De la teoría a la práctica. Ciencia de datos aplicada a la investigación de mercados.

Hola mundo! Aunque en los cursos que he tomado siempre hemos ido aplicando los conocimientos en ejercicios prácticos, ahora decidí aplicar lo que aprendí en un proyecto real. Les cuento más detalles en este artículo.

El difícil paso de aplicar lo aprendido en el mundo real

Seguramente a muchos de ustedes les ha pasado dar ese paso en el que como yo, llevo lo aprendido por mis maestros a una problemática real, aplicando las herramientas que hasta ahora he utilizado en ejemplos de clase. Bien, ahora tengo ya el conocimiento del curso que tomé de introducción a Python y sé lo esencial de la Ciencia de Datos. Además de eso,  ahora necesito aplicar los conocimientos aprendidos en un proyecto real, entonces ¿Por dónde empiezo?

Lo primero que hice fue identificar una necesidad o problema y generar una hipótesis de resolución. Aquí enlisto los puntos resumidos:

Necesidad: apertura de una tienda en línea

Hipótesis: la tienda en línea será viable. Los productos serán aceptados y adquiridos por el mercado meta de forma rentable.

Estudio de mercado a través de la Ciencia de Datos

En mi vida profesional he hecho decenas de Investigaciones de mercados, esta área es la que más apasiona dentro de mi carrera como Mercadóloga y ahora puedo combinarla perfectamente con la Ciencia de Datos ¿Qué mejor que eficientar la investigación de mercados a través de una herramienta como Python? 

Lo primero que se puede hacer para conocer cómo está la competencia en comparación con tu proyecto, es un Benchmarking que es básicamente un estudio comparativo de tu proyecto y el de la competencia midiendo los mismos atributos para identificar quién es más fuerte en cierto atributo. De esa manera y si está en tu estrategia, puedes mejorar o superar a la competencia en eso en específico en un espacio de tiempo determinado. Algunos atributos a estudiar pudieran ser:

  • Precios
  • Características generales y/o específicas del producto o servicio
  • Costo de envío y logística
  • Diseños 
  • Colores
  • Materiales
  • Entre otros, según el producto y/o Servicio 

Aquí pueden ver un ejemplo de Benchmarking.

Una forma interesante de hacer un Benchmarking de manera automatizada es haciendo Web scrapping que en este caso hice con fines académicos.

¿Qué es el web scrapping?

Se trata del proceso de usar bots para extraer contenido y datos de un sitio web. De esta forma se extrae el código HTML y con él, los datos almacenados en la base de datos. Esto supone que se puede duplicar o copiar todo el contenido del sitio web en otro lugar.

Algunos sitios web tienen APIs que puedes utilizar para hacer el web scrapping, como por ejemplo Twitter que te deja extraer una cantidad de tweets cada determinado tiempo para poder hacer un análisis de sentimientos según el tema de tu interés.

Datos demográficos

Después de analizar lo que hace la competencia, es importante conocer la información demográfica de tus clientes potenciales por zona geográfica, es entonces donde se empiezan a analizar decenas de Bases de Datos que proporcionan las oficinas nacionales de estadística del país en el que te interese vender los productos de tu proyecto. 

Las Bases de Datos demográficos pueden importarse a Python y de esa forma utilizarlas para hacer histogramas, entre otras técnicas para definir insights interesantes y cruciales para el proyecto en el que estés trabajando. Se define el universo y de ahí se empieza a segmentar a los clientes potenciales, que en Ciencia de Datos los llamamos clusters, se puede utilizar un algoritmo K-means para clusterizar.

Buyer persona

Con la información demográfica, la información de la competencia y el conocimiento pleno de los productos a comercializar, entonces se pueden definir los Buyer personas. 

Y ¿Qué es un Buyer persona? Es una representación semificticia de tu cliente ideal basada en estudios de mercado y datos reales sobre tus clientes existentes.

Al crear los Buyer personas, se debe considerar el incluir la demografía del cliente, los patrones de comportamiento, las motivaciones y los objetivos. Cuanto más detallado sea, mejor. Estos proporcionan una estructura y un conocimiento tremendo para el proyecto. Un Buyer persona detallado, ayudará a determinar dónde invertir más tiempo, guiar el desarrollo de productos y permitir la alineación en toda la organización. Como resultado, podrás atraer a los visitantes, clientes potenciales y clientes más valiosos a tu negocio.

El Buyer persona del proyecto en una solo imagen

Esta es una guía de trabajo express para realizar un estudio de mercado utilizando las estrategias del Marketing y la aplicación técnica del mismo con Ciencia de datos. Para mi, ésta es la combinación perfecta, 2 campos complementarios para hacer algo sensacional e imparable desde mi punto de vista.

Apenas voy empezando este camino de la ciencia de datos, gracias por seguirme acompañando. Seguiré escribiendo posts que espero sean de interés para ti. Si te perdiste el post que escribí antes de éste, te paso la liga para que le eches un vistazo: Los Países más avanzados en Ciencia de Datos de Latinoamérica – Cursos Blenio.

Bibliografía y crédito de las imágenes:

https://datafloq.com/read/which-web-scraping-technique-to-choose/7447 https://www.makdigitaldesign.com/ecommerce/10-tips-to-increase-sales-and-efficiency-of-your-ecommerce-store/ https://komarketing.com/blog/project-seo-content-marketing-performance/ https://www.antevenio.com/blog/2019/03/que-es-el-web-scraping-y-para-que-sirve/ https://www.census.gov/ https://blog.hubspot.com/marketing/buyer-persona-definition-under-100-sr https://www.vogue.mx/joyas/galerias/tendencia-aretes-extra-grandes-diseno-latino/5136

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