La complejidad de temas alrededor de la demanda, línea de producto e inteligencia de precio depende de un análisis de mercado de datos basados en hechos a través de un algoritmo que se basa en datos crawling. Perspectivas valiosas pueden ser generadas por varias áreas de toma de decisión (marketing, ventas, desarrollo de producto, etc.) analizando los datos recogidos.

Figura 1: Vista general de las principales ventajas de un análisis basado en datos

 

  • Potencial de mercado global 

La determinación del potencial de mercado global es un input fundamental para un caso de empresa basado en hechos. El crawling de datos hace posible establecer el potencial global de categorías de producto seleccionadas – en Amazon, por ejemplo – won un muy alto nivel de exactitud y validez, ambos en base a ingresos y unidades vendidas. Gracias a esta transparencia de mercado, los proveedores pueden evaluar el nivel actual de atractivo de un mercado de forma muy eficiente.

  • Los vendedores estrella de los competidores

El crawling data nos permite una evaluación a tiempo real a nivel de producto. De tal forma, también nos permite determinar los productos más vendidos entre todos los competidores en las categorías que se estén estudiando, lo cual sucesivamente provee información importante sobre los principales controladores de un ranking de primeros puestos. A la luz del hecho de que la distribución de ventas por ranking es cualquier cosa menos lineal, este es un área de investigación crucial. En Amazon por ejemplo, dependiendo de la categoría, hasta el 90% de los ingresos puede venir de los diez productos más vendidos, lo que muestra la necesidad sistemática de perseguir un alto rango. Además, la base de datos de los vendedores principales es un punto de comienzo importante para más análisis de valor añadido.

  • Identificando lagunas de líneas de producto: Comparando la línea de productos del proveedor con la de los máximos vendedores, podremos examinar el grado en el que las lagunas de la línea de producto necesitan ser completadas.
  • Inspiración para desarrollo de producto: Evaluando las valoraciones de los clientes, podemos encontrar qué características de producto gustan realmente al cliente así como hasta qué punto se están perdiendo qué características y el consiguiente desarrollo que se necesita.
  • Descubrimientos para ventas & marketing: Analizando los precios y las valoraciones de los clientes, podemos determinar la predisposición del cliente a pagar, pudiendo extraer las conclusiones correctas para poder seleccionar el precio y estrategia de marketing.
  • Posibles áreas de acción para optimización de listados: Un análisis de la calidad de los listados de producto en relación al contenido de medios de comunicación, contenido HTML con descripción de productos, etc. ofrece información en posibles áreas de acción al respecto.

 

  • Cuotas de mercado de competidores 

Gracias al crawling data (p.ej en Amazon) podemos determinar las cuotas de mercado de todos los competidores para una determinada categoría de producto. Sobre esta base, no sólo es posible determinar y verificar objetivos estratégicos (p.ej. cuota de mercad de al menos el 35% para el 2025), sino también implementar una gestión del rendimiento activa.
Podemos medir por ejemplo cómo las cuotas de mercado han cambiado en el curso de una específica campaña de marketing. Esto es utilizado entonces para encontrar un cálculo de la eficiencia de mercado.

Figura 2: Ejemplo de una evaluación de cuotas de mercado de competidores por ingresos y unidades vendidas 

 

  • Precio de competidores

La recopilación de datos a través de crawling provee de información de precios diaria y actualizada a nivel de producto. A lo largo de un periodo determinado de monitoreo se puede crear una imagen muy precisa de los precios de los competidores y sus estrategias de precio asociadas. Sobre esta base, podemos encontrar información importante para el desarrollo de una estrategia de precios concreta.

 

  • Rendimiento de línea de producto

Las imágenes de mercado indican claramente el rendimiento de la actual línea de producto, p.ej. en la forma de ingresos medios por producto listado. En base a este indicador de rendimiento (y especialmente en relación a la comparación con los competidores) se pueden obtener medidas de optimización apropiadas para el portofolio de producto del proveedor.

 

En general, la transparencia de mercado descrita arriba puede ser utilizada tanto en el contexto de un estudio de una vez o de forma continua, a través de de la instalación de una cabina de mando de rendimiento o tablero. Esto puede ser también enlazado a información de control interno a través de interfaces correspondientes, asegurando de este modo que se mantiene la transferencia de forma continua y a largo plazo.

 

Figura 3: Visión general de fuentes de data crawling y posibilidades de expansión 

 

 

Las principales ventajas de un análisis basado en data crawling son: 

  • Plan de negocio significativo a través de elección de categorías a medida 

Normalmente, tanto los planes de negocio de arriba-abajo y abajo-arriba están basados en estudios de mercado generales, que son sólo indicativos a grandes rasgos de las categorías de producto que son realmente relevantes para una determinada empresa. Esta dilución con datos de mercado irrelevantes se traduce en muchas incertidumbres pronto en el proceso. La ventaja de los análisis basados en crawling data radica en el hecho de que el análisis está hecho a medida y que sólo se obtendrá la información relevante, de este mode se evita la incertidumbre de este tipo.

  • Base de datos significativo para una evaluación al minuto a nivel de producto 

El Crawling data está basado en el seguimiento diario de transacciones a nivel de producto. Esta información detallada es agregada posteriormente a un nivel más alto, p.ej. para categorías de producto o marcas. De tal forma, es posible tanto llevar a cabo evaluaciones a nivel de producto como obtener una instantánea global.

 

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Markus Fost, MBA, es un experto en e-commerce, modelos de negocio online, y transformación digital. Tiene una amplia experiencia en los campos de estrategia, organización, finanza corporativa, y en reestructuración operativa.

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