Cómo Pronosticar la Demanda. Los beneficios únicos de Trend Scouting

Más de dos mil millones de personas compraron bienes o servicios en línea en 2021 con ventas que superaron los $ 4,9 billones a nivel mundial, según Statista. Sabemos lo que compraron estas personas, pero no podemos predecir con certeza lo que querrán comprar en el futuro. Con la invención de nuevas tecnologías, como el aprendizaje automático, se pueden recopilar y analizar los datos de los usuarios con mayor precisión. Esto facilita que las empresas investiguen y descubran tendencias emergentes y utilicen este conocimiento para ajustar su estrategia de marketing. Esto se llama exploración de tendencias o previsión de la demanda. En esta publicación, veremos el proceso y sus tres etapas principales.

La capacidad de analizar grandes conjuntos de datos siempre ha sido crucial para el éxito de una empresa. Antes se hacía de forma manual, con grandes grupos de personas. Ahora, sin embargo, hay computadoras y redes neuronales que hacen este trabajo por nosotros. Dado que el proceso se ha automatizado, sucede más rápido, lo que significa que se pueden procesar conjuntos de datos mucho más grandes. ¿Por qué analizar estos datos y cómo funciona?

La idea detrás de este enfoque es «hacer que las computadoras den sentido al contenido textual producido por las personas», según Andrey Nekhaenko, líder de agricultura y comercio minorista en DataArt. Habiendo analizado este contenido, las computadoras pueden reconocer y categorizar los patrones que encuentran. El contenido proviene principalmente de las redes sociales, pero también proviene de bases de datos y sistemas de información internos.

Las noticias también deben analizarse, ya que pueden proporcionar información importante sobre el mercado y las tendencias existentes. Este análisis ayuda a las empresas a comprender cómo se formó una tendencia específica, cómo podemos esperar que se desarrolle, quién la formó y su mensaje. En DataArt, utilizamos métodos de inteligencia comercial para transformar los datos en estos conocimientos.

Este análisis también se denomina a veces comprensión del lenguaje natural. Es esencialmente una forma de entender el significado textual, y esta técnica ha existido por un tiempo. La automatización ha cambiado el procesamiento del lenguaje natural de varias maneras, incluida la aceleración del proceso. Anteriormente, los científicos de datos primero proponían una hipótesis y luego la probaban. Ahora, recopilamos estos conjuntos de datos primero, con la esperanza de que de alguna manera informen nuestra toma de decisiones.

Estas ideas pueden ser bastante informativas. Las marcas los utilizan para identificar a su público objetivo y trazar los viajes de los usuarios. Con base en este análisis, los gerentes de relaciones públicas y los especialistas en marketing pueden idear formas más eficientes de conectarse con su clientela.

Los minoristas necesitan un análisis del lenguaje natural para decidir qué productos almacenar, ver qué se vende y decidir qué poner en los catálogos. También es una gran herramienta para que los minoristas logren un mejor trato con sus proveedores. Una vez que sepa qué se vende mejor, también sabrá qué se vende mal.

Esto lo ayuda a negociar descuentos para los productos que pueden tener fuertes competidores. Este es un ejemplo de cómo la previsión de la demanda le permite realizar un seguimiento del comportamiento de la competencia y navegar por el mercado para impulsar su negocio. Entonces, ¿cómo se pronostica la demanda?

Una excelente manera de descubrir nuevas tendencias es realizar un seguimiento de las patentes. Cada día se registran nuevas patentes y es difícil rastrearlas manualmente debido a la gran cantidad de datos. Con la automatización, las empresas utilizan algoritmos que clasifican estas patentes automáticamente y las clasifican por industria/campo. Al hacer esto, uno puede localizar patentes específicas que le interesen y tener una idea de qué tendencias existen y hacia qué está trabajando la gente.

Las empresas tabacaleras son un ejemplo interesante de esto. Cuando Philip Morris presentó la línea de cigarrillos electrónicos IQOS en 2014, la patentaron. No había productos analógicos en el mercado en ese momento. Si sus competidores estuvieran siguiendo este desarrollo, se darían cuenta de la importancia del producto y podrían comenzar a desarrollar el suyo propio. Si lo hicieran, IQOS no dominaría el mercado y algo como GLO, un producto similar de British American Tobacco, habría salido antes. Este principio se puede aplicar a cualquier mercado.

