La previsión de tendencias es clave para mantener a los consumidores satisfechos y a las empresas relevantes. Si logro detectar con precisión las tendencias en mi sector, puedo adaptar mi oferta para mejorar la satisfacción del cliente e impulsar el crecimiento del negocio.
Si no tienes experiencia en la previsión de tendencias, este artículo será tu guía definitiva. Estoy explorando a fondo el análisis de tendencias, incluyendo sus beneficios, los diferentes tipos y consejos prácticos para hacer predicciones con precisión. Para ello, he contado con la colaboración de expertos que trabajan diariamente en la previsión de tendencias.
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Qué es la previsión de tendencias
La previsión de tendencias es el proceso de investigación y análisis de datos para anticipar hacia dónde se dirige un mercado o cómo evolucionará el comportamiento de los consumidores. Es fundamental para realizar predicciones precisas, permitiendo a las empresas diseñar estrategias basadas en tendencias emergentes.
Oficialmente, la previsión de tendencias suele estar a cargo de analistas especializados, como analistas de mercado o gerentes de conocimiento del consumidor. Sin embargo, el análisis de tendencias también puede ser responsabilidad de equipos de ventas y marketing, expertos en crecimiento y gerentes de desarrollo de productos.
Por qué es beneficioso el pronóstico de tendencias
El análisis de tendencias es beneficioso por varias razones, aquí quiero destacar tres de las más importantes:
1. Desarrollo de productos
Puedo utilizar las tendencias para desarrollar productos. Antes de iniciar un negocio o lanzar un nuevo producto o servicio, es esencial realizar un análisis de tendencias. Generalmente, antes de desarrollar un producto, es recomendable comprender las tendencias actuales para evaluar si hay una necesidad real en el mercado.
Para demostrarlo de manera sencilla, estoy utilizando Google Trends y el mercado de computadoras.
Como era de esperarse, la demanda de productos como "computadoras con inteligencia artificial" ha aumentado y sigue creciendo desde 2022.
Sin embargo, no ocurre lo mismo con las computadoras con Blu-ray. La tendencia ha ido en descenso desde 2008 y, en la actualidad, se encuentra en su punto más bajo.
Si lo analizamos en retrospectiva, la tendencia del Blu-ray fue más bien una moda pasajera. Quienes nos dedicamos a la previsión de tendencias debemos ser cuidadosos con esto. Aunque en su momento el interés alcanzó su punto máximo, no fue una tendencia estable ni se mantuvo relevante a lo largo del tiempo.
Es clave utilizar el análisis de tendencias para determinar si el mercado realmente está buscando un producto y tratar de anticipar si este tendrá una demanda sostenible o será una moda pasajera. Dicho esto, ¡los productos de tendencia pueden ser una gran oportunidad para algunas marcas!
2. Planificación estratégica
A partir de mi análisis de tendencias, puedo ajustar mi estrategia comercial modificando la dirección estratégica para alinearla con las tendencias emergentes.
Mi planificación puede centrarse en un producto o servicio, o enfocarse en el comportamiento del consumidor para encontrar la mejor manera de atender a mi público.
Por ejemplo, en la encuesta State of Consumer Trends de HubSpot, se exploraron las tendencias de compra de los consumidores digitales y se descubrió lo siguiente:
- Las redes sociales son el principal canal para descubrir productos.
- La compra directa a través de redes sociales crece año tras año.
- Una cuarta parte de los usuarios de redes sociales ha comprado un producto en estas plataformas en los últimos tres meses.
- Los consumidores compran más desde sus teléfonos que desde cualquier otro dispositivo.
Si entiendo cómo buscan los consumidores mis productos o servicios, puedo crear un plan para atenderlos mejor.
Por ejemplo, una marca de comercio electrónico que no utiliza redes sociales podría reconsiderar su estrategia, ya que una cuarta parte de los usuarios realiza búsquedas en estas plataformas. La tendencia de comprar a través de redes sociales está en alza, y estas también funcionan como un canal de descubrimiento en la parte superior del embudo de ventas.
