Marketing y Análisis Multivariado

Click here to load reader

  • date post

    30-Dec-2015
  • Category

    Documents

  • view

    50
  • download

    1

Embed Size (px)

description

Marketing y Análisis Multivariado. Marketing y Análisis Multivariado. Marketing y Análisis Multivariado. Entendimiento del consumidor. Segmentación. Posicionamiento. Entendimiento del Consumidor. Problema: ¿Cuáles son las necesidades del consumidor de una categoría? - PowerPoint PPT Presentation

Transcript of Marketing y Análisis Multivariado

  • Marketing

    yAnlisis Multivariado

  • Marketing y Anlisis Multivariado

  • Marketing y Anlisis MultivariadoEntendimiento del consumidor.

    Segmentacin.

    Posicionamiento.

  • Entendimiento del ConsumidorProblema:Cules son las necesidades del consumidor de una categora?Qu tan importante es cada necesidad?

    Solucin:Investigacin cualitativa exploratoria.Depuracin de variables mediante investigacin cuantitativa y Factor analysis.Investigacin cuantitativa: Importancia y Evaluacin marcas.Regression analysis para derivar la importancia de las necesidades.

  • Entendimiento del ConsumidorCaso Insecticidas

  • Entendimiento del ConsumidorFactor AnalysisEl modelo de Factor Analysis es:

    Donde:xi: importancia del beneficio i. Observable.fj: factores comunes. No observables (a diferencia de regresin).ei: perturbacin aleatoria. No observable.aij: peso del factor j en el beneficio i.

  • Entendimiento del ConsumidorFactor AnalysisQue se puede expresar mediante matrices:

    Supuestos:Las variables x y f estn estandarizadas (media 0 y varianza 1).f es independiente de e.Vei = si2

  • Entendimiento del ConsumidorFactor AnalysisThurstone demostr que:

    Donde R* es la matriz de correlaciones de las xi reemplazando los 1 de la diagonal por las comunalidades: hi = 1 si2

    El anlisis se realiza en dos pasos:Se encuentra una matriz A que satisfaga la ecuacin de Thurstone. Mtodos: Componentes Principales, Mxima Verosimilitud, etc.Se realiza una rotacin de factores para encontrar una matriz A que, adems de satisfacer Thurstone, sea fcilmente interpretable. Mtodos: Varimax, Quartimax, etc.

  • Entendimiento del ConsumidorMtodo de las Componentes PrincipalesDiagonalizando R se obtiene:

    Donde por ser R simtrica semi-definida positiva:lj: valores propios positivos o nulos.vj: vectores propios ortonormales.

    Entonces:con:lj mide la contribucin del factor j a la comunalidad total.Si hay m valores propios preponderantes se desprecian los otros y se retienen m columnas para A.

    El mtodo del factor principal es una variacin que empieza con una estimacin de las comunalidades y aplica componentes principales a R*, iterando hasta estabilizar las comunalidades.

  • Entendimiento del Consumidor Factor AnalysisLos datos son:

    Donde:xai: importancia que la persona a le asigna al beneficio o atributo i.BENEFICIOSCONSUMIDORES

  • Entendimiento del ConsumidorCaso Insecticidas Componentes Principales

  • Entendimiento del ConsumidorCaso Insecticidas Componentes PrincipalesScree Plot

  • Entendimiento del ConsumidorCaso Insecticidas Componentes Principales

  • Entendimiento del ConsumidorRotacin de FactoresGeneralmente es imposible interpretar los factores que arroja el mtodo de estimacin, porque cada variable se proyecta sobre muchos factores. La idea es rotar los factores (ejes) de forma de obtener una "estructura simple", es decir una matriz A con muchos ceros, donde cada variable tenga componentes no nulas en pocos factores, idealmente en uno solo.

    L: matriz de rotacin (m x m)Rotacin Ortogonal:L es una matriz ortogonal.Mtodos ms usados: Varimax (Kaiser, 1958). Quartimax (1955).Rotacin oblcua:L puede no ser ortogonal.Mtodos ms usados: Oblimin. Promax (Hurley-Catell, 1962).

  • Entendimiento del ConsumidorCaso Insecticidas Rotacