tag:blogger.com,1999:blog-61905545251052382162024-02-20T00:11:11.919-08:00SEGMENTACIÓNSEGMENTACIÓN DE MERCADOSHomyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.comBlogger44125tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-25348689321277362212008-12-26T15:33:00.001-08:002008-12-26T15:33:25.109-08:00Nuevas tecnologías en segmentaciónNo creo que las nuevas teorías se dirijan a ningún lugar en concreto, más bien creo que el mayor avance no se da en el ámbito estratégico del término sino más bien en el ámbito operativo.<br /><br />El boom tecnológico atañe al uso de la segmentación de una manera muy importante, sobre todo en todo aquello que tiene que ver con el uso de la información. Como ye he comentado, uno de los mayores problemas que encontramos es el coste de "recoger" datos y tratarlos, y con las nuevas TI estos costes se han visto tremendamente reducidos. Las empresas saben ahora como almacenar y tratar información que siempre han tenido de sus clientes y además tienen fuertes herramientas estadísticas para analizarlas.<br /><br />También tengo la sensación de que hoy en día la segmentación no tiene la importancia que debería de tener en el mundo de la empresa, por lo que queda un largo camino por recorrer, empresarios y directivos todavía no ven o no quieren ver que el uso de la segmentación de una manera efectiva puede tener un fuerte impacto en el negocio de una compañía.<br /><br />Esta falta de implicación por parte de directivos y managers de empresa parece estar bien complementada con una falta de énfasis al "enseñar" lo que es la segmentación en universidades, masters y escuelas de negocio. Quizá dónde hay una mayor conciencia de la importancia de la segmentación sería en el área de estudio académico. Pero por mucho que se estudie mucho un concepto de empresa, si no se aplica en el día a día de las empresas es difícil que se pueda llegar a extender. Esta dificultad se ve agraviada por la falta de visión de la segmentación como un tema estratégico de la compañía, se ve como algo operacional, y lógicamente si partes de un concepto erróneo los resultados no serán los esperados, no se le puede pedir peras al olmo.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-60243122413429690072008-12-26T15:32:00.001-08:002008-12-26T15:32:54.425-08:00¿Qué es la segmentación?Primero Filipo de Macedonia y luego Luis XI dijeron una fantástica sentencia militar que como en tantos otros casos tienen una gran vigéncia en conceptos empresariales y más específicamente en conceptos de marketing; "divide y vencerás".<br /><br />Estoy casi totalmente de acuerdo con la sentencia, pero déjenmela cambiar un poco; "aprovecha la división y vencerás". Esa sería la idea que tengo de segmentación. <br /><br /><br />El estudio de la fragmentación existente en un mercado a fin de aprovechar tal fragmentación para "targetear" más eficientemente a tus clientes mediante las oportunas acciones de marketing.<br /><br /><br /><br /><br /> <br /><br />Ya he comentado a anteriormente que hay diversas maneras de plantearse la segmentación dentro de la empresa, sobretodo en lo referente a prioridad y destino de recursos. A la pregunta de si existen diversas maneras de segmentar, y apoyándome en la figura anterior, podemos diferenciar entre diversas maneras de enfocar la segmentación estratégicamente y diversas maneras de realizarla a modo operativo. No me voy a extender en explicar estas diversas maneras de segmentar, ya que ya lo he hecho.<br /><br />Además, coincide, normalmente que los productos más diferenciados acostumbran a tener más margen ya que puedes argumentar un precio más alto. Por ello, deberíamos invertir más (a costa de margen) para saber a quién deberíamos vender y así no “gastar balas” innecesariamente.<br /><br />A mi entender (seguramente entendiendo de una manera muy sui generis y arriesgada) una empresa debería plantearse el uso que debe hacer de la segmentación dependiendo del mercado en el que tenga previsto actuar. Así, los mercados con una cierta tendencia a necesidades homogéneas (commodities), estarán menos fragmentados y por no será necesaria la segmentación o tan solo será necesaria una segmentación única (conocimiento del consumidor). A medida que las necesidades del consumidor de un cierto mercado empiezan a ser más divergentes (necesidad de producto con un mayor valor añadido o diferenciado), el mercado empieza a fragmentarse, con lo que más necesaria será la segmentación.<br /><br />Un mercado con unos segmentos bien definidos y rentables pasará a necesitar una mayor segmentación mediante una diferenciación de producto que corresponda con las necesidades de cada segmento con potencial de beneficio dentro del mercado.<br /><br />En el caso extremo, encontraríamos mercados tan fragmentados que llega a ser necesaria una especialización en tal segmento mediante un producto (abogados) o una amplia gama de productos satisfactores de sus necesidades (du pont en artículos de lujo).<br /><br />Quizá la cuestión más arriesgada, pero también más apasionante del cuadro sería la que atañe a la línea más operativa o referente a uso de los métodos de segmentación. La idea sería el uso efectivo de la segmentación, no olvidemos que una buena segmentación es aquella que es necesaria, aquella que nos da la suficiente información como para conseguir un determinado objetivo empresarial. Así que el tipo de necesidad del cliente (tipología de mercado) no solamente nos puede influir al destacar un enfoque u otro al plantear una estrategia. Esta tipología de necesidad también nos debe influir al utilizar unos métodos operativos u otros. No nos debemos dejar influir al escoger por aquellos métodos que nos den mayor información sobre la fragmentación del mercado (segmentación) sino por aquellos cuya relación utilidad de la información/coste nos sea más beneficiosa.<br /><br />Por tanto a pesar de que podemos llegar a entender, como dicen los entendidos en la materia, que hay un cierto tipo de variables utilizadas con un cierto tipo de métodos que nos dan una información mucho más válida, quizá está información es demasiado cara y no rentable en términos de coste/beneficio.<br /><br />Así, en el punto medio del esquema, quizá seria más eficiente estudiar variables del tipo demográfico, geográfico, socioeconómico, de compra o uso, ya que son datos más accesibles, baratos y fáciles de entender. Por lo que parecen el mejor tipo de variables a utilizar para aquellas empresas de mercados con necesidades medianamente homogéneas sin un alto grado de fragmentación y que no entiendan la segmentación de mercados como una fuente de ventaja competitiva para la empresa. Por contra, otro tipo de variables como las psicográficas, de beneficio, percepción o intención son mucho más difíciles de conseguir (más caras) aunque tienen un alto grado de sustancialidad (información útil para segmentar el mercado). Así que parece ser que estas deberían de ser utilizadas por aquellas empresas que mejor necesitan conocer a su cliente (necesidades muy poco homogéneas).<br /><br />Algo parecido ocurriría con los métodos de segmentación, en el caso de buscar algo "bueno, bonito y barato" utilizaríamos los llamados métodos a priori ya que son los más sencillos y baratos de utilizar y sus resultados son los más sencillos de interpretar. En caso de buscar la "mejor" segmentación posible, seguramente nos decantaríamos por los métodos post hoc ya que estos, nos dan mejor resultado sobretodo en los mercados de más valor añadido, teniendo en cuenta que irían combinados con el estudio de variables psicógraficas o de comportamiento.<br /><br />Como métodos a priori más destacados serían el análisis de la varianza y la regresión múltiple, mientras que los más destacados entre los métodos pos hoc encontraríamos el análisis CHAID y análisis Clúster.