En la era de la digitalización, la cantidad de información que está accesible online y la velocidad a la que está disponible están continuamente aumentando. Como resultado, existe una oferta excesiva de un mosaico de información generalizado de una variedad de fuentes inconsistentes y difíciles de enlazar.  A pesar de este exceso global de información, el tipo de información relevante para la realización de decisiones estratégicas bis a bis de inteligencia de mercado, inteligencia competitiva y volumen de mercado no está normalmente disponible de forma actualizada al “click” del botón del ratón. Las principales empresas que trabajan a base de datos, las conocidas como “GAFAs” (Google, Amazon, Facebook, Apple), tienen una gran ventaja competitiva en este sector.

Esto les permite ventajas competitivas intrínsecas en un gran número de áreas, pero especialmente en relación a nuevas tecnologías como la inteligencia artificial (IA), cloud computing y inteligencia predictiva.

En este contexto, el ámbito de la inteligencia de mercado se ocupa de los enfoques de inteligencia de mercado, inteligencia competitiva, inteligencia de cliente e inteligencia predictiva. Dicho de forma más sencilla, la inteligencia de mercado se enfoca en la adquisición de información y su análisis y procesamiento para decisiones  estratégicas relevantes de negocio vis-à-vis el mercado, competidores y clientes.

La base de datos para el campo de la inteligencia de mercado se basa esencialmente en los siguientes tres pilares:

Inteligencia de mercado

Imagen 1: Columnas de datos esenciales para el campo de la inteligencia de mercado

 

Desde una perspectiva de proceso el tema de inteligencia de mercado se presenta a menudo como un paso inicial – de por ejemplo del desarrollo de una estrategia E-Commerce.  En el trasfondo está, que para comenzar directamente se es necesario un fundamento basado en hechos,  para evaluar el potencial de mercado existente e identificar los respectivos segmentos más atractivos. Sólo con suficiente potencial es sin duda conveniente la siguiente elaboración de una estrategia adecuada. No obstante, la inteligencia de mercado es siempre un tema relevante. A través de la posibilidad de la consulta de datos en tiempo real se pueden por ejemplo analizar  los datos de inteligencia de competidores así como la cuota de mercado o la evaluación de campañas para la estrategia de marketing en el día.   Por consiguiente, la inteligencia de mercado no es sólo importante a la hora de preparar las decisiones estratégicas, sino que sobre todo en el marco de la gestión del desempeño continuo.

Imagen 2: Resumen de las ventajas principales por medio de análisis de datos

 

Las ventajas de un análisis basado en datos Crawling son: 

  • Planificación de negocio válido adaptado a través de elección de categorías 

Por lo general top-down y bottom-up se basan en estudios generales de mercado, que solamente proporcionan información muy general a las categorías de productos que realmente son relevantes. A través de esta mezcla de datos de mercado irrelevante surge ya durante la planificación mucho desenfoque. La ventaja de un análisis basado en datos Crawling es que es un análisis personalizado y muestra sólo los datos relevantes evitando así que se pueda dar una falta de definición.

  • Base de datos válida hasta la evaluación puntual a nivel de detalle del artículo

Los datos recogidos por medio de rastreo basado en un seguimiento del día exacto de las transacciones a nivel de detalle de artículo. Estos datos de detalle se agregarán en niveles superiores, es decir, como por ejemplo categoría de productos o marcas, etc. Del mismo modo, son posibles las evaluaciones en el nivel de detalle así como en vista general superior.

 

Basado en nuestro trabajo de proyecto integral e intersectorial, así como las fuentes de información disponibles para recopilar, hemos identificado cinco cuestiones de enfoque en el área de inteligencia de mercado:

 

  • Análisis potencial (demanda, gama de productos, precio), esto es, análisis de datos basados en hechos (utilizando información a tiempo real de Crawling-data) del nicho específico del potencial de mercado global (p.ej. Amazon, eBay, etc).  Además de recopilar información de la competencia como cuotas de mercado, productos más vendidos, estrategia de precios, actuación en líneas de producto.   Saber más ahora…
  • Experiencia del cliente & Analysis de persona, esto es, obtención de un entendimiento de los puntos de contacto relevantes del cliente, desde el origen de la necesidad hasta la postventa. Estandarización de tipos de grupos de clientes basándose en características específicas, y rasgos de comportamiento de usuarios individuales en el contexto del análisis de persona.  Saber más ahora…
  • Big Data & Análisis, esto es, el análisis de una gran cantidad de datos con el objetivo de identificar y utilizar ciertos modelos y llevar a cabo conexiones sistemáticas. El conocimiento adquirido se puede utilizar para varios objetivos (aumento de eficiencia, desarrollo de productos, etc.) Saber más ahora…
  • Análisis de competidores , esto es, la creación de un sistema comparativo de puntuación para la madurez del e-commerce. Evaluación de diferentes criterios relevantes (incluído la visibilidad digital, madurez online, actividades de marketing online, etc.). Saber más ahora…
  • Diligencia comercial (CDD), esto es, evaluación crítica del modelo de negocio, estrategia así como la implementación del saber hacer interno en conexión con el potencial de mercado y posicionamiento competitivo. Saber más ahora…

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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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Markus Fost

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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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