El Black Friday se ha establecido como un evento clave tanto para los aficionados a las compras como para las empresas, que experimentan un aumento significativo en el interés hacia ellas. Una pregunta clave para las empresas durante las semanas previas es: ¿cuál debería ser el objetivo de incremento en tráfico y ventas web para el Black Friday?

Para responder a esta pregunta, las empresas, de sectores como la electrónica y la moda, pueden aprovechar los datos internos de tráfico web y ventas de Black Fridays pasados, junto con las estrategias de marketing implementadas, como publicidad, descuentos y envíos de correos electrónicos. El análisis de esta información servirá para establecer metas realistas en las siguientes ediciones de este evento.

En este artículo, utilizaremos información externa y un enfoque de predicción de series temporales para estimar cómo se tendrían que comportar cinco sectores muy beneficiados por este acontecimiento (Electrónica, Belleza, Moda, Comercio Minorista y Marketplace) en España durante el Black Friday 2023. Estos métodos de estimación, accesibles para todas las empresas, son un complemento ideal a sus propios datos históricos.

Veamos en detalle los dos elementos principales empleados para realizar la previsión de comportamiento de tráfico web durante las próximas semanas, incluyendo el Black Friday 2023:

1) Datos de SimilarWeb, con foco en los datos diarios de tráfico web (visitas web) de los últimos 24 meses para los sectores mencionados. SimilarWeb es una plataforma avanzada de análisis web, que proporciona información detallada sobre tráfico, fuentes, palabras clave y competencia. Ofrece una visión precisa de la presencia online de empresas y sus competidores, ofreciendo una clasificación automática de los sectores de cada dominio. El sector de electrónica se compone de dominios como mediamarkt.es y samsung.com.

2) Prophet, un algoritmo open-source desarrollado por Facebook para pronosticar datos de series temporales. Está basado en un modelo aditivo donde las tendencias no lineales se ajustan con estacionalidad anual, semanal y diaria, además de los efectos de los días festivos.

Tomando el sector de la electrónica como caso de estudio, aplicaremos este proceso a otros sectores para comparar las previsiones de crecimiento. A continuación, los datos históricos diarios de tráfico web del sector de Electrónica de SimilarWeb desde el 1 de octubre de 2021 hasta el 5 de noviembre de 2023. 

Los picos de tráfico durante los Black Fridays anteriores son evidentes, con hasta 5 millones de visitas en un solo día, reflejando la influencia de este evento sobre el interés de los consumidores. También se observa que el crecimiento es gradual durante los días previos, respondiendo a todas las acciones que llevan a cabo las compañías para adelantar las promociones y descuentos.

Mediante Prophet, identificamos tendencias clave, analizando componentes como estacionalidad y eventos especiales para la predicción:

Se observa un patrón de comportamiento claro:

1) Máximos de tráfico los lunes, disminuyendo a lo largo de la semana (tercer gráfico)

 2) Crecimiento del tráfico en los últimos meses del año (cuarto gráfico).

Las predicciones obtenidas a través de Prophet indican un volumen estimado de 5,2 millones de visitas para el Black Friday de 2023 en el sector de electrónica, un 115% más que el promedio de todos los días previos de 2023.

A continuación el gráfico que proporciona Prophet, incluyendo los datos históricos y la previsión:

¿Qué representa cada elemento del gráfico anterior?

• Los puntos negros representan los datos diarios históricos reales.
• La línea azul muestra las predicciones del modelo Prophet. Es el resultado principal del modelo y representa la serie de tiempo pronosticada basada en los datos históricos y las tendencias aprendidas por el modelo.
• Las bandas sombreadas en azul representan el intervalo de confianza del 80% para las predicciones. Esto significa que, según el modelo, hay un 80% de probabilidad de que los valores reales se encuentren dentro de estas bandas sombreadas. Cuanto más amplias son estas bandas, mayor es la incertidumbre asociada a la predicción en ese punto en el tiempo.

En conclusión, el avance de la tecnología, la disponibilidad de soluciones de predicción open – source (ejemplo: Prophet) y los datos estimados de cada sector recogidos por compañías como SimilarWeb, brindan a las empresas potentes herramientas para estimar y alcanzar sus metas. Analizar el rendimiento sectorial y de los competidores desvela estrategias innovadoras para futuros eventos, esenciales para que las empresas lideren el ranking de captación de tráfico web y optimicen el resto de métricas clave.