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-52174078898861354562008-12-26T15:31:00.003-08:002008-12-26T15:33:44.669-08:00¿La segmentación es operativa o estratégica?No cabe duda que el concepto segmentación de mercados es un concepto estratégico 100% que está constituido por una serie de herramientas operativas propias con las que se pueden llegar a conseguir los objetivos que tal estrategia plantea en coherencia con la totalidad del plan operativo de marketing de la empresa.<br /><br />Como toda opción estratégica, no solo tiene un impacto en el área de marketing sino que el impacto, y la implicación debe de ser integral por parte de todos los departamentos de la empresa.<br /><br />En mi opinión, el problema de la segmentación no es el desconocimiento que existe sobre ella, el problema viene dado por un estricto orden de prioridades. La segmentación no es vista por parte de la empresa como una prioridad estratégica, por lo que la asignación de recursos que se aportan en muchos casos no es suficiente para realizar una buena segmentación.<br /><br />A mi entender al hablar de segmentación, la empresa debe tener muy claro que nivel de prioridad se le debe de dar al asignar los recursos necesarios. El nivel de prioridad vendrá dado tanto por el enfoque que desee tener la empresa y si realmente quiere utilizar la segmentación como una fuente de ventaja competitiva como por el mercado en que la empresa se desenvuelva. Explicaré con más detalle este echo en la siguiente pregunta.<br /><br />Así que debemos entender la segmentación como un enfoque estratégico, quizá más plausible en acciones de marketing, pero sin duda totalmente imposible de alcanzar sin una implicación por parte de la totalidad de la compañía (finanzas. ventas, marketing, R+D, operaciones, etc)Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-80614704203720432432008-12-26T15:31:00.001-08:002008-12-26T15:31:49.991-08:00¿La segmentación es operativa o estratégica?No cabe duda que el concepto segmentación de mercados es un concepto estratégico 100% que está constituido por una serie de herramientas operativas propias con las que se pueden llegar a conseguir los objetivos que tal estrategia plantea en coherencia con la totalidad del plan operativo de marketing de la empresa.<br /><br />Como toda opción estratégica, no solo tiene un impacto en el área de marketing sino que el impacto, y la implicación debe de ser integral por parte de todos los departamentos de la empresa.<br /><br />En mi opinión, el problema de la segmentación no es el desconocimiento que existe sobre ella, el problema viene dado por un estricto orden de prioridades. La segmentación no es vista por parte de la empresa como una prioridad estratégica, por lo que la asignación de recursos que se aportan en muchos casos no es suficiente para realizar una buena segmentación.<br /><br />A mi entender al hablar de segmentación, la empresa debe tener muy claro que nivel de prioridad se le debe de dar al asignar los recursos necesarios. El nivel de prioridad vendrá dado tanto por el enfoque que desee tener la empresa y si realmente quiere utilizar la segmentación como una fuente de ventaja competitiva como por el mercado en que la empresa se desenvuelva. Explicaré con más detalle este echo en la siguiente pregunta.<br /><br />Así que debemos entender la segmentación como un enfoque estratégico, quizá más plausible en acciones de marketing, pero sin duda totalmente imposible de alcanzar sin una implicación por parte de la totalidad de la compañía (finanzas. ventas, marketing, R+D, operaciones, etc)Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-79647990289149789352008-12-26T15:30:00.000-08:002008-12-26T15:31:11.985-08:00¿Segmentación o diferenciación de producto?Seguramente este es uno de los puntos que más confusión lleva. No tanto por la pregunta en sí como por el concepto que hay detrás. El quid de la cuestión no deja de ser qué va primero, el producto o la segmentación.<br /><br />Desde una perspectiva teórica me atrevería a decir que en el caso de iniciar una aventura empresarial, sin ningún lugar a duda primero intentaría ver que necesidades no son satisfechas por las alternativas de mercado, luego analizaría si ese mercado tiene el volumen suficiente como para ser atractivo, identificaría los diferentes segmentos mediante un exhaustivo estudio de qué es lo que realmente quiere o necesitan los consumidores de este mercado. Y entonces, en ese momento, intentaría "idear" un producto que fuese capaz de satisfacer estas necesidades y que su comercialización fuese exitosa empresarialmente (beneficios). <br /><br />Esto parece muy lógico, si ahora tenemos que iniciar una empresa le daremos un enfoque de mercado. Pero no es tan fácil. Entendamos que al iniciar una aventura empresarial yo ya tendré un know-how previo (conocimientos sectoriales, de fabricación, afinidades, networks, etc) que me seguramente definirán en gran manera el mercado en el que actuaré o la manera de satisfacer las necesidades de los consumidores.<br /><br />La situación de la mayoría de empresas hoy en día es que vienen de un enfoque de producto o de producción. A pesar de que haya un replanteamiento de la estrategia de la empresa para tener una mayor visión de mercado, estas llevan mucho tiempo haciendo lo mismo (productos) así, que todo el know-how que tienen lo tienen sobre un mismo producto en un mismo mercado ya que es lo que han echo siempre.<br /><br />Parece lógico pensar que estas empresas no quieren abandonar los mercados en los que se sienten seguras, ni dejar de fabricar aquello que creen que fabrican de una manera correcta. Así que en el momento en que estas empresas se plantean un enfoque de segmentación, este no es puro, sino sesgado. Me explico, buscan en su mercado los mejores segmentos a satisfacer con los productos que son capaces de producir. Es decir, buscar la optimización dentro de un solo mercado con un solo tipo de satisfactor. Esta segmentación es correcta, desde luego, y es la que nos lleva a la diferenciación de producto. Sería seguir haciendo lo mismo pero con conocimiento de causa, además de ser ayudado por unas acciones de marketing mediante la utilización del mix de marketing mucho más adecuadas a las reales necesidades del consumidor. No es tanto un cambio de infraestructura empresarial como un cambio de mentalidad empresarial<br /><br />Paradójicamente, Coca Cola, uno de los casos comerciales más exitosos de la historia, no solo se ha diferenciado por no segmentar en absoluto (aunque últimamente ya se ve obligada a hacerlo con Coca Cola Zero, Light, Sin cafeína, etc), sino que en sus orígenes existía un producto, un jarabe, que fue dando tumbos hasta que encontró un mercado en el que encajó a la perfección.<br /><br />Pero sin duda, el caso de Coca Cola es una excepción, y en el mundo de hoy en dia se debe tener una cierta idea de a quién nos dirigimos y adaptar nuestro producto (mediante diferenciación) a las necesidades de nuestro cliente objetivo (target). Por mucho que diferenciemos nuestro producto del de la competencia, este no será exitoso en el mercado sin un conocimiento previo del consumidor y sin saber a qué parte de nuestro mercado nos queremos dirigir. Por muy buena que sea nuestra nevera, nos será realmente muy difícil vendérsela a un esquimal.<br /><br /> <br /><br />La diferenciación de producto, entonces, no es lo mismo que segmentar, en todo caso como consecuencia de la segmentación, nos veremos obligados a variar las características de nuestro producto (diferenciarlo) para que se adapte mejor que los productos ofrecidos por nuestra competencia a las necesidades requeridas por el público objetivo. Pero esta adaptación no vendrá dada solo por la diferenciación del producto sino que vendrá dada por la diferenciación en todo el marketing mix a fin de cubrir todas las necesidades que pueda tener el público objetivo (funcionales, psicológicas, psicográficas, estilo de vida, etc).