Segmentación de datos basada en el tiempo

Los estudios longitudinales generalmente sienten la necesidad de analizar las respuestas basadas en varios marcos de tiempo. Esta característica es excepcionalmente vital en los casos en que el mercado es volátil y está sujeto a cambios continuos.

Ejemplo de segmentación de datos basada en un periodo de tiempo

Los investigadores suelen aplicar filtros basados en el tiempo para analizar cómo evolucionan el comportamiento del cliente y la personalidad social a lo largo del tiempo. Las organizaciones también recurren a estos filtros para estudiar las variaciones en pensamientos, emociones y comportamientos, ya sea de manera puntual o en intervalos específicos.

Por ejemplo, un enfoque temporal permite comparar distintas características en diferentes momentos, lo que resulta clave para identificar tendencias del consumidor. Además, los filtros basados en el tiempo son útiles para evaluar el impacto de campañas publicitarias en el público objetivo, observando cómo cambian sus respuestas a lo largo del tiempo.

Cuál es el uso de informes de investigación segmentados por fecha

Los filtros de datos basados en el tiempo ayudan a las organizaciones a rastrear el comportamiento del consumidor. Les ayuda a comprender las tendencias del mercado y los factores que los afectan. También ayuda a comprender la efectividad de las campañas publicitarias y medir el comportamiento del consumidor durante temporadas específicas o cambios de comportamiento debido a factores externos.

Los investigadores utilizan filtros basados en un periodo de tiempo para comprender el nivel de compromiso creado por una marca debido a las actividades de marketing.

Ventajas de la segmentación de datos basada en el tiempo

Aquí están las ventajas de la segmentación basada en un periodo de tiempo:

• Utilizado en estudios médicos: Los filtros basados en el tiempo ayudan a relacionarse con los eventos. Los investigadores pueden medir los efectos a largo y corto plazo de los medicamentos en los pacientes.
• Establecer una secuencia de eventos: Desglosar el estudio por tiempo ayuda a los investigadores a establecer la secuencia de eventos, lo que facilita la medición de las tendencias.
• Insights significativos: Al centrarse en un período de tiempo específico, los investigadores recopilan información significativa filtrando por tiempo.
• Sacar mejores conclusiones: Los filtros por fecha ayudan a los investigadores a sacar mejores conclusiones al rastrear los hábitos durante tiempos específicos y comprender qué factores afectan qué decisiones.

¿Cómo usar la segmentación de datos basada en el tiempo?

Aprende cómo configurar y usar esta función con nuestro archivo de ayuda sobre el análisis de agrupación basado en el tiempo.