Las estadísticas anteriores ofrecen una visión general, pero si quiero modificar mi planificación estratégica con base en estos hallazgos, debo llevar mi análisis de tendencias más allá. Por ejemplo, puedo segmentar por datos demográficos y enfocarme en los grupos que más gastan.
3. Marketing y asignación de gastos
Con el análisis de tendencias, obtengo información clave sobre mi sector, lo que me permite tomar decisiones informadas sobre mis inversiones. Mi siguiente tarea es implementar un plan de mercado basado en datos.
Cuando cuento con un plan estratégico bien fundamentado, puedo asignar recursos de manera eficiente y distribuir el presupuesto según las prioridades del negocio.
Un gran ejemplo de esto es una anécdota de Ryan Murphy, Gerente de Operaciones de Ventas en Upfront Operations.
Murphy utiliza inteligencia artificial y análisis predictivo para pronosticar la demanda y las ventas. Así es como lo hizo:
Gracias al análisis de tendencias basado en IA y predicciones precisas, Murphy pudo asesorar a sus clientes en la planificación de su presupuesto de marketing, permitiéndoles llegar a las personas adecuadas con el mensaje correcto en el momento oportuno.
Tipos de pronósticos de tendencias
Cuando la gente piensa en tendencias, suele enfocarse en tendencias a corto o largo plazo. Sin embargo, también existen micro y macrotendencias dentro de industrias o comunidades, así como tendencias cuantitativas y cualitativas.
Voy a definir cada una de ellas.
1. Tendencias a corto plazo
Una tendencia a corto plazo es exactamente lo que su nombre indica: surge y desaparece en un período relativamente breve. Este tipo de tendencias suelen darse en industrias de rápido movimiento, como la tecnología o la moda.
Un buen ejemplo de una tendencia a cort o plazo es el reproductor de Blu-ray.
2. Tendencias a largo plazo
A diferencia de las tendencias a corto plazo, las tendencias a largo plazo se mantienen vigentes durante un período extendido. Un buen ejemplo es la tendencia de las computadoras para juegos.
A primera vista, esta tendencia puede parecer menos emocionante porque no muestra grandes picos de interés. Sin embargo, lo que sí demuestra es un crecimiento estable y sostenido en el tiempo, lo que la convierte en una tendencia más confiable.
3. Microtendencias
Las microtendencias son un concepto interesante. Se trata de tendencias más pequeñas y de nicho que pueden comenzar o desarrollarse dentro de una comunidad específica.
En algunos casos, una microtendencia puede crecer hasta convertirse en una macrotendencia.
4. Macrotendencias
Las macrotendencias son tendencias de gran magnitud que pueden ser globales o llegar a definir una industria completa.
Un gran ejemplo de una microtendencia que se convirtió en macrotendencia es el contenido basado en plantas.
Si analizamos su evolución, podemos ver que la conciencia sobre las dietas basadas en plantas ha ido en aumento desde 2002.
En 2011, el interés por esta tendencia creció, pero aún era una microtendencia, limitada a ciertos grupos como veganos y vegetarianos.
Entre 2011 y 2020, la tendencia hacia lo vegetal se expandió de manera significativa. Para 2020, la tendencia alcanzó un punto de estabilización, convirtiéndose en una macrotendencia dentro de la industria alimentaria.
Un claro ejemplo de esto es el lanzamiento de la primera hamburguesa plant-based de McDonald's en 2022.
Es importante señalar que una microtendencia no necesita transformarse en una macrotendencia para ser valiosa.
El análisis de tendencias no siempre consiste en identificar lo que llegará a las masas. En muchos casos, se trata de descubrir con precisión lo que desea un público objetivo específico y encontrar la mejor forma de llegar a él.
5. Pronóstico cuantitativo
El pronóstico cuantitativo es, quizá, el tipo más evidente dentro del análisis de tendencias. Se basa en modelos estadísticos que incluyen datos históricos, cifras de ventas y análisis de regresión.
