Making Science
Diana Guido
Diana Guido
Digital Analyst

¿Cómo afecta el clima al consumidor? Uso de las predicciones del tiempo para mejorar campañas de marketing online

3 semanas

Todos sabemos que, el clima, más bien “el tiempo”, nos afecta al humor y a los hábitos: qué comer, qué ropa ponerse, si salir o no, y por supuesto, también nuestro comportamiento de compra.

El tiempo juega un rol importante en las decisiones de compra del consumidor, ya sea off u online. En este sentido los ámbitos más interesados son sin duda: moda, hostelería, ocio y tiempo libre;

El clima afecta a todos indistintamente, siendo por lo tanto, una herramienta perfecta para generar audiencias y campañas de marketing personalizadas.

¿Porqué? El 70% de la población mundial mira las predicciones del tiempo por lo menos una vez al día.

El comportamiento del consumidor puede cambiar según suba o baje la temperatura tan solo 1°C;

Obviamente la variación de la temperatura debe cruzarse con la geolocalización de los usuarios:una temperatura de 20° en Asturias o en Andalucía, puede llevar a un usuario a un comportamiento de compra totalmente distinto.

Una empresa de barbacoas llevó a cabo un experimento activando campañas solo en algunas ciudades cuando la temperatura fuera superior a 24°, y en otras cuando fuera superior a 20° (teniendo en cuenta la media estacional de cada ciudad).

Podemos, entonces, utilizar los datos del tiempo para “acercarnos” al humor del usuario, impactándole de una manera inmediata y pertinente.

Otro ejemplo muy claro es la estrategia de una famosa cadena de pizzas a domicilio, que vincula una mayor cantidad de campañas online cuando llueve o hace frío, y el usuario está más dispuesto en quedarse en casa.

Hay muchos estudios de neuromarketing que demuestran la relación entre el clima y la intención de compra, aun así, está claro que hay productos/servicios que están más sujetos a las influencias climáticas que otros.

Recoger y analizar los datos del tiempo nos permite tener a disposición 3 macro categorías de datos:

  • Datos históricos: son útiles para un análisis de las ventas y de estacionalidad del clima a lo largo del tiempo
  • Datos en tiempo real: son aquellos más utilizados para activar campañas y anuncios personalizados
  • Datos predictivos: nos permiten tener una previsión de corto plazo y, por lo tanto, planificar nuestras campañas de la manera más oportuna para el usuario.

¿Cómo llevamos a cabo este tratamiento de datos en Making Science?

Los datos del tiempo pueden ser el trigger para: modificar las campañas de Adwords según las condiciones climáticas, hacer saltar un pop up a un usuario según su geolocalización y cuando la temperatura sea menor/mayor o igual a un determinado valor y activar acciones de email marketing ad hoc.

¿De dónde llegan esos datos? ¿Como podemos recogerlos y convertirlos en KPI’s?

La respuesta es rápida y sencilla – la implementación lo es menos: a través de Google Analytics, Google Tag Manager y… un poco de paciencia 😉

En términos generales, para llevar a cabo la implementación y rescatar los datos del tiempo necesitamos:

  • 4 tag en Google Tag Manager – 3 son de tipo Custom HTML
  • 4 variables GTM
  • 1 evento de no interacción de Google Analytics
  • 2 custom dimension – session scope- Google Analytics
  • 1 account -gratuito- a OpenWeatherMap

Por último, es fundamental saber analizar e interpretar los datos registrados, sean estos, históricos, actuales o predictivos, para afinar nuestras estrategias de marketing online impactando solo al usuario correcto en el momento adecuado.