<br /><br />Por esta razón entendemos que una buena investigación de mercados es básica para el éxito empresarial, ya que sin conocer a nuestro cliente nunca podremos llegar a satisfacerlo de la mejor manera posible.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-65587498315179026512008-12-26T15:29:00.002-08:002008-12-26T15:30:22.192-08:00Segmentación proactiva vs. segmentación reactivaComo ya he dicho anteriormente, nadie debe fragmentar o segmentar un mercado. Un mercado ya está, por su propia naturaleza, fragmentado. Así que el primer paso no será el de fragmentar en sí, el primer paso lo hará aquél que sea el primero en aprovecharse de la fragmentación del mercado.<br /><br />Así que entendiendo la existencia de un mercado fragmentado en el que las empresas que lo forman parte no utilizan un enfoque de segmentación, se produciría una postura proactiva por parte de aquella empresa que utilizase en primer lugar un enfoque de segmentación de mercados. Esta utilización vendría dada por entender el uso de la segmentación de mercados como una oportunidad para hacer frente a las debilidades y amenazas de la empresa, convirtiéndose tal enfoque a segmentación en una fortaleza de la empresa (análisis SWOT).<br /><br />A partir de este movimiento de la primera empresa que segmenta en un mercado (postura proactiva) el resto de empresas del mercado con el fin de mantener su posición en el mercado o intentar mejorarla, deberán reactivamente utilizar un enfoque de segmentación. De esta manera, el mapa de posicionamiento dentro del mercado cambiará radicalmente desde el momento en que una empresa empiece a segmentar.<br /><br />Cabe destacar la importancia del first mover en este remapeamiento del mercado, ya que aquél que sea el primero en utilizar un enfoque correcto de segmentación será aquél que se posicionará inicialmente en los segmentos más atractivos del mercado así como dejará de ser ineficiente al no intentar posicionarse en aquellos segmentos que a pesar de existir no son atractivos empresarialmente. Al ser un first mover tendrá dos ventajas respecto al resto de empresas del mercado: Primero, su posicionamiento con la imagen de marca, será el más fuerte y por tanto el más difícil de desbancar, y segundo, se apoderará del know-how necesario como para defender este posicionamiento delante de las demás empresas.<br /><br />Teniendo en cuenta todas estas consideraciones, no cabe duda que la segmentación aporta inicialmente una fuerte ventaja competitiva, y no nos debemos plantear si esta ventaja competitiva es sostenible o no, ya que tan solo dejará de ser sostenible cuando se convierta en un requisito necesario para actuar en el mercado.<br /><br />A mi entender, una vez llegado a este caso, y acabando de hablar sobre si es fuente de ventaja competitiva, creo que dentro de un enfoque estratégico de segmentación, dependiendo del grado de implicación de este enfoque se deberá segmentar de una u otra manera. Es decir, si una empresa entiende que segmentar es un requisito para la actuación en un determinado mercado, al utilizar la segmentación operativamente quizá no utilice todos aquellos recursos como para obtener unos "segmentos perfectos".<br /><br /> <br /><br />Me explico, quizá no sea necesario para una empresa (porque no entiende la segmentación como fuente de ventaja competitiva sino como requisito del mercado) llegar a obtener información sobre sus consumidores que cumplan los requisitos argumentados en el trabajo. Así, quizá no deberá gastar recursos en estudiar variables de comportamiento o estilo de vida de sus potenciales consumidores, y que mediante un analisis de variables demográficas que incluso pueden llegar a ser de segunda o tercera mano ya tenga suficiente. Incluso puede variar el uso de los métodos de clasificación de los segmentos, utilizando regresiones simples en lugar de complejos métodos multivariantes como el analisis clúster. En este caso la segmentación llevada a cabo por tal empresa no sería una fuente de ventaja competitiva.<br /><br />En cambio, una empresa que entienda que su futuro y la clave de su éxito sea la focalización en un nicho de mercado, deberá realizar un estudio de este nicho mucho más complejo, deberá conocer lo mejor que pueda a su cliente mediante el uso de todo tipo de variables y métodos. En este caso la información deberá de ser de primera mano y exclusiva de la empresa, ya que en esta información reside el conocimiento de su público objetivo y así, siendo el que más sabe de su público podrá ser aquél que pueda satisfacer sus necesidades de una manera más acertada. En este caso, el enfoque a segmentación de mercado sí que sería una ventaja competitiva sostenible, ya que mientras sigan utilizando recursos para ser los que mejor conocen a su cliente serán los que mejor lo satisfacen, por no hablar del know-how que van adquiriendo sobre el nicho que les será de mucha ayuda en el histórico de la compañía.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-50296615334757756052008-12-26T15:29:00.001-08:002008-12-26T15:29:32.993-08:00¿Cuándo segmentar un mercado?¿Son realmente las limitaciones de las empresas combinadas con una etapa de mayor madurez de los mercados cambiantes del mundo empresarial en general las que provocan la utilización de tácticas de segmentación?<br /><br />La respuesta correcta sería que la utilización de la segmentación no debería ser una consecuencia de las limitaciones empresariales. La segmentación debe ser entendida como una postura estratégica mediante la que se pretende obtener una ventaja competitiva respecto a tus competidores ya que significa una optimización de recursos que permite una práctica empresarial más efectiva.<br /><br />Parece válida, sin embargo, la afirmación de que en una etapa de madurez de los mercados la competencia es feroz, y las empresas más "limitadas" o con poco poder de mercado deben de replantearse su actuación a fin de obtener unos resultados satisfactorios. Si este replanteamiento trae consigo un enfoque a segmentación (en el caso de que no existiera inicialmente) puede variar radicalmente la situación de una empresa en un mercado.<br /><br />Exista o no exista por parte de las empresas de un mercado un enfoque de segmentación, el mercado, por su propia naturaleza estará siempre segmentado. En todo caso, existirá un grado de fragmentación mayor o menor según las características del mismo. Normalmente será menos fragmentado al inicio del ciclo de vida y más a medida que se va llegando a la madurez, y también dependerá del tipo de mercado, menos fragmentado si tiende a commodity (necesidad homogénea), y más fragmentado si tiende a un producto muy diferenciado con un alto valor añadido (necesidad no homogénea).<br /><br /> <br /><br />Como pueden comprobar en la imagen, al estar fragmentado un mercado, existe espacio para diferentes tipos de productos y diferentes empresas. En este caso, vemos claramente como 3 empresas conviven en un mercado segmentado, mediante la utilización de la segmentación. Estas empresas no se molestan entre sí (compiten en un muy pequeño territorio), y sus posicionamientos en los segmentos son bastante claros y continuos en el tiempo, empresa A en los segmentos inferiores del gráfico, empresa B en los segmentos intermedios y empresa C en los segmentos superiores.<br /><br />¿Qué pasaría en este mismo mercado, si en el estado de madurez una empresa actuase sin un enfoque de segmentación?<br /><br /> <br /><br />Un producto dirigido a la totalidad del mercado encontrará que está compitiendo con todas las empresas y productos del mercado a la vez. En ninguna situación del mercado el producto es la única opción que satisface la necesidad de cierto consumidor, siempre se encuentra con competencia. Además deberíamos tener en cuenta que al no segmentar el mercado, seguramente este producto no será tan eficiente en costes como el de sus competidores, no solo en costes de fabricación, sino en costes de marketing, ya que en ningún caso sus acciones de marketing mix podrán ser tan eficientes como las de sus competidores. A mi entender, esta empresa sí que se podría considerar limitada, y lógicamente debería replantearse un cambio e intentar utilizar la segmentación.<br /><br />Por tanto no es que las empresas "limitadas" utilicen la segmentación para no serlo, sino que la no utilización de la segmentación puede ser causa de esta limitación.<br /><br />También deberíamos considerar que no hay que hacer tarde al enfocarse en segmentación. Entendiendo que en la etapa de inicialización no se debe segmentar, se deberá empezar a segmentar (no tanto para conseguir beneficios sino para poder tener una situación de buen posicionamiento en un futuro) durante la fase de crecimiento.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-6403853439613140472008-12-26T15:16:00.000-08:002008-12-26T15:20:05.936-08:00BIBLIOGRAFIA SOBRE SEGMENTACIÓN DE MERCADOS#1 ALDERSON, W (1958) "The analytical framework for marketing" (University of California: University of California Press, Berkeley)<br />#2 BASS, F.M., TIGERT, D.J. and LONDSDALE, R.T. (1968) "Market Segmentation: Group versus individual behaviour", Journal of Marketing Research, August, p 276<br />#3 BRANDT S. (1966) "Dissecting the segmentation syndrome" Journal of Marketing, volumen 30 número 4 Octubre, páginas 22-27<br />#4 CHIAS J. (1994) "La Segmentación Creativa como respuesta a la indiferenciación" Harvard-Deusto Marketing y Ventas<br />#5 CIERPICKI S "Segmentation: Linking Management practice to marketing theory" University of South Australia <br />#6 DIBB S, (1996) "The Marketing planning" Thomson Business press<br />#7 DOCTERS R., GRIM J. y MCGADY J.P. (1997) "La segmentación evolutiva" Harvard-Deusto Marketing y Ventas Set-Oct<br />#8 FENNELL G AND ALLENBY G. (2001) "Market segmentation research: Beyond Within and across group differences"<br />#9 FENNELL G. AND ALLENBY G. (2003) "Market Definition, Segmentation and Positioning: An Integrated Approach" <br />#10 FENNELL G. AND ALLENBY G. (2003) "The effectiveness of Demographic and Psychographic Variables for explaining brand and product category use" <br />#11 GIMBERT X. (1998) "El enfoque estratégico de la empresa" Deusto<br />#12 KLECKER A. (1993) "Mercados y Segmentación" Marketing y Ventas Nov<br />#13 KOTLER P. 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La segmentación de mercados ha ganado en importancia en su rol dentro del desarrollo de la estrategia de negocio de las empresas. Sin embargo, los directivos demandan más investigación de segmentación como un input crítico a la hora de decidir el plan estratégico de la empresa.<br /><br />La mayor facilidad actual a la hora de trabajar con unas cantidades enormes de datos sobre actuales y potenciales consumidores sumado a la mayor facilidad para dirigirse a los objetivos seleccionados. El uso masivo de Internet tan solo abre las puertas a mayores posibilidades para la segmentación de mercados.<br /><br />Pero existen algunos problemas. La necesidad de aislar y definir cada vez segmentos más pequeños y precisos requerirá de unas muestras mayores para obtener mayor precisión y esto sin duda incrementará los costes de tratar con la información. Sin embargo, parece que la capacidad de conseguir información vía Internet soluciona si más no parcialmente este inconveniente.<br /><br />La misma necesidad de búsqueda de segmentos más pequeños y mejor definidos aumenta la necesidad de utilizar técnicas más complejas como es el caso de las ya comentadas técnicas multidimensionales o basadas en la situación de consumo. Estas técnicas requieren más tiempo de análisis y aplicación. <br /><br />Parece ser que las ANNs y LCMs continuarán a poco a poco suplantando los tradicionales algoritmos de segmentación. Esto requiere una mayor formación de la gente de marketing y de investigación debido a su complejidad y novedad.<br /><br />Estos cambios harán que la implementación de las estrategias de segmentación sea más complicada tanto para los profesionales del marketing como para los investigadores de mercado.<br /><br />Uno de los estudios más interesantes para entender el futuro de la segmentación y su situación en el mundo empresarial, es el realizado por el Market Segmentation SIG (Special Interest Group), que es un foro de gente relacionada con la segmentación de mercados dirigido por la doctora Sally Dibb. En este foro se debate sobre todo aquello relacionado con la segmentación de mercados, Sally Dibb recoge en una serie de categorías cuales serían las prioridades actualmente en el mundo de la segmentación de mercados. Estas prioridades son:<br /><br />1. Variables de segmentación<br />• Como se escojen las variables<br />• Incorporación de nuevas variables en los modelos de segmentación<br />• Encontrar variables con mejor ratio efectividad/coste<br />• Segmentación geo-demográfica<br />• Segmetnación cross-cultural, etnica y cross-país<br />• Segmentación generacional<br />• Familias divergentes como grupo segmentado<br /><br />2. Relevancia gerencial e implementación<br />• Identificar esquemas de segmentación que son compatibles con objetivos gerenciales y con medidas operativas.<br />• Llenar el vacío entre aplicación pràctica en segmentación y los avances académicos y técnicos en segmentación post hoc.<br />• Desarrollo de técnicas para ayudar a los directivos a identificar las correctas variables de segmentación, llevar a cabo un análisis apropiado, identificar y etiquetar posibles segmentos de mercado y determinar el atractivo de dichos segmentos.<br />• Implementación de la segmentación de mercados<br />• Aproximaciones para diagnosticar y poder superar las dificultades en la implementación<br /><br />3. El valor de la segmentación<br />• Como y porqué la segmentación puede ser una ventaja competitiva<br />• Impacto de la segmentación en el desempeño del negocio<br />• Mejores medidas de segmentación<br />• Criterios para medir la efectividad de la segmentación<br />• Desarrollo de métodos que permitan medir la contribución de la segmentación<br /><br />4. Nuevas concepciones y metodologías<br />• Estudios de segmentación on-line<br />• El impacto de Internet en la aplicación y el papel de la segmentación<br />• La segmentación en relación al ciclo de vida del consumidor<br />• La segmentación uno a uno y su relación con el marketing relacional<br />• Modelos complejos de segmentación con una estructura jerárquica<br /><br />5. Estrategias de segmentación<br />• Exploración de diferentes estrategias de segmentación<br />• Identificar competencias y habilidades para aconseguir diferentes estrategias de segmentación<br />• Examinar los efectos moderados de las estrategias génericas de negocio en el éxito de las diferentes estrategias de segmentación<br /><br />6. Estabilidad y cambio<br />• Dinámica de cambio en la segmentación<br />• Revisar y mejorar antiguos modelos de clasificación<br />• Usar de una manera más eficiente los datos que se tienen para generar nuevos modelos de clasifiación<br /><br />7. Otras<br />• Explorar la relación con la investigación en otras disciplinas (psicología, química, matemáticas, etc)<br />• Aproximaciones a entender a clientes de nuestros clientes<br />• Hacer un balance entre enfoque de segmentación según el vendedor o según las necesidades del cliente (particularmente en los mercados high tech)Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-21644173535802840112008-12-26T15:14:00.001-08:002008-12-26T15:35:26.850-08:00Occasion-Based SegmentationUno de los mayores retos en el estudio de la segmentación de mercados es como dirigirse a segmentos cuando las circunstancias o las ocasiones llevan a la preferencia de un determinado producto y a su posterior selección.<br /><br />Por ejemplo, un investigador está estudiando la influencia relativa de una serie de marcas, atributos de producto, precio y variaciones para una serie de bebidas carbonatadas compradas para un consumo inmediato en diferente tipo de establecimiento: colmados, droguerías, supermercados, etc.