Instalar paquetes y llamar librerias

library(tidyverse)
## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
## ✔ ggplot2 3.3.6      ✔ purrr   0.3.4 
## ✔ tibble  3.1.8      ✔ dplyr   1.0.10
## ✔ tidyr   1.2.0      ✔ stringr 1.4.1 
## ✔ readr   2.1.2      ✔ forcats 0.5.2 
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
# install.packages("gtrendsR")
library(gtrendsR)

Para resolver errores al graficar

# devtools::install_github("PMassicote/gtrendsR")

Herramienta: “Generador de Valor de Datos”

Paso 1. Definir el área de negocios que deseamos impactar o mejorar y su KPI.

Área de Marketing. Número de búsquedas por periodo.

Paso 2. Seleccionar plantilla (-s) para crear valor a partir de los datos de los clientes.

Visión / Segmentación / Personalización / Contextualización

Paso 3. Generar ideas o conceptos específicos.

1.Analizar la tendencia que la empresa seleccionada y otras del mismo ramo tienen para ver como se comportará el entorno en los próximos años.

Paso 4. Reunir los datos requeridos.

Información necesaria completa a través de la herramienta instalada.

Paso 5: Plan de ejecución.

En este caso, Bimbo puede analizar que su tendencia de búsqueda se mantiene estable, por lo que tiene que crear nuevas estrategias que incrementen su tendencia en los próximos años, donde pueden comparar con otros competidores su crecimiento y estrategias de marketing y venta.

Paso 1. Definir el termino a buscar

termino <- c("Bimbo")

Paso 2. Definir la locacion (ISO3166-2 country codes)

ubicacion <- c("MX")

Paso 3. Definir el canal: web, news, images, youtube

canal <- "web"

Paso 4. Definir la ventana de tiempo

periodo <- ("2010-01-01 2022-09-01")

Paso 5. Función

tendencia <- gtrends(termino, ubicacion, canal, time = periodo)
plot(tendencia)

Conclusiones

Con la función de “gtrends” se logró ver la tendencia de crecimiento o decremento que ha tenido la empresa seleccionada en cierto periodo de tiempo. Esta función puede ser sumamente útil ya que el gráfico arrojado permite al usuario analizar la información de una manera más óptima para lograr crear estrategias. En este caso podemos observar como Bimbo, desde el 2010 al 2020 se ha conservado en la misma línea, pues bien sus búsquedas en la web no han incrementado mucho pero si tiene periodos de tiempo donde existen picos de incremento y decremento sumamente grandes.

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