Técnicas de segmentación
Son muchas las técnicas de segmentación que nos ayudan a conocer mejor a nuestros clientes y su uso está en función de lo que necesitemos analizar. Se clasifican en 3 grupos por ser descriptivas, semidescriptivas y predictivas.
[lwptoc]
Técnicas descriptivas
Análisis de Frecuencia
Miden la efectividad y evolución de la actividad en los programas de fidelización, comunicación, etc. en función de una variable (frecuencia altas, repuestas, compras, etc.).
Crosstabs
También conocidas como Tablas cruzadas nos permiten realizar análisis de dos variables que describe a los clientes y nos ayuda a controlar la evolución de la actividad (distribución por sexo-edad, distribución geográfica clientes y no clientes, etc.).
Cluster
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.
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- 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 si, 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: «las personas que tienen similar status socioeconómico tienden a vivir en el mismo tipo de entorno urbano y, por tanto, a reproducir similares estilos de vida y de consumo».
Técnicas semidescriptivas
Chaid
Genera segmentos por variables más discriminantes y los diferencia de otros ayudando a identificar los mejores y lo peores.
Organigrama Chaid:
Estadística resultante de una segmentación CHAID:
GAIN= % Respuestas de cada segmento dividido por la Respuesta general en este caso 12,74
Ejemplo de perfiles descriptivos de los segmentos Chaid
Técnicas predictivas
Regresión múltiple
Ayuda a predecir el comportamiento futuro de los clientes basándose en la información acumulada. Crea modelos de comportamiento e identifica lo que han hecho. Los clientes con el mismo modelo se presume harán lo mismo en el futuro.
RFM (Recencia, Frecuencia y valor Monetario)
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- Recencia: periodo en que el cliente ha hecho la última compra. A menor tiempo transcurrido desde la última compra, más valor
- Frecuencia: número de compras realizadas. A mayor número de compras, más valor
- Valor monetario: Importe de las compras. Cuanto mayor es el importe, más valor
Redes Neuronales
Ayuda a predecir el comportamiento futuro de los clientes basándose en la información surgida de análisis neuronal. Poco a poco la tecnología permite anticipar los gustos de los futuros consumidores (y no es ciencia ficción)
Y todo ello a partir de unos criterios de segmentación comentando en un post anterior
¡Quedo a la espera de sus comentarios!
Eduardo Liberos (@eduardoliberos)
Profesor de Dirección de Marketing
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Hector Quintanilla
comento el día 31 de marzo a las 2:13 pm (#)
Hola Eduardo: las dos primeras las veo mas viables en PYMES. Para las otras, creo que se tendría que contratar un empresa para que maneje esas técnicas. Es así o se puede hacer in house? En cuanto a las redes neuronales, es como lo que propone Martín Lindstrom en su libro Buyology? Si es así, esos estudios son millonarios y -por ahora- solo multinacionales gigantes lo están haciendo. Pero como propuesta es súper interesante.