Introducción

En el sector automotor, los concesionarios reciben leads (contactos de clientes interesados) a través de campañas publicitarias digitales. Es común que este volumen no sea constante a lo largo del año, sino que presente picos y caídas asociados a fechas comerciales como ferias, fin de año o promociones. Este documento presenta un análisis descriptivo simple de datos simulados de leads mensuales, con el objetivo de identificar un posible patrón de estacionalidad.

Generación de Datos Simulados

Para este ejercicio, simulamos un registro mensual de la cantidad de leads recibidos durante un año.

# Meses del año
meses <- c("Ene", "Feb", "Mar", "Abr", "May", "Jun",
           "Jul", "Ago", "Sep", "Oct", "Nov", "Dic")

# Cantidad de leads simulados por mes
leads <- c(320, 280, 300, 260, 250, 240,
           310, 340, 290, 260, 480, 610)

# Creación de un Data Frame
leads_df <- data.frame(Mes = meses, Leads = leads)
print(leads_df)
##    Mes Leads
## 1  Ene   320
## 2  Feb   280
## 3  Mar   300
## 4  Abr   260
## 5  May   250
## 6  Jun   240
## 7  Jul   310
## 8  Ago   340
## 9  Sep   290
## 10 Oct   260
## 11 Nov   480
## 12 Dic   610

Análisis Exploratorio y Resumen

Calculamos el total anual y un resumen estadístico de los leads recibidos.

# Total de leads en el año
total_leads <- sum(leads_df$Leads)
cat("Total de leads en el año: ", total_leads, "\n")
## Total de leads en el año:  3940
# Resumen estadístico
summary(leads_df$Leads)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   240.0   260.0   295.0   328.3   325.0   610.0

Visualización de los Leads

Para observar mejor la distribución mensual, generamos un gráfico de barras.

barplot(leads_df$Leads,
        names.arg = leads_df$Mes,
        col = "steelblue",
        main = "Leads Mensuales del Concesionario",
        xlab = "Mes",
        ylab = "Cantidad de Leads",
        las = 1)

Comentario Final sobre el Resultado Obtenido

A partir del análisis estadístico y la visualización de los datos simulados, se observa un incremento notable en la cantidad de leads durante noviembre y diciembre, probablemente asociado a promociones de fin de año. Esto sugiere que el negocio podría beneficiarse de reforzar la inversión en publicidad digital durante los meses previos a este pico, para aprovechar de mejor manera esa demanda estacional. Sin embargo, cabe destacar que este es un análisis descriptivo básico con datos simulados; un estudio real requeriría varios años de histórico para confirmar si el patrón se repite de forma consistente.