Global Trends

Global Trends: Tiger King

Herramienta “El Generador de Valor de Datos”

Paso 1. Definir el área del negocio que buscamos impactar o mejorar su KPI.
El departamento de mercadotecnia será el impactado y el KPI a medir será el nivel de reproducciones de una serie en un servicio de streaming.
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
Analizar el comportamiento de consumidores hacia un tema en esecífico a través del tiempo, en este caso una docuserie, en un servicio de streaming.
Paso 4. Reunir los datos requeridos
Elaborar una gráfica que muestre los distintos picos de popularidad a través de los años.
Paso 5. Plan de ejecución.
Al obtener una respuesta del comportamiento del consumidor, se puede generar una estrategia para saber en que tipo de situaciones o periodos habría mayor popularidad en alguna docuserie dentro de un servicio streaming. Se podría planear el lanzamiento de un estreno cuando la situación sea parecido a cuando hubo un pico de televidentes.

Librerías 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   1.2.0      ✔ 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)

Paso 1. Definir el término a buscar

termino <- c("Tiger King")

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

ubicacion <- c("US")

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

canal <- "web"

Paso 4. Definir la ventana de tiempo

periodo <- ("2020-01-01 2022-09-01")

Paso 5. Función

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

Conclusiones

Las tendencias globales nos permiten analizar el comportamiento de un conjunto de personas respecto a algún tema en específico. Se pueden obtener datos relevantes de si algún producto, tema o servicio va en crecimiento de demanda o si se encuentra en un punto bajo. Decidí hacer el ejercicio con el nombre de la serie Tiger King debido a que fue un éxito total durante pandemia y después de eso se olvidó el tema. Sentí la curiosidad de ver si estos diferentes picos se iban a mostrar dentro de la gráfica y así fue ya que se puede observar que su punto más popular fue en el 2020 y después de eso disminuyó.

John Deere Insights

termino <- c("John Deere")
ubicacion <- c("US")
canal <- "web"
periodo <- ("2020-01-01 2022-09-01")
tendencia1 <- gtrends(termino, ubicacion, canal, time = periodo)
plot(tendencia1)

termino <- c("Agriculture")
ubicacion <- c("US")
canal <- "web"
periodo <- ("2020-01-01 2022-09-01")
tendencia2 <- gtrends(termino, ubicacion, canal, time = periodo)
plot(tendencia2)

termino <- c("Innovation in agriculture")
ubicacion <- c("US")
canal <- "web"
periodo <- ("2020-01-01 2022-09-01")
tendencia3 <- gtrends(termino, ubicacion, canal, time = periodo)
plot(tendencia3)

termino <- c("Sustainability")
ubicacion <- c("US")
canal <- "web"
periodo <- ("2020-01-01 2022-09-01")
tendencia4 <- gtrends(termino, ubicacion, canal, time = periodo)
plot(tendencia4)