Otra excelente manera de encontrar información útil es mirar las redes sociales. Algunas marcas se enfocan en canales en línea y confían en personas influyentes para las promociones. Entienden a su público objetivo al observar los seguidores de estos influencers. Estas marcas luego pueden recopilar análisis y decidir qué personas influyentes lanzarán sus productos, según cuál sea su audiencia. Esta es una forma de mejorar las herramientas de marketing y dirigirse a grupos específicos. Este tipo de previsión de la demanda nos permite identificar los parámetros de la audiencia, sus intereses y preferencias de comunicación.

El proceso de búsqueda de tendencias se puede dividir en tres etapas principales. Durante la primera etapa, es necesario recopilar información. La segunda etapa es cuando se ordena esta información: debe categorizarse y todo lo irrelevante debe eliminarse, lo que requiere desarrollar algunos algoritmos internamente. La tercera y última etapa es el procesamiento. Los datos se procesan mediante el aprendizaje automático, que ayuda a clasificar y analizar textos. Con base en los resultados, las empresas determinan qué necesita ser acentuado/reelaborado en sus textos y estrategia. Pero, ¿qué tecnologías se utilizan para recopilar información?

Los datos generalmente se recopilan mediante algoritmos que los extraen de una variedad de fuentes. Si hay una interfaz de programación de aplicaciones (API) o una base de datos específica que está viendo, puede usar un conector para obtener datos desde allí. Si se trata de redes sociales, las empresas que operan los sitios pueden ser reacias a compartir información. Debido a las regulaciones de privacidad del usuario, este proceso no es simple y, a menudo, incluso imposible, aunque hay muchas otras fuentes abiertas donde se pueden tomar los datos relevantes.

Algunas aplicaciones de redes sociales tienen una API más accesible, que le permite extraer información de allí. Los datos también se pueden recuperar fácilmente de los sitios web de noticias, ya que permiten que otros compartan y carguen su contenido. Esto también depende de la ubicación geográfica. Por ejemplo, en algunos países del este, desde un punto de vista legal, no se considera información personal, pero en Europa o EE. UU. es mucho más estricto.

Como parte del proceso, debe trabajar con datos que no se prepararon para este uso. Si se trata de una publicación en las redes sociales, podría haber errores tipográficos, detalles innecesarios, emojis o imágenes de las que deba deshacerse. También tendrá que introducir tokenización de palabras para dividir grandes muestras de texto en unidades más pequeñas. Por ejemplo, si hay diferentes versiones de la misma palabra (si la palabra está conjugada, por ejemplo), solo necesita la forma infinitiva. Tienes que diseñar filtros para hacer este trabajo y dar formato a los textos para alimentarlos a los algoritmos más adelante.

Una vez que los conjuntos de datos están listos, comienza la tercera etapa. En esta etapa, utiliza métodos matemáticos como la agrupación en clústeres para identificar textos/información agrupados en torno a la misma tendencia. Las tendencias se pueden a su vez segmentar en subtendencias. Luego, puede formar de 10 a 20 oraciones que describan la tendencia. Estas oraciones revelan cómo se formó: quién escribió estos textos, los compartió o les gustó en línea y en qué plataforma, si hubo aspectos positivos/negativos y cómo reaccionó la gente en general.

Parte de la información no se puede categorizar o no es necesaria, como los temas de los que todos hablan; estos temas incluyen el clima, los niños, el dinero y la salud. A veces no hay suficiente información sobre algo para identificar una tendencia en ese momento.

Un aspecto importante del trend scouting es que tiende a recopilarse de forma personalizada para todos. Todas las empresas tienen sus propias preferencias sobre cómo quieren que se recopilen y clasifiquen estos datos. Para tener éxito, este mecanismo también tiene que ser capaz de aprenderse a sí mismo, de evolucionar. Cuantos más datos, más preciso es el análisis. Cuando comienzas a trabajar en él, necesitas saber exactamente cuál es tu objetivo, con qué quieres terminar y qué no quieres allí. Es clave recordar que el aprendizaje automático y la IA no son magia, son matemáticas. La calidad de sus datos dependerá de la precisión de sus algoritmos. Puede tomar alrededor de 6 a 8 meses crear una herramienta de exploración de tendencias eficiente.

Sin embargo, no todo el mundo utiliza la búsqueda de tendencias. Las pequeñas empresas emergentes, por ejemplo, ya tienen una sólida comprensión de a quién venden, por lo que no siempre necesitan este tipo de investigación. Sin embargo, si una empresa trabaja con muchas audiencias diferentes, lo más probable es que necesite emplear métodos de previsión de la demanda.

Hoy en día, con tanta información nueva que se carga y publica diariamente, los algoritmos de exploración de tendencias juegan un papel esencial. Si necesita una consulta profesional sobre cómo diseñar e implementar estas herramientas, ¡comuníquese con nosotros!

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