqueda de enfermedades o el clima para predecir si algo malo puede suceder el día del lanzamiento y cambiarlo a otro día o retrasarlo.
Herramienta | Funcionalidad principal | Aplicación en marketing predictivo |
Google Trends | Análisis de popularidad de términos de búsqueda | Identificación de tendencias y planificación de campañas |
SEMrush | Investigación de palabras clave y análisis de competencia | Optimización de contenido y estrategias SEO |
IBM Watson Analytics | Análisis avanzado de datos con IA | Segmentación de clientes y predicción de comportamiento |
Tableau | Visualización de datos y análisis de tendencias | Presentación de insights para toma de decisiones |
Adobe Analytics | Seguimiento del comportamiento del usuario en línea | Personalización de experiencias y mejora de conversiones |
Comparativa de herramientas para el análisis predictivo basado en búsqueda web
La capacidad de predecir el comportamiento del consumidor mediante el análisis de datos de búsqueda web representa una ventaja competitiva significativa en el entorno empresarial actual. Al aprovechar herramientas de análisis predictivo y tecnologías como la inteligencia artificial y el machine learning, las empresas pueden anticipar las necesidades de sus clientes, personalizar sus ofertas y optimizar sus estrategias de marketing.
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Fuentes: BlogBoard, Pnas Org, Medium, Google Trends, Pexels.
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