{"id":9125,"date":"2018-07-30T12:23:13","date_gmt":"2018-07-30T10:23:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/blog\/como-afecta-el-clima-al-consumidor-utilizar-las-predicciones-del-tiempo-para-mejorar-nuestras-campanas-de-marketing-online\/"},"modified":"2018-07-30T12:23:13","modified_gmt":"2018-07-30T10:23:13","slug":"como-afecta-el-clima-al-consumidor-utilizar-las-predicciones-del-tiempo-para-mejorar-nuestras-campanas-de-marketing-online","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/blog\/como-afecta-el-clima-al-consumidor-utilizar-las-predicciones-del-tiempo-para-mejorar-nuestras-campanas-de-marketing-online\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo afecta el clima al consumidor? Uso de las predicciones del tiempo para mejorar campa\u00f1as de marketing online"},"content":{"rendered":"
\u00bfC\u00f3mo afecta el clima al consumidor? Uso de las predicciones del tiempo para mejorar campa\u00f1as de marketing online<\/div>\n
Todos sabemos que, el clima, m\u00e1s bien \u201cel tiempo\u201d, nos afecta al humor y a los h\u00e1bitos: qu\u00e9 comer, qu\u00e9 ropa ponerse, si salir o no, y por supuesto, tambi\u00e9n nuestro comportamiento de compra. El tiempo juega un rol importante en las decisiones de compra del consumidor<\/strong>, ya sea off u online. En este sentido los \u00e1mbitos m\u00e1s interesados son sin duda: moda, hosteler\u00eda, ocio y tiempo libre;<\/span> El clima afecta a todos indistintamente, siendo por lo tanto, una herramienta perfecta para generar audiencias y campa\u00f1as de marketing personalizadas.<\/span> \u00bfPorqu\u00e9? <\/span>E<\/span>l 70% de la poblaci\u00f3n mundial mira las predicciones del tiempo por lo menos una vez al d\u00eda.<\/span> El comportamiento del consumidor puede cambiar seg\u00fan suba o baje la temperatura tan solo 1\u00b0C;<\/span> Obviamente la variaci\u00f3n de la temperatura debe cruzarse con la geolocalizaci\u00f3n de los usuarios:una temperatura de 20\u00b0 en Asturias o en Andaluc\u00eda, puede llevar a un usuario a un comportamiento de compra totalmente distinto.<\/strong><\/span><\/div>\n
\u00bfC\u00f3mo llevamos a cabo este tratamiento de datos en Making Science?<\/strong> Los datos del tiempo pueden ser el trigger para: modificar las campa\u00f1as de Adwords seg\u00fan las condiciones clim\u00e1ticas, hacer saltar un pop up a un usuario seg\u00fan su geolocalizaci\u00f3n y cuando la temperatura sea menor\/mayor o igual a un determinado valor y activar acciones de email marketing ad hoc. \u00bfDe d\u00f3nde llegan esos datos? \u00bfComo podemos recogerlos y convertirlos en KPI\u2019s?<\/strong> La respuesta es r\u00e1pida y sencilla – la implementaci\u00f3n lo es menos: a trav\u00e9s de Google Analytics, Google Tag Manager y\u2026 un poco de paciencia \ud83d\ude09<\/div>\n
Una empresa de barbacoas llev\u00f3 a cabo un experimento activando campa\u00f1as solo en algunas ciudades cuando la temperatura fuera superior a 24\u00b0, y en otras cuando fuera superior a 20\u00b0 (teniendo en cuenta la media estacional de cada ciudad). Podemos, entonces, utilizar los datos del tiempo para \u201cacercarnos\u201d al humor del usuario, impact\u00e1ndole de una manera inmediata y pertinente.<\/strong> Otro ejemplo muy claro es la estrategia de una famosa cadena de pizzas a domicilio, que vincula una mayor cantidad de campa\u00f1as online cuando llueve o hace fr\u00edo, y el usuario est\u00e1 m\u00e1s dispuesto en quedarse en casa. Hay muchos estudios de neuromarketing que demuestran la relaci\u00f3n entre el clima y la intenci\u00f3n de compra, aun as\u00ed, est\u00e1 claro que hay productos\/servicios que est\u00e1n m\u00e1s sujetos a las influencias clim\u00e1ticas que otros. Recoger y analizar los datos del tiempo nos permite tener a disposici\u00f3n 3 macro categor\u00edas de datos:<\/strong> <\/p>\n
    \n
  • Datos hist\u00f3ricos:\u00a0<\/strong>son \u00fatiles para un an\u00e1lisis de las ventas y de estacionalidad del clima a lo largo del tiempo<\/li>\n<\/ul>\n
      \n
    • Datos en tiempo real:\u00a0<\/strong>son aquellos m\u00e1s utilizados para activar campa\u00f1as y anuncios personalizados<\/li>\n<\/ul>\n
        \n
      • Datos predictivos:\u00a0<\/strong>nos permiten tener una previsi\u00f3n de corto plazo y, por lo tanto, planificar nuestras campa\u00f1as de la manera m\u00e1s oportuna para el usuario.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n
        En t\u00e9rminos generales, para llevar a cabo la implementaci\u00f3n y rescatar los datos del tiempo necesitamos:<\/strong> <\/p>\n
          \n
        • 4 tag en Google Tag Manager \u2013 3 son de tipo Custom HTML<\/li>\n<\/ul>\n
            \n
          • 4 variables GTM<\/li>\n<\/ul>\n
              \n
            • 1 evento de no interacci\u00f3n de Google Analytics<\/li>\n<\/ul>\n
                \n
              • 2 custom dimension \u2013 session scope- Google Analytics<\/li>\n<\/ul>\n
                  \n
                • 1 account -gratuito- a OpenWeatherMap<\/li>\n<\/ul>\n

                  Por \u00faltimo, es fundamental saber analizar e interpretar los datos registrados<\/strong>, sean estos, hist\u00f3ricos, actuales o predictivos, para afinar nuestras estrategias de marketing online impactando solo al usuario correcto en el momento adecuado.<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                  \u00bfC\u00f3mo afecta el clima al consumidor? Uso de las predicciones del tiempo para mejorar campa\u00f1as de marketing online Todos sabemos que, el clima, m\u00e1s bien \u201cel tiempo\u201d, nos afecta al humor y a los h\u00e1bitos: qu\u00e9 comer, qu\u00e9 ropa ponerse, si salir o no, y por supuesto, tambi\u00e9n nuestro comportamiento de compra. El tiempo juega […]<\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":9126,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[33],"tags":[],"class_list":["post-9125","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-martech-adtech"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9125","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/21"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9125"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9125\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9126"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9125"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9125"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9125"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}