<br /><br />Los respondientes dan una cierta importancia a cada atributo, al precio y al nombre de la marca, según como les influencie a la hora de comprar el producto en cada establecimiento según su experiencia en los últimos diez días. Además, los respondientes dan un perfil demográfico y de volumen de consumo.<br /><br />El investigador puede analizar un cluster según el lugar dónde se encuentra la tienda y según el tipo de trayecto hacia el lugar de compra y además derivar segmentos según la base de la importancia de conductores según el tipo de tienda, separadamente.<br /><br />Alternativamente, el investigador puede analizar todos los puntos de venta y así encontrar qué conductores son similares entre clusters y cuales diferentes, sin tener en cuenta la ocasión. Los resultados no diferenciaran entre tipo de tiendas.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-61015536452897874362008-12-26T15:13:00.003-08:002008-12-26T15:20:26.069-08:00Fuzzy y overlapping clusteringLa mayoría de los algoritmos están programados para en todos los casos asignar a los individuos en tan solo un cluster. La idea básica en fuzzy o overlapping clustering es permitir a los individuos ser asignados a más de un clúster. Actualmente, no hay software que soporte este procedimiento, y parece que tampoco tenga tanto cuerpo como para que haya necesidad para ello.<br /><br />Pensemos en una situación donde ponemos una situación de trade-off en frente a una pregunta sobre preferencias de cerveza en diferentes situaciones (en una situación social de trabajo o en el bar con los amigos). <br /><br />Los atributos que preguntamos y los niveles de consumo son idénticos, pero el perfil de los respondientes puede variar según en qué situación se encuentren. Si derivamos importancias para cada atributo para cada una de las situaciones planteadas seguramente obtendremos dos tipos diferentes de importancia derivada de cada respondiente.<br /><br />No hay razón por la que no puedas entender las dos importancias derivadas de estos respondientes dentro de una rutina estándar de clusterización. El mismo respondiente puede, entonces, aparecer en dos clústers diferentes, dependiendo de las preferencias según el planteamiento ocasional.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-18661934258370186122008-12-26T15:13:00.001-08:002008-12-26T15:35:47.558-08:00Latent class models (Modelos Mixtos)Básicamente, los modelos mixtos proporcionan al usuario simultaniamente la opción de omptimizar la función de búsqueda y encontrar clusters de casos dentro del marco de estudio. En general, el modelo debe ser aplicado a casi todos los modelos de dependencia como serian los de regresión, logit o discriminantes.<br /><br />Los softwares están siendo actualmente rápidamente desarrollados a fin de poder aplicar LCMs a toda una serie de modelos estándares de optimización.<br /><br />El problema de definir segmentos de mercado utilizando métodos de dependencia, incluyendo LCMs y CHAIDs, es que se presupone que el mercado se segmenta basándonos en una optimización de la varianza explicada en una única variable dependiente. Esto es aleatoriamente suficiente para estudios estratégicos de segmentación de mercados y para la mayoría de de los tácticos. Sin embargo, los métodos pueden ser muy útiles para un mejor entendimiento de las estructuras de los mercados.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-32748087838031528482008-12-26T15:12:00.001-08:002008-12-26T15:36:34.486-08:00Artificial Neural Networks (ANN) Redes NeuronalesEmpezando al inicio de los 90, el ANN fue desarrollado para resolver una serie de problemas analíticos. Tanto el atractivo como el problema del ANN es que no requiere ninguna formulación o una estructura de datos, como es el caso de la regresión, el logit o el análisis de factores.<br /><br />Las ANNs pueden tratar muchos de los problemas que tratan las técnicas multivariantes. Tienen una base estadística subyacente como sería el impacto de las distribuciones de inputs sobre la estimación de las ponderaciones. La principal diferencia de las técnicas multivariantes es la ausencia de contrastes de inferéncia estadística para las ponderaciones del ajuste global del modelo.<br /><br />En general, las ANNs estudian una serie de variables y de resultados conocidos, y dicho algoritmo debe buscar la mejor relación entre inputs y outputs. Esto lo hace mediante una relación de prueba-error con la información que va elaborando mediante un aprendizaje.<br /><br />Luego el algoritmo retrocede a fin de maximizar su contribución para de una manera acurada de predecir el resultado. Los resultados son comprobados en un test de validación.<br /><br />Hay algunas herramientas de ANN especialmente diseñadas al estudio de clusters. Estos integran la clase de las neural networks no supervisadas, ya que no hay forma de conocer las soluciones efectivas del conglomerado.<br /><br />Uno de los más conocidos ANNs de clustering es el "Kohonen Self-Organizing Map". Todas las ANNs de este tipo requieren un gran tamaño de datos ya que necesitan una muestra para el aprendizaje y de test y otra muestra para la validación.<br /><br />Otro tema a tratar al hablar de ANNs es que pueden llegar a sobreaprender, así la solución óptima no la podríamos extender a todo el universo ya que sería específicamente la mejor solución de la muestra. Determinar cuando se debe dejar de enseñar a una ANN es un problema que todavía no ha sido totalmente solucionado.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-79836851422227811082008-12-26T15:11:00.004-08:002008-12-26T15:36:44.363-08:00Multidimensional SegmentationEl propósito del análisis multidimensional es transformar los juicios del consumidor de similitud o preferencia en distancias representadas en un espacio multidimensional. El mapa perceptual resultante, también conocido como mapa espacial, muestra la situación relativa de todos los objetos. Dos productos pueden tener las mismas características físicas (dimensiones objetivas), pero ser percibidos de una forma diferente en calidad (dimensión percibida) por los clientes.<br /><br />Las dimensiones percibidas pueden o no coincidir con las objetivas supuestas por el investigador. Esperamos que cada individuo pueda tener percepciones diferentes, pero el investigador debe aceptar que las dimensiones objetivas pueden variar sustancialmente. Los individuos pueden considerar diferentes conjuntos de características objetivas así como variar la importancia que le dan a cada dimensión.<br /><br />Las evaluaciones de las dimensiones pueden no ser independientes y pueden no concordar. Tanto las dimensiones objetivas como las percibidas pueden interactuar con el resto creando evaluaciones inesperadas.<br /><br />El desafío está, en entender las dimensiones percibidas y a continuación referirlas a dimensiones objetivas siempre que sea posible.<br /><br />Un plan de segmentación basado en múltiples dimensiones, usando diferentes planes para cada una, es normalmente más adecuado y flexible para un planteamiento estratégico de marketing y para ejecutar técnicas de marketing.<br /><br />Sin embargo, la gente de marketing considera diferentes segmentaciones en una muestra de compradores utilizando diferentes variables tales como: necesidades, beneficios, y cantidad gastada en cada categoría.<br /><br />En el pasado, estos planes eran considerados demasiado confusos y producían demasiados segmentos y eso dificultaba la tarea a los directores de marketing a fin de dirigirse a estos segmentos de una manera adecuada. Aun hoy en día, en la era de los micronichos y de las herramientas de marketing directo, muchos market planners actualmente consideran planes de segmentación de mercados cuyo resultado es más asequible de alcanzar por parte de la empresa.