Detecta aumentos periódicos de demanda en tu web para mejorar tu negocio:
La mayoría de negocios, independientemente del sector de actividad en el que trabajen, tienen períodos en los que las ventas se disparan y otras épocas en las que la actividad disminuye bruscamente. Conocer con antelación en qué fechas es probable que los clientes acudan a nosotros, nos permitirá disponer de la mercancía necesaria para poder atender todos los pedidos y no perder así ninguna oportunidad de venta.
En algunos casos es muy sencillo saber cuándo se producirá ese aumento en la demanda de nuestros productos o servicios por parte de los clientes. Sin embargo, hay negocios en los que conocer qué temporadas son las que más volumen de negocio aportan requiere de una amplia experiencia en el sector.
Afortunadamente, en la web de nuestro negocio podemos utilizar herramientas de análisis que nos ayuden a detectar si los periodos con mayor actividad en el negocio se repiten de forma cíclica a lo largo del tiempo y así poder estar preparados cuando los clientes nos necesiten.
Las suite de analítica web son particularmente útiles para detectar estos picos de demanda periódicos, sobre todo, si se observan los datos a lo largo de un tiempo determinado. Podremos saber si ese gran número de visitas que se produjo, por ejemplo, la segunda semana de julio, es algo puntual o se repite si lo comparamos con otros meses o con la misma época en años anteriores. Si utilizas Google Analytics, en los informes estándar puedes ver rápidamente la diferencia entre los datos de dos periodos de hasta 25 meses de antigüedad.
Además, si realizamos una comparativa entre los datos que obtenemos de las visitas y transacciones que se han producido en nuestro sitio web con las tendencias generales de búsqueda en Internet, nos será más sencillo anticiparnos y preparar nuestro negocio para aumentos estacionales de demanda. Google Trends y Think Insights son dos recursos que nos puede aportar gran información sobre nuestro sector y las tendencias generales del mismo en años anteriores.
¿Has analizado este tipo de datos en tu sitio web con anterioridad? ¿Te han servido para mejorar tu negocio?
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