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Segmentación

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  • 1. Segmentar para conocer Hugo Cisternas
  • 2. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
  • 3. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
  • 4. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
  • 5. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
  • 6. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Evolución del conocimiento • Distinguir – Objetos – El todo y las partes constituyentes • Clasificar – Características “físicas” – Relaciones entre objetos – Funciones
  • 7. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
  • 8. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Segmentar*: Cortar o partir en segmentos – Dividir, – partir, – fraccionar, – desmembrar ¿Qué es segmentar? *Fuente: Real Academia de la Lengua Española
  • 9. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis ¿Qué es “Segmentación”? (en marketing) • Esquemas que nos ayudan a comprender a los consumidores, al formar grupos de individuos con los cuales nos podemos comunicar en forma relevante y a los que podemos influir de una forma similar. – Dividir una cartera de clientes en diferentes grupos o categorías de acuerdo a alguna característica común. – Las características corresponden a algún factor observable o medible en los individuos, que se registra como un dato.
  • 10. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis • Matemáticamente, una segmentación es inducida por una relación de equivalencia que genera particiones excluyentes sobre el conjunto original – Ejemplo: la relación “ser del mismo grupo socioeconómico”. En este caso A, B, C1, C2, C3, D, E serían las clases de equivalencia correspondientes • Al establecer grupos contactables que requieren comunicaciones diferenciadas de acuerdo con alguna de estas categorías, se obtienen segmentos de marketing directo • Relación de equivalencia – Reflexiva, Simétrica y Transitiva ¿Qué es “Segmentación”?
  • 11. ¿Para qué segmentar?
  • 12. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis ¿Para qué segmentar? Comunicación eficiente y efectiva • Características diferentes de cada segmento – Drivers de influencia diferentes para cada segmento – Ciclos de comunicación diferentes • Comunicación diferenciada por segmentos – Eficiencia argumental – Eficiencia creativa – Eficiencia de timing (oportunidad del mensaje) • Respuesta diferenciada – Resultados medibles – Resultados predecibles – Resultados perfectibles
  • 13. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Respuestas Universo Disponible Nombres a Contactar SIN SEGMENTACIÓN Todos reciben el mismo envío Respuestas Universo Disponible Nombres a Contactar 1 2 3 4 CON SEGMENTACIÓN Envío al Segmento 1 Envío al Segmento 2 Envío al Segmento 3 Envío al Segmento 4 ¿Para qué segmentar?
  • 14. ¿Cómo se hace la segmentación?
  • 15. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Desarrollo De Segmentos Obtener muestra de datosObtener muestra de datos Organizar BD para análisis estadísticoOrganizar BD para análisis estadístico Análisis exploratorio de datosAnálisis exploratorio de datos Generación de segmentosGeneración de segmentos Perfilar segmentosPerfilar segmentos Aplicar al total De los datos Aplicar al total De los datos Base de DatosBase de Datos EncuestaEncuesta
  • 16. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Las dos formas de segmentación •Segmentación dirigida – Hay un objetivo conocido – Hay una variable resultante – Se busca encontrar la mejor forma de dividir los grupos – Interesa conocer qué hace a cada grupo diferente (perfiles) •Segmentación no dirigida – Exploratorio – No hay un objetivo a-priori – Se busca encontrar agrupaciones homogéneas
  • 17. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Segmentación por deciles En función de la variable de interés, por ejemplo facturación, se dividen 10 segmentos y se identifica el valor en cada punto de corte
  • 18. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis CHAID • Permite realizar tipologías de clientes en función de una variable criterio, así como realizar pronósticos con probabilidades conocidas, siendo por esto considerada como una herramienta con gran poder predictivo. • Por medio de la detección automática de interacciones usando Chi cuadrado: permite segmentar un conjunto de datos utilizando tests de chi cuadrado para crear múltiples divisiones. Observaciones a Clasificar Clasificador Asignación de observación a una clase
  • 19. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis En base a la información contenida en la base de datos permite identificar segmentos con comportamiento similar para una variable de respuesta conocida. Por ejemplo, grupos con igual riesgo de siniestralidad, igual respuesta a colocaciones de crédito, igual respuesta a estímulos de venta. CHAID
  • 20. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Análisis de K media Dividir un conjunto de datos en grupos mutuamente excluyentes de tal manera que: • cada miembro de un grupo esté lo "más cercano" posible a otro, y • grupos diferentes estén lo "más lejos" posible uno del otro, donde la distancia está medida con respecto a todas las variables disponibles. Segmentación
  • 21. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Segmentación 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 5 10 15 20 25 30 Análisis de K media (ejemplo) Grupo 1: Actitud lúdica frente al hecho de ir a la compra. Comportamiento caracterizado por las variables de diversión y combinación de compra. Grupo 1:Gozadores • Divertidos • Combinadores Grupo 2 Indiferentes • Incrédulos Grupo 3 Mesurados • Cuidan presupuesto • Buscan mejor compra • Procuran ahorrar Grupo 3: Actitud economizadora frente a la compra. Comportamiento caracterizado por las variables de ahorro y presupuesto. Grupo 2: Actitud nihilista hacia el hecho de ir a la compra. Comportamiento caracterizado por las variables no importa.
  • 22. Tipos de segmentación
  • 23. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Tipos de segmentación Demográficas • Edad • Estado civil • NSE • Etc. Estilos de Vida • 4 C’S • Behaviour pattern Geográficas • Ciudad • Región • Comuna • Etc. Valor • Paretto • Deciles • RFM (P) Ciclo de Vida • Triggers • Behavior pattern • L.T.V. Comportamiento • Pago • Compra • Etc.
  • 24. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Tipos de variables Variables de segmentación Estructurales Explicativas Permiten separar los segmentos Ejecución Accionables Permiten desarrollar los segmentos 1 3 4 2 Comportamiento Influenciables Permiten comunicarse e influir en los segmentos
  • 25. Segmentación por ciclo de vida
  • 26. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Segmentación: Ciclo de vida familiar Soltería: jóvenes y solteros que no viven con sus padres. Pocas cargas financieras. Líderes de opinión en modas. Hogar establecido I: hijo menor de <6 años. Cúspide de las compras para el hogar. Insatisfechos con la posición financiera y con la cantidad de dinero ahorrado. Interesados en nuevos productos. Hogar establecido III: parejas maduras c/hijos dependientes. Posición financiera aún mejor si algunos hijos obtienen empleo. Difíciles de influir con la publicidad. Alto promedio de compra de artículos imperecederos. Sobreviviente solitario, jubilado. Necesidades médicas; reducción drástica de sus ingresos. Demanda especial de atención, afecto y seguridad. Recién casados: jóvenes y sin hijos. Mejor posición económica que en un futuro cercano. Índice más alto de compra y el promedio más alto de compra de artículos duraderos. Hogar establecido II: su hijo menor es >6 años o más. Mejor posición financiera. Algunas esposas trabajan. Compran paquetes de mayor tamaño. Hogar vacío: parejas maduras, sin hijos. Cúspide del poder adquisitivo de bienes inmuebles. No están interesados en productos nuevos. Algunos conservan su casa, otros se achican.
  • 27. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Segmentación: Ciclo de vida Triggers Behavior Pattern A lo largo de la vida los Patrones de Comportamiento van cambiando
  • 28. Segmentación por comportamiento
  • 29. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Segmentación: Variables de comportamiento (ejemplos) Variables de Pago • Forma de pago: cheque, efectivo, tarjeta bancaria, etc. • Abono: frecuencia, monto, etc. • Con pie: porcentaje, monto, frecuencia, etc. • Días de morosidad Variables de Compra • Monto Mensual (cuota) • Frecuencia de compra en algún departamento específico • Monto disponible para compras • Tipos de artículos comprados • Marcas compradas
  • 30. Segmentación por valor
  • 31. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Atractividad % Consumo Segmentación: Best Customers Platino Oro Plata 10% 15% 20% 25% 30% Bronce Cobre 4% 18% 23% 25% 28% Abandonadores Platino / oro: Gratificación Plata / Bronce: Retención, Rentabilidad, Cross y Up Sell Cobre: Clientes nuevos: frecuencia y monto Poco atractivos: indiferencia Abandonadores: winback
  • 32. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Segmentación: Modelo RFM • RFM es un predictor muy usado en la industria del Retail, debido a que: – Si un cliente no ha comprado por largo tiempo, la probabilidad que espontáneamente realice una nueva compra es muy baja (excepto para productos de ciclo de vida muy grandes: automóviles, etc) – Si un cliente ha comprado muchas veces, es altamente probable que se trate de un cliente regular, y que espontáneamente continúe comprando con la misma frecuencia. – Si un cliente compra montos altos, es probable que este cliente esté dispuesto a realizar compromisos con la marca (especialmente si tiene compras repetitivas de alto monto) • En general, es un método muy efectivo para resumir grandes volúmenes de datos de ventas en una segmentación simple y manejable
  • 33. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Cortes RFM Bajo Alto # Bajo Alto Valor Cliente $ Bajo Alto Recencia Frecuencia Medio Tiempo transcurrido desde la ultima compra Cantidad de compras realizadas Valor total acumulado por compras, generalmente el monto de la compra Nota: también el valor puede ser medido como ganancia, monto incremental, etc.
  • 34. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis % de Clientes 4 Meses o Más 3 Meses o Menos 4 Meses o Más 3 Meses o Menos 15% 1% 13% 4% 33% 6% 5% 8% 15% 33% 1% 9% 1% 23% 33% Total 22% 14% 22% 42% 100% Valor Cliente Anual En el último Mes Hace Más de 1 Mes Total > $zzzz > $xxxx y <= $zzzz <= $xxxx % Monto Valor Segmento Anual 4 Meses o Más 3 Meses o Menos 4 Meses o Más 3 Meses o Menos 35% 2% 25% 7% 69% 4% 3% 6% 10% 23% 0% 2% 0% 5% 8% Total 40% 7% 31% 22% 100% Valor Cliente Anual En el último Mes Hace Más de 1 Mes Total > $zzzz > $xxxx y <= $zzzz <= $xxxx Segmentación: Modelo RFM (ejemplo)
  • 35. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Campañas guiadas por RFM 0% 20% 40% 60% 80% 100% -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Gains Chart y gráfico de rentabilidad esperada Permite definir los puntos óptimos de selección del grupo objetivo para maximizar rentabilidad, para maximizar alcance, etc. -15.000,0 -10.000,0 -5.000,0 0,0 5.000,0 10.000,0 15.000,0 20.000,0 111 121 123 132 112 122 222 133 223 221 232 233 231 131 113
  • 36. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis Importante recordar: Tipos de variables Variables de segmentación Estructurales Explicativas Permiten separar los segmentos Ejecución Accionables Permiten desarrollar los segmentos 1 3 4 2 Comportamiento Influenciables Permiten comunicarse e influir en los segmentos
  • 37. Segmentar para conocer Hugo Cisternas
  • 38. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis HUGO CISTERNAS DIRECTOR INNOVANDIS Database Marketing / Planificación Estratégica / Market Research Contacto: hcisternas@innovandis.org Con más de 25 años de experiencia en Bases de Datos, Arquitectura de Información y Análisis Estadísticos, tiene la responsabilidad de los servicios de Database Marketing y Planificación Estratégica de Marketing para los clientes de Wunderman entre 1999 y 2010 Durante este período ha dirigido al equipo de Planning y de Database Marketing en la planificación estratégica requerida por los clientes de la agencia, tanto en las áreas de marketing directo, marketing interno, promociones, marketing B- to-B y posicionamiento de marca, como en la asesoría, diseño, implementación y administración de campañas, database marketing y CRM. Actualmente desarrolla trabajos de consultoría especializada, aplicando tecnología e innovación a las exigentes necesidades comerciales y de marketing que tiene la empresa de hoy. Además hace clases y dicta conferencias.
  • 39. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis HUGO CISTERNAS Ha participado en proyectos destacados como: Database Marketing para Financiera ATLAS de Citibank, CMR Falabella, Johnson’s, Codigas, Enagas, Isapre Consalud, Entel S.A., Entel PCS, Seguros Cruz del Sur, Transbank, LanPass, Soprole, Caja de Compensación Los Héroes, Ripley, Larraín Vial corredores de bolsa, Consultorías CRM para VTR Cable, Euroamérica Seguros, Torre, Larraín Vial Marketing Directo para Citibank y Atlas, CMR Falabella, Tarjeta Multiopción de Johnson’s, Codigas, Enagas, Isapre Consalud, Entel S.A., Entel PCS, Seguros Cruz del Sur, Transbank, Caja de Compensación Los Héroes, Metrogas, etc. Posicionamiento y gestión estratégica de marcas como: ATLAS Citibank, Johnson’s, Isapre Consalud, Transbank, Caja de Compensación Los Héroes, Ripley, Aguas Andinas, Mademsa, Cousiño Macul, Toblerone , entre otras Planificación y desarrollo de marketing interno para empresas como ING, Metrogas, EntelPCS, Aguas Andinas. Participación en proyectos tecnológicos y de bases de datos de gran envergadura como por ejemplo: Servicio de Impuestos Internos, Biblioteca del Congreso Nacional, Telefónica CTC, Mutual de Seguridad, CTC Celular (Movistar), Movistar (Argentina), TelCel (Venezuela), Ministerio de Agricultura, Ministerio de Justicia, Ministerio de Relaciones Exteriores, Canal 13 de Televisión

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