Este tipo de análisis se complementa muy bien con la inteligencia artificial (IA), ya que acelera el procesamiento de datos y ofrece una precisión superior a la interpretación humana.
La IA y la previsión de tendencias pueden integrarse fácilmente en herramientas existentes, por lo que vale la pena revisar si mi CRM ya incorpora inteligencia artificial para optimizar el análisis de datos.
De hecho, explorar la inteligencia artificial dentro del CRM puede marcar una gran diferencia. Según nuestra encuesta de ventas, el 75 % de los vendedores que utilizan un CRM con tecnología de IA afirman que estas integraciones los ayudan a aumentar sus ventas.
Un ejemplo claro de esto es HubSpot CRM, que cuenta con capacidades de pronóstico avanzadas. Estas funciones permiten llevar los datos y predicciones directamente al CRM, eliminando la necesidad de depender de hojas de cálculo y optimizando el proceso de toma de decisiones.
6. Pronóstico cualitativo
El pronóstico cualitativo es fundamental dentro del análisis de tendencias, aunque en ocasiones no se le da tanta importancia como al pronóstico cuantitativo. Este método incluye herramientas como encuestas y estudios de mercado, que permiten comprender mejor el comportamiento del cliente y la evolución del mercado.
Si bien el análisis cuantitativo proporciona datos concretos, la previsión cualitativa ofrece una perspectiva más profunda y contextualizada. Esto permite a las empresas considerar diferentes ángulos y anticipar posibles cambios o sorpresas dentro de su industria.
Al combinar ambos enfoques, cuantitativo y cualitativo, puedo desarrollar un análisis de tendencias mucho más preciso y estratégico, lo que me ayuda a tomar decisiones informadas y alineadas con las necesidades reales del mercado.
Cómo pronosticar tendencias y analizarlas
A continuación, presento algunos pasos clave que tengo en cuenta en el proceso de análisis de tendencias y previsión.
1. Pronosticar tendencias utilizando herramientas gratuitas
Existen diversas fuentes donde puedo recopilar datos sobre tendencias. Una de mis herramientas favoritas es Google Trends, ya que es gratuita y un excelente punto de partida para la investigación de tendencias.
El proceso es sencillo: solo necesito ingresar una palabra clave en la barra de búsqueda y hacer clic en "Buscar". Al hacerlo, Google Trends me proporcionará una gran cantidad de datos sobre el término y su evolución en el tiempo.
Esta herramienta ofrece información clave sobre mi palabra clave, incluyendo:
- Interés por región.
- Temas y consultas relacionadas.
Además, me permite categorizar los datos de diferentes maneras:
- Por país o a nivel mundial.
- Por período de tiempo.
- Por categoría de industria.
- Por tipo de búsqueda (web, imágenes, noticias, YouTube, entre otras).
También puedo exportar palabras clave y analizar aquellas con tendencias en ascenso o descenso, lo que me permite comprender mejor la dirección del mercado.
Si complemento mi análisis de tendencias con Glimpse, obtendré aún más datos detallados. Glimpse es una herramienta que se integra con Google Trends y proporciona información adicional sobre tendencias emergentes. Además, se promociona como una de las mejores opciones para descubrir nuevas tendencias.
Herramientas como Google Trends y Glimpse me permiten analizar el historial de búsqueda de términos clave y predecir cómo podrían evolucionar en el futuro. Sin embargo, estos no son los únicos datos históricos que debo considerar.
También puedo encontrar información valiosa dentro de mi propio negocio, analizando las tendencias en mis ventas, interacciones con clientes y comportamiento del mercado en relación con mis productos o servicios.
2. Considerar las redes sociales
Mi audiencia me muestra los temas y tendencias que más les interesan a través de las redes sociales.
La mayoría de las plataformas de redes sociales cuentan con secciones de tendencias o temas populares. Investigar qué está ocurriendo en estos espacios es una excelente manera de identificar patrones emergentes.
