IEDGE – Segmentación por comportamiento de compra


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Son muchas las técnicas que nos ayudan a segmentar, y su uso está en función de lo que necesitemos analizar y conocer de los clientes. Se clasifican en 3 grupos por ser descriptivas, semidescriptivas y predictivas.

1.- Reductivas: Descriptivas:

  • Cluster
  • Análisis de frecuencia
  • Crosstabs

2.- Semidescriptivas:

  • Chaid

3.- Predictivas:

  • Regresión múltiple
  • RFM, Scoring
  • Redes Neuronales

1.- Reductivas

Consiste en análisis que se expresa gráficamente en una matriz de doble entrada.

Características:


  • Identificar, no un perfil de cliente, si no las distintas tipologías de consumidores que existen en una cartera de clientes. Explica cómo son los clientes.
  • Adecuar productos, servicios y comunicación a las distintas características de los clientes.
  • Diseñar campañas y programas de fidelización ajustados a las necesidades de las distintas categorías de clientes.

 2.- Cluster

El análisis cluster es el resultado de un análisis factorial realizado con software de análisis estadístico como por ejemplo SPSS. Genera grupos de individuos lo más parecidos entre sí y al mismo tiempo lo más diferente posible de otros grupos.

Esta técnica multivariable cuyo objetivo es clasificar a una población amplia en un número de grupos pequeño, mutuamente excluyentes y exhaustivos, en base a las semejanzas y diferencias de los perfiles existentes entre los distintos elementos  que componen la población.

  • No predice comportamiento ni diferencia entre “mejores y peores”.
  • Se usa para determinar contenidos de comunicación sobre un grupo homogéneo.

El cluster es la técnica utilizada para crear grupos diferentes entre sí, de forma tipológica que son el resultado de una segmentación geodemográfica y de estilos de vida de las personas. El criterio con el que está construida es el principio básico de la geodemografía:

3.- Análisis de frecuencia 

Miden la efectividad y evolución de la actividad en los programas de fidelización, comunicación, etc. En función de una variable (repuestas, compras, etc.)

El objetivo es la agrupación de una forma científica de todos los datos que hemos introducido en SPSS. Agrupa por individuos que más se parecen entre sí, y cuyas características también son semejantes entre sí.

Presupuestariamente no puedo dirigirme a todos, por eso nos centramos en los segmentos que más nos interesan à para ver los que más nos interesan hacemos un mapa de posicionamiento en base a cada una de las características.

En el siguiente post continuaré explicando nuevas técnicas de segmentación.

!Sigan atentos¡

Hugo Cuervo

Profesor de Dirección de Marketing

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* Los contenidos publicados en este post son responsabilidad exclusiva del Autor.

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