Tendencias Globales

NETFLIX

Herramienta “El Generador de Valor de Datos”

Paso 1.Definir al area del negocio que buscamos impactar o mejorar y su KPI
El departamento que buscamos impactar es el departamento de mercadotecnia
Indicador clave de rendimiento: Busquedas

Paso 2. Seleccionar plantilla (-s) para crear valor a partir de los datos de los clientes
vision / Segmantacion / Personalizacion / Contextualizacion

Paso 3. Generar ideas o conceptos especificos
Analizar el comportamiento de los consumidores que tienen dentro de la web sobre Netflix en el periodo 2019 - 2022 en Mexico.

Paso 4. Reunir los datos requeridos
Elaborar una base de datos con la veriable dependiente (busquedas) y variables independientes (fecha)

Paso 5. Plan de ejecucion
Mercadotecnia elaborar una estrategia para planear nuevos lanzamientos para que se estrenen en fechas estrategicas.

Librerias Intaladas

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   1.2.1      ✔ 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)

Paso 1. Definir el termino a buscar

termino <- c("Netflix")

Paso 2. Definir la localizacion (ISO3166-2 contry codes)

ubicacion <- c("MX")

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

canal <- "web"

Paso 4. Definir la ventana de tiempo

periodo <- ("2019-12-01 2022-09-01")

Paso 5. Funcion

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

Conclusion

El pico reflejado se debe a la pendemia por el COVID-19. En estas fechas Netflix sumo 16 millones de usuarios en todo el mundo.