<br /><br />Debe haber una cierta precaución en la interpretación de las dimensiones. Se debe resistir a la tentación de que la percepción personal afecte a la dimensionalidad cualitativa de las dimensiones percibidas.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-74360333871631382392008-12-26T15:11:00.003-08:002008-12-26T15:37:52.598-08:00Decision trees (Árboles de decisión)Los árboles de decisión son particiones secuénciales del conjunto de datos para maximizar las diferencias de la variable dependiente. Los dos programas más utilizados son CHAID (detector de interacción de chi cuadrado)y CARTHomyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-59404228852576311242008-12-26T15:11:00.001-08:002008-12-26T15:38:09.980-08:00Nuevos métodosDesde aproximadamente 1995, y debido al auge de las TI, que ha permitido un nuevo uso de la información de los consumidores, han aparecido algunas nuevas ideas muy interesantes en la investigación de segmentación de mercados. En este apartado intentaré explicar cuales son estas nuevas tendencias así como sus pros y contras y posible evolución en un futuro próximo. Las nuevas tendencias que voy a comentar son las siguientes:<br /><br />• Decision trees (Árboles de decisión)<br />• Multidimensional segmentation<br />• Artificial neural networks <br />• Latent class models<br />• Fuzzy logic and overlapping clustering<br />• Occasion-based segmentation<br /><br />La existencia de nuevos métodos que están adquiriendo una gran vigéncia como sería el caso de los métodos multivariantes (Analisis Multivariante que resumiremos y enfocaremos a una explicación de marketing seguidamente. (Análisis Multivariante - Hair, Anderson, Tatham, Black - Prentice Hall - 1999)Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-36078594686381308272008-12-26T15:10:00.001-08:002008-12-26T15:38:19.751-08:00Requisitos para una segmentación efectivaEl primer artículo dónde se establecían una serie de requisitos para poder segmentar fue en el libro Research for Marketing Decision, de Paul Green y Donald Tull. Estos fueron los cuatro criterios que definieron:<br /><br />a. Los segmentos deben de existir en el mercado de referencia y no ser una ficción de la imaginación del que realiza el estudio.<br />b. Los segmentos deben ser identificables (repetida y constantemente).<br />c. Los segmentos deben ser razonablemente estables durante el tiempo.<br />d. Uno debe ser capaz de eficientemente alcanzar el objetivo.<br /><br />Posteriormente, y en una de las mejores aportaciones de Kotler al hablar de segmentación, es el establecimiento que hace de una serie de requisitos a tener en cuenta a fin de que la segmentación resulte efectiva. Parece obvio pensar que no todas las segmentaciones son útiles.<br /><br />No sería difícil dividir (segmentar) los consumidores de café entre rubios y morenos, pero sin duda, el color del cabello no es relevante en este caso. Sería, entonces, un desaprovechamiento de recursos el hacer esta segmentación. Incluso podríamos considerar que si los consumidores de café (producto que tiende a commodity) consumieran la misma cantidad de café siempre, no percibieran diferencias de gusto y estuvieran dispuestos a pagar el mismo precio por cualquier tipo de café, el mercado del café sería un mercado en el que no sería viable segmentar y deberíamos aplicar mass marketing.<br /><br />Para que un segmento de mercado sea útil para la empresa, éste debe ser:<br />• Medible: el tamaño, poder adquisitivo y las características del segmento han de poder medirse.<br />• Sustancial: el segmento ha de ser lo suficientemente grande y rentable como para ser atendido. Un segmento debe ser, de entre los grupos homogéneos disponibles, el más aprovechable a partir de un programa de marketing elaborado a su medida. Aunque exista un segmento de personas con minusvalías, a un fabricante de coches no le es rentable fabricar un coche que se adapte a sus necesidades.<br />• Accesible: el segmento debe poder ser alcanzado y atendido con eficiencia.<br />• Diferenciable: el segmento ha de ser conceptualmente distinguible y responder de forma distinta a diferentes combinaciones de elementos y programas de marketing. Si las mujeres solteras y casadas responden de igual modo a un determinado perfume, no constituyen segmentos distintos.<br />• Accionable: es posible formular programas efectivos para atraer y atender al segmento.<br /><br />A estas recomendaciones de Kotler, deberíamos añadir, los siguientes casos en los que no sería útil segmentar:<br /><br />I. Cuando la categoría de producto tiende a una commodity pura sin significantes diferencias en los atributos de producto.<br />II. Cuando el mercado es tan pequeño por si solo que al segmentarlo ningún segmento sería rentable.<br />III. Que un pequeño grupo de los consumidores tenga una tan gran proporción del volumen de ventas que sean el único target relevante.<br />IV. Cuando una única marca tenga todo el poder en un mercado y además todos los consumidores sean los posibles consumidores.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-22266177778301472852008-12-26T15:09:00.000-08:002008-12-26T15:38:30.301-08:00Análisis de ClusterPor análisis cluster se entiende un conjunto de técnicas dentro de los métodos denominados interdependientes cuyo propósito es formar grupos a partir de un conjunto de elementos. Tales grupos deben estar compuestos por elementos lo más parecidos que sea posible y a la vez lo más diferentes que sea posible entre grupos. La agrupación se produce teniendo en cuenta las características o variables de las que se dispone; con arreglo a ellas se realiza la clasificación y, por tanto, determinan el resultado final de la misma. Normalmente se entiende que estos grupos deben ser mutuamente exclusivos. Como veremos algunos métodos de agrupación no cumplen estos requisitos como serían los de fuzzy logic o overlapping clustering. <br /><br />Las principales características del análisis de clusters son:<br /><br /> No hay distinción entre variables dependientes e independientes<br /> Se persigue establecer grupos homogéneos internamente y heterogéneos entre ellos<br /> Se pueden agrupar casos o individuos, pero también variables o características, a diferencias del análisis factorial, que se centra en variables<br /> Se trata de técnicas descriptivas, no de técnicas explicativas<br /> Implícitamente se admite que en la población o conjunto de elementos a agrupar, y para el conjunto de características o variables que se dispone, existe la posibilidad de realizar una agrupación.<br /><br />Las aplicaciones del análisis cluster han existido en todos aquellos ámbitos en que se requiera realizar agrupaciones, biología, psicología, sociología, medicina, etc. El análisis cluster en marketing se ha utilizado para:<br /><br /> Estudiar tipologías de comportamiento de compra y de consumidores<br /> Obtención de segmentos en un mercado determinado<br /> Estudios de imagen y de necesidades con respecto a un producto<br /> Lograr clasificaciones de productos, marcas o empresas y de esta forma entender mejor sus parecidos y sus diferencias identificando grupos estratégicos de determinada orientación estratégica de empresas o clases de productos competitivos<br /> Identificación de grupos de ciudades y, dentro de cada uno de ellos, de la ciudad más representativa que pueda servir como laboratorio de pruebas para acciones de marketing como probar un diseño nuevo, una campaña de publicidad o una actividad promocional<br /><br />Cabe destacar una serie de consideraciones adicionales a la hora de realizar análisis de cluster:<br /><br /> Los datos deben de estar en escalas comparables y, si es necesario, estandarizarlos<br /> La determinación de un número de grupos debe inspirarse en el conocimiento teórico y/o práctico existente sobre el fenómeno en estudio. Las consideraciones del tipo operativo también sirven de orientación; así, un número excesivamente reducido de grupos aportaría una información pobre, no generaría un incremento del conocimiento sobre la cuestión en estudio, mientras que si se tratara de un número demasiado grande de grupos complica la interpretación y las posibles acciones de marketing<br /> La distancia elegida puede constituir, por sí misma, un elemento determinante en el proceso de agrupación. Éste es un elemento perverso puesto que los grupos han de venir determinados por las características que se estimen y no por utilizar una u otra distancia<br /> Otro tanto ocurre con el orden de los casos en los procedimientos no jerárquicos. Es decir, el orden condiciona la composición de los grupos: si existe la sospecha de la presencia de ese efecto habría que proceder cambiando el orden<br /> Los procedimientos jerárquicos han perdido parte de su popularidad a favor de los no jerárquicos como consecuencia del desarrollo de programas informáticos. En estos últimos la clave está en la selección de los puntos de origen; por lo demás les afectan en menor medida los valores raros, el tipo de distancia utilizada o la inclusión de variables relevantes. Como ya se ha comentado es recomendable compaginar ambos tipos de procedimientos como medida de garantía.<br /> El tamaño relativo de los grupos tiene su relevancia. No es apropiada una solución con grupos formados por uno o muy pocos elementos, en tanto que otros contienen muchos elementos.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-50025278152432538052008-12-26T15:08:00.002-08:002008-12-26T15:38:47.828-08:00Análisis FactorialExisten multitud de conceptos que no son directamente observables, como la imagen de una marca o de una entidad, el estilo de vida, la actitud ante un producto, etc. Podemos aproximarnos a tales conceptos de una manera indirecta midiendo un conjunto de variables que sean observables y que nos conduzcan a una síntesis e interpretación de tales conceptos. Pare entender estos fenómenos complejos utilizamos el análisis factorial.<br /><br />Mediante un gran número de variables trata de averiguar si tienen un pequeño número de factores en común que expliquen, básicamente, lo mismo que las variables observables de partida. En suma, agrupa variables observables para formar otras nuevas denominadas factores o factores latentes, que son combinaciones lineales de las anteriores, con la menor pérdida de información.<br /><br />La utilización del análisis factorial se resume en dos términos clave: reducir e interpretar. Al reducir se identifican las dimensiones principales del fenómeno, y así se consigue captarlo con un número menor y más operativo de variables nuevas que se describen por las observadas. Por otro lado, la interpretación de los conceptos que subyacen entre las variables observadas mejora el conocimiento sobre un fenómeno. Por esto, una buena solución factorial sería aquella que fuese simple en cuanto al número de factores que identifica y fácil de interpretar.<br /><br />El interés del análisis factorial en el plano empírico radica en que ayuda a identificar variables representativas de un fenómeno para su uso posterior o, incluso, para un nuevo conjunto, con un número menor de variables, que permita aplicar otros análisis multivariables. Tiene un carácter explicativo, pero no predictivo.<br /><br />Así, las aplicaciones del análisis factorial serían:<br /><br /> Reducción de información<br /> Identificación de estructuras subyacentes<br /> Como paso intermedio en la obtención de nuevas variables incorrelacionadas para utilizar en posteriores análisis.<br /><br />En el ámbito de marketing sus aplicaciones directas serían:<br /><br /> Investigaciones sobre productos y sus atributos determinantes<br /> Investigaciones sobre imagen corporativa, de productos o de marca: identificación de los valores atribuidos a la marca o la imagen<br /> Segmentación: identificación de grupos de consumidores y perfiles según actitudes, preferencias, etc. Identificar estilos de vida<br /> Investigación sobre comunicación: identificación de códigos de comunicación relevantes<br /> Estudios sobre precios<br /> Denominar e interpretar dimensiones de una medida<br /> Construcción de escalas: para identificar o seleccionar ítems, desarrollar medidas de satisfacción de distribuidores o representantesHomyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-25864160813502369572008-12-26T15:08:00.001-08:002008-12-26T15:38:57.888-08:00CHAID (Chi-Squared Automatic Interaction Detection)Es una técnica aparecida con el objetivo de mejorar los resultados de segmentación obtenidos mediante AID. CHAID requiere una variable dependiente categórica y varias variables independientes o predictoras que, combinadas, permiten identificar segmentos. Está limitado a variables nominales y ordinales y no hace suposición de normalidad. Respecto al AID presenta las siguientes mejoras:<br /><br /> Une aquellas categorías de un predictor más homogéneas con respecto a la variable dependiente, pero mantiene todas las categorías que sean heterogéneas. En suma, combina categorías que no difieren mucho entre ellas.<br /> Como varias categorías pueden diferir estadísticamente, el resultado del proceso de CHAID no necesariamente será una división dicotómica.<br /> Para dividir un grupo solamente se elegirán variables que sean estadísticamente significativas.<br /> Utiliza el test de independencia de la ji cuadrado.<br /><br />El proceso a seguir al desarrollar la técnica es:<br /><br /> Determinación de la variable a explicar y de las variables predictoras<br /> Desarrollo de las tabulaciones cruzadas entre las variables predictoras y la dependiente<br /> Calculo de las chi cuadrado para cada tabla formada por cada par de categorías sisceptibles de unión y la variable dependiente<br /> Entre los pares que resultan más significativos estadísticamente se unen en una sola categoría. Cuando se unen más de tres categorías se asegura la pertinencia estadística de tal fusión mediante un proceso de redefinición. Entre los pares significativos, la unión se realiza para las categorías más parecidas y con pocas observaciones<br /> Obtención del valor p ajustado: la variable predictora que tenga menor este valor es la que se utiliza para dividir. Si el valor p no fuese significativo, no ser procede a la división<br /> El proceso se repite hasta analizar todos los subgrupos o hasta que se consiguen grupos demasiado reducidos<br /><br />Toda la información obtenida de tal proceso nos permite disponer de:<br /><br /> Los segmentos identificados y sus características<br /> La secuencia de partición con los predictores que intervienen en cada paso<br /> Agrupaciones entre categorías o entre variables. Sucede que cuando hay varios predictores que están correlacionados, al introducir uno de ellos es posible que no proceda considerar otro porque no añada información dado el grado de correlación existente. Esto no implica que este predictor carezca de valor predictivo, sino que tal valor predictivo ya ha sido considerado con la variable introducida.<br /> Indormación sobre las interacciones entre variables: si cada variable predictora interviene en un nivel de partición se tiene un modelo aditivo; en caso de que no ocurra así se produce interacción entre variables.<br /><br />Puntos fuertes del análisis CHAID:<br /><br /> Las variables utilizadas requieren solamente una escala nominal<br /> El resultado de la partición no tiene necesariamente que ser binario<br /> Corrige el sesgo consistente en que las variables con más categorías, por esta única razón, sean las seleccionadas para la partición<br /> Contempla la posibilidad de que sea el investigador quien vaya introduciendo las variables predictoras para realizar la partición aunque no sean las más significativas. En ocasiones el interés de la investigación puede justificar este proceder<br /><br />Puntos débiles:<br /><br /> La solución finalmente conseguida forzosamente no tiene que ser la óptima, debido a las restricciones del proceso de partición<br /> Al utilizar chi cuadrado está sometido a requerimientos de esta prueba, como por ejemplo la necesidad de que encada casilla no haya menos de cinco observaciones<br /> Requiere conjuntos de datos con un cierto volumen; como orientación se requieren al menos 1000 casosHomyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-41018954564745327142008-12-26T15:07:00.002-08:002008-12-26T15:39:18.364-08:00AID (Automatic Interaction Detection)AID supone que una población dada es heterogénea con respecto a una variable criterio o dependiente (dicotómica o continua) y que es posible dividir o segmentar en grupos, que serán exhaustivos y mutuamente exclusivos, por lo cual se recurre a combinaciones de variables.