Sin embargo, es importante recordar que estas tendencias reflejan lo que está sucediendo en este momento, por lo que no siempre son útiles para hacer pronósticos a futuro.
Si quiero anticiparme a lo que viene, necesito ir más allá del momento actual y buscar señales que indiquen una posible evolución de las tendencias.
También puedo explorar debates más detallados en plataformas como Reddit y Quora. En estos espacios, las publicaciones más populares y controversiales pueden darme una idea de lo que la gente necesita y espera de mi negocio.
- Pronostica tendencias utilizando herramientas gratuitas.
- Considera las redes sociales.
- Examina tendencias históricas.
- Monitorea a la competencia.
- Toma en cuenta datos cualitativos y consulta a tu audiencia.
3. Examinar las tendencias históricas
Los expertos en análisis de tendencias siempre revisan el historial de datos dentro de su negocio. Siempre que sea posible, analizo varios años de información para identificar patrones como:
- Ciclos de vida de las tendencias.
- Tendencias estacionales.
- Productos populares durante todo el año.
- Patrones en las tendencias de ventas.
Este tipo de análisis me permite comprender cómo compran los consumidores año tras año. Muchas empresas detectan tendencias recurrentes, lo que les ayuda a ajustar su inversión en marketing y publicidad en función de la demanda estacional.
Si cuento con estos datos, puedo planificar con mayor precisión cuándo promocionar determinados productos para maximizar el impacto de mis campañas.
La ventaja de los datos históricos cuantitativos es que ya los tengo y suelen estar almacenados en herramientas como mi CRM.
Por ejemplo, la función de pronóstico en HubSpot CRM me da acceso rápido a información clave como:
- Previsiones empresariales.
- Pronósticos de desempeño del equipo y prospectos.
- Ingresos proyectados por mes o trimestre.
- Y mucho más.
Además, estas herramientas de pronóstico suelen ser personalizables y fáciles de usar, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos.
El análisis de tendencias dentro del CRM también resulta muy útil para la previsión de ventas, permitiéndome evaluar con mayor precisión la evolución del mercado y optimizar mis estrategias comerciales.
4. Monitorear a los competidores
Recientemente escribí un artículo, durante mi investigación, me puse en contacto con Jessica Bane, directora de operaciones comerciales de GoPromotional.
Bane destacó la importancia de analizar a los competidores y explicó cómo la combinación del análisis de la competencia con los datos de ventas le permitió construir una "imagen detallada" de la demanda futura.
Bane atribuyó este enfoque a la "agudización de los pronósticos", una estrategia que le permitió mejorar la precisión de sus predicciones.
Si bien ninguna empresa debería depender exclusivamente del análisis de la competencia, reconozco el valor de observar cómo otras compañías abordan sus productos, servicios y estrategias de marketing.
Esto no solo permite identificar buenas prácticas, sino que también ayuda a construir una visión más amplia del mercado y anticipar tendencias emergentes.
5. Considerar datos cualitativos y preguntar a la audiencia
Hace algunos años, tuve el placer de entrevistar a Yuval Ackerman para un artículo de HubSpot sobre la anatomía de los correos electrónicos de ventas. Durante nuestra conversación, Ackerman me compartió una excelente estrategia para comprender mejor a la audiencia e identificar posibles nuevas tendencias.
Ackerman destacó los beneficios de que las marcas cuenten con grupos o canales en plataformas como Facebook, Slack o Discord para interactuar con sus seguidores más comprometidos.
Aunque estos espacios suelen enfocarse en la construcción de comunidades, también representan una fuente valiosa de datos cualitativos que pueden aportar información clave para el análisis de tendencias y la previsión del mercado.
Si me mantengo activo dentro de mi comunidad, incluso puedo compartir ideas con mis seguidores más leales y pedirles su opinión. Mi audiencia puede ayudarme a diseñar mi próximo producto o servicio, y es probable que, al involucrarlos en el proceso, también se sientan más interesados y comprometidos con el resultado final.
