Cómo escogemos nuestra nave espacial? Una cósmica historia de mercadeo con R! Buscando herramientas para hacer análisis de datos, encontré algo mucho más poderoso...
Hace ya un buen tiempo que estoy en el mundo de los datos y hoy, con lenguajes de programación como R, veo que las piezas se empiezan a unir: Estadística, programación y visualización de datos. Sobre la visualización de datos he visto muchas, muchísimas gráficas extrañas en varios cursos y blogs, y la mayoría de esas gráficas parecen no conectarse con nada! Algunas personas me dicen que use Phyton porque es un lenguaje más poderoso que R, pero en este viaje de aprendizaje, he descubierto que no se trata de lenguajes, se trata de responder preguntas y contar historias! En mi empresa (@datelligence), le cuento historias a nuestros clientes sobre el desempeño que tienen en mercadeo y ventas. Hoy compartiré una de esas historias y usted podrá escribir el código para responder cada pregunta. Esta es la historia: Una compañía vende... digamos que naves espaciales. Tienen tiendas en todo el sistema solar y miden el tráfico hacia sus tiendas para saber cuál de las inversiones en mercadeo lleva más clientes a los puntos de venta. El data set de esta historia corresponde a ocho meses de datos y pertenecen a una tienda. Responderemos preguntas sobre la tienda “Saturno”. Usted podrá responder cada pregunta usando el data set que se encuentra aquí: https://github.com/eledero/SATURNO Abra R y R Studio. Importe el data set y empecemos a hacer data storytelling con R.
1. Cuál es el producto que genera más tráfico a la tienda? Tal vez la pregunta puede parecer obvia porque uno pensaría que el producto que más se vende es el producto con más visitantes. Puede ser, puede no ser.
En este caso, la data dice que el primer producto en tráfico es el tercero en ventas. Podría uno pensar que ese producto líder en tráfico es más caro y entonces no se vende fácil. Pero cuando se revisan los precios y se descubre que la diferencia es mínima, entonces la respuesta a la pregunta no es obvia:
La respuesta la logramos usando R de esta manera:
1
Y la decisión fué:
Bueno, Atlantis es el producto más popular en esos ocho meses. Popular en tráfico pero no en ventas! Entonces aparece otra pregunta para responder: 2. Atlantis es el producto más buscado durante toda la semana? Veamos que dicen los datos:
Se puede ver que en cuatro dias de la semana Atlantis es el líder en visitantes pero los clientes buscan otras naves espaciales en los otros tres dias de la semana. Aquí está cómo llegamos a la respuesta: pregunta 2
2
Con esta información se cambió la exhibición y la tienda empezó a moverse al ritmo del cliente. Así que la decisión fué:
Bien, y hablando sobre el cliente, la siguiente pregunta fué: 3. Quién es el visitante de la tienda? Al revisar los datos, la respuesta es:
Y este es el código: 3
Y bien, la próxima pregunta se la puede imaginar... 4. Son los hombres los principales visitantes durante toda la semana? Esto es lo que dijeron los datos:
Este es el código: # pregunta 4
Con esta información, la decisión fué:
Como los lunes hay una fuerte presencia de parejas, entonces la marca decidió diseñar promociones especiales solo para parejas. Aunque las familias no son un tipo de visitante fuerte en esta sala, las familias acuden más a la tienda durante los fines de semana, y como la compañía vende dos de sus naves espaciales a familias, entonces una decisión fue tener la tienda con actividades y juegos para niños durante los fines de semana. De martes a jueves, la mayoría de visitantes son hombres solos, así que la compañía está considerando incluir más vendedoras mujeres durante esos dias de la semana. Una pregunta muy importante para el equipo de mercadeo fué: 5. Coinciden los visitantes con el target definido en el área de mercadeo? Revisé en el data set cuál es el principal visitante para cada producto y lo comparé con el target definido por el cliente. En todos los productos coincidían visitante con target, excepto en uno:
Como vemos, en el producto Destiny, la campaña de mercadeo le está hablando a un cliente diferente al visitante. Para conocer quienes son los visitantes de cada productos, conectamos las variables: item (producto) con demográfico (tipo de visitante)
Este es el código que usé para responder la pregunta: # pregunta 5
4
Y finalmente: 6. Cuรกles son las inversiones en mercadeo que generan mรกs visitas para cada producto? Esta pregunta fue muy importante para tomar decisiones sobre inversiones en medios. Y la data dijo:
En general, los visitantes van a la tienda porque: 1. Viven cerca del planeta (cerca de la tienda) 2. Reciben cyber volantes (publicidad en volantes) 3. Reciben publicidad en centros comerciales (malls lunares) El cรณdigo para lograr la visualizaciรณn es este:
Con ese código se logra esta gráfica:
Y se puede ver que esta gráfica no es fácil de entender, debido a la paleta de colores. Entonces, si buscamos en el blog de R (R bloggers) unos colores más contrastantes, podemos crear nuestra propia paleta. Copiamos los códigos de cada color así:
Ahora entonces repetimos el código anterior pero usando la nueva paleta y además aprovechamos para mejorar la gráfica y ubicar los tipos de inversiones en mercadeo en la parte inferior de la gráfica con la línea de código “theme” con la posición “bottom”. Se ve así:
Y con esta visualización, la compañía pudo ver que la inversión en radio para el producto Icarus, estaba siendo una pérdida de dinero y entonces decidieron cambiar la inversión en radio por stands en centros comerciales (mall lunares) y cyber volantes.
Entonces, esta fue la historia: En esta tienda de naves espaciales en un planeta lejano, el principal producto generador de tráfico no es el producto que más se vende, por eso la compañía necesita mejorar la capacitación de los vendedores en el producto Atlantis. Los clientes no buscan el mismo producto todos los dias de la semana, así que la exhibición de la tienda cambió según el dia. Los hombres son el principal visitante pero no todos los dias, así que las promociones, el equipo de vendedores y la experiencia en la tienda será diferente en cada dia de la semana. Hay un producto con publicidad diseñada para un tipo de cliente pero es otro el cliente que busca ese producto, así que la compañía debe revisar cuál es realmente el target, debe revisar la campaña y debe conocer al cliente real de ese producto. Hay tres motivos principales por los que los clientes visitan la tienda Saturno pero las inversiones en medios no siempre generan retornos. Por ejemplo, el presupuesto en radio para el producto Icarus ha sido un gasto de dinero, así que se reemplazará la inversión en radio por volantes y stands en centros comerciales. Fin de la historia. @soniaardila1