<br /><br />Es una técnica multivariante en la que hay una sola variable a explicar y varias variables explicativas, en las que se identifiquen varias categorías, que son las que van a servir para dividir la población objeto de estudio. AID sería procedimiento estadístico iterativo de tipo descendente que permite elaborar una estrategia de marketing de segmentación. <br /><br />Tiene por objetivo la formación de grupos de individuos tan homogéneos como sea posible internamente y tan diferentes como sea posible los unos de los otros. Estos parecidos y diferencias son con respecto a la variable a explicar o dependiente; por ejemplo se refiere a consumo de bienes o servicios, tenencia de productos, hábitos de consumo, preferencias, actitudes, opiniones, etc.<br /><br />En definitiva se trata de identificar segmentos de la población, a través de las variables predictoras que mejor expliquen la variabilidad de la variable dependiente. El proceso seguido para ejecutar AID viene a ser el siguiente:<br /><br /> Se identifica una variable dependiente y las variables explicativas o independientes.<br /> Se divide la población en dos grupos considerando la mejor variable predictora. Cuando, después de la iteración, se tiene evidencia de que la relación con la variable es de este tipo se debe optar por esta modalidad, incluso cuando el número de categorías es grande, o bien para evitar que aparezcan grupos de difícil justificación teórica se definen las variables predictoras como monótonas.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-6167089041718168122008-12-26T15:07:00.001-08:002008-12-26T15:39:30.190-08:00Métodos post hoc- AID (Automatic Interaction Detector)<br />- CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector)<br />- Método de Belson<br />- Análisis factorial<br />- Análisis de clústersHomyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-78595620550516788602008-12-26T15:06:00.002-08:002008-12-26T15:39:42.400-08:00Regresión múltipleEl modelo de regresión lineal simple no deja de ser un caso específico del modelo de regresión múltpile, en el que nos encontraríamos con el mismo concepto, pero con un mayor número de variables explicativas, por lo que el resultado del modelo es más acertado.<br /><br />El análisis de regresión múltiple es el fundamento de los modelos de previsión económica, que van desde los modelos econométricos de predicción de la economía nacional basados en ciertos inputs a los modelos de comportamiento de una empresa en el mercado si se sigue una estrategia de marketing determinada. Los modelos de regresión se utilizan también para estudiar como los consumidores toman decisiones o forman impresiones o actitudes. El análisis de regresión es una poderosa herramienta analítica diseñada para explorar todos los tipos de relaciones de dependencia.<br /><br />Son muchas las aplicaciones que se le da a la regresión lineal, tanto en la economía en general como en la empresa y el marketing<br /><br />Se puede determinar, entre otras cosas, la utilidad total y/o parcial que en el proceso de compra, proporciona a cada comprador cada uno de los productos y cada uno de los precios, así como la misma combinación producto/precio.Homyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-2266652428785441472008-12-26T15:06:00.001-08:002008-12-26T15:39:55.444-08:00Regresión linealLa regresión es una herramienta fundamental en el análisis de datos, tanto por su utilidad en sí misma como por servir de referente para otras técnicas. En términos generales, la metodología econométrica tradicional se realiza a través de las siguientes fases:<br /><br />a. Planteamiento de la teoría económica que se desea analizar y de sus hipótesis<br />b. Especificación del modelo econométrico apoyándose en la teoría<br />c. Búsqueda y depuración de los datos<br />d. Estimación de los parámetros del modelo<br />e. Contraste de las hipótesis del modelo<br />f. Explotación del modelo: predicción y utilización del modelo para fines de control y política<br /><br />La regresión viene a ser el estudio de la dependencia de una variable a explicar con respecto a una o más variables explicativas. Los objetivos que se pretenden mediante la regresión lineal son:<br /><br /> Determinar la estructura o forma de la relación, es decir, la ecuación matemática que relaciona las variables independientes con la dependiente<br /> Verificar hipótesis de la teoría analizada<br /> Predecir los valores de la variable dependiente y realizar simulacionesHomyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6190554525105238216.post-90076880647351285042008-12-26T15:05:00.001-08:002008-12-26T15:40:07.312-08:00Análisis discriminanteEl análisis discriminante es una técnica multivariante de dependencia, que permite encontrar funciones capaces de separar dos o más grupos de individuos tomando como base un conjunto de medidas sobre los mismos representadas por una serie de variables. Dichas funciones, combinaciones lineales de variables independientes, discriminan o identifican os grupos, definidos por una variable dependiente. Puede ser considerado como una técnica de reducción de datos ya que ofrece una nueva visión de los factores que contribuyen a las diferencias entre los grupos.<br /><br />El análisis discriminante se puede utilizar con distintas finalidades según el objeto de la investigación de que se trate. Así se emplea con fines:<br /><br />• Explicativos, con la intención de cuantificar la contribución relativa de cada una de las variables independientes en la clasificación correcta de los individuos considerados dentro de los distintos grupos de objeto de estudio. Se intenta probar el poder discriminante de cada una de las variables con el fin de seleccionar el subconjunto que mejor discrimina los grupos.<br /><br />• Predictivos, es decir, encasillar a un individuo, del que no conocemos a qué grupo pertenece a priori a partir de los valores de las variables independientes. En este caso incurrimos en un cierto riesgo dependiendo de la bondad de la información disponible.<br /><br />• Reclasificadores, una vez definidos los grupos se desea recomponer esa partición. Normalmente esto se da cuando se desea una mejor interpretación de los grupos. Así que en algunas ocasiones se puede utilizar el análisis discriminante para corroborar los resultados obtenidos de un análisis cluster.<br /><br />Aplicaciones reales del análisis discriminante en el ámbito del marketing han sido:<br /><br /> Validar los resultados obtenidos mediante análisis cluster<br /> Identificación de variables capaces de discriminar entre individuos que muestran una conciencia ecológica en el consumo y los que no la muestran<br /> Identificación de variables sociales, económicas y demográficas capaces de discriminar a individuos que son sensibles a las promociones de los que no lo son<br /> Precisar las variables que determinan las diferencias en la rentabilidad de los fondos de inversión<br /> Descubrir los factores que hacen que un producto de alta tecnología fracase o no cuando se lance al mercado<br /> Seleccionar los ratios financieros que pueden ayudar a predecir la bancarrota de una empresaHomyhttp://www.blogger.com/profile/09523892768512666713noreply@blogger.com0