Consejos para el análisis de tendencias y pronósticos
Ahora que sabemos qué es la previsión de tendencias y por qué es beneficiosa, es momento de profundizar en el proceso. En esta sección, comparto ejemplos de cómo pronosticar y analizar tendencias. Para ello, he contado con el apoyo de expertos en el tema.
Consejo 1: ten en cuenta las tendencias culturales y/o macro
Ya he hablado sobre las macrotendencias y cómo las microtendencias pueden llegar a ser ampliamente reconocidas.
Lo que me gusta de esto es que la perspectiva de Barton sobre las necesidades emergentes de los consumidores antes de que se conviertan en algo común es muy acertada.
Como mencioné anteriormente, el objetivo del análisis de tendencias es identificar una tendencia, incluso una microtendencia, antes de que comience a impulsar la industria o la comunidad.
Consejo 2: invierte en calidad
Justin Smith, director ejecutivo de Contractor+, ofrece un consejo simple pero esencial que no debe pasarse por alto:
Cuando se trata de datos y calidad, hay dos principios clave:
Es necesario contar con las herramientas adecuadas para hacer bien el trabajo.
Se deben introducir datos de calidad para optimizar los resultados. Esto es especialmente relevante en el caso de la inteligencia artificial.
El concepto de datos de calidad es fundamental dentro del análisis de tendencias. Sin información confiable, no se puede garantizar que las predicciones sean precisas ni que sirvan para tomar decisiones estratégicas acertadas.
Lo que me gusta de este consejo es que, cuando investigo sobre previsión de la demanda, previsión de ventas y el uso de la IA en la predicción de tendencias, encuentro repetidamente la misma conclusión, los datos de calidad son indispensables y no pueden ignorarse.
Consejo 3: piensa de manera holística
Smith compartió otros dos consejos clave sobre la previsión de tendencias, incluyendo la importancia de utilizar datos de manera holística.
Lo que me gusta de este enfoque es que, mientras escribía este artículo, me encontré con diversos métodos cualitativos y cuantitativos aplicados al análisis de tendencias, especialmente aquellos que combinan datos de ventas y redes sociales.
Este consejo se relaciona muy bien con la recomendación de Yuval Ackerman sobre la importancia de tener una comunidad para hacer preguntas y realizar encuestas que ayuden a comprender lo que realmente busca la audiencia.
Consejo 4: anticípate a lo que viene (no solo reaccionar)
Por último, nos deja un consejo más: anticiparnos a las tendencias en lugar de solo reaccionar ante ellas.
Señala:
Lo que me gusta de este consejo es que resalta la importancia de no solo detectar tendencias, sino de encontrar algo que pueda ofrecer mejor que cualquier otro en mi sector.
En marketing, esto a veces se conoce como diseño de categorías, un enfoque que permite a las empresas definir y liderar un espacio dentro de su industria.
Creo que esta estrategia es especialmente útil para las marcas más pequeñas, ya que les permite destacarse como expertas en una microtendencia o en una tendencia futura con alto potencial de crecimiento.
Preguntas frecuentas sobre la investigación sobre el análisis de tendencias
A continuación encontrarás algunas de las preguntas más comunes que recibimos en la comunidad de HubSpot sobre este tema:
1. ¿Con qué frecuencia se debe hacer un análisis de tendencias?
Depende del sector y la velocidad del mercado. Para industrias dinámicas como la tecnología o la moda, es recomendable hacerlo mensualmente. En sectores más estables, un análisis trimestral o semestral puede ser suficiente.
2. Cuál es la diferencia entre análisis de tendencias y predicción de tendencias
El análisis de tendencias estudia patrones en datos pasados y actuales, mientras que la predicción de tendencias utiliza esos datos para anticipar cambios futuros en el mercado y en el comportamiento del consumidor.
3. Cómo influye la inteligencia artificial en la previsión de tendencias
La IA permite analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificar patrones ocultos y hacer predicciones más precisas. Herramientas con IA, como los sistemas de análisis predictivo en CRMs, optimizan la toma de decisiones empresariales basadas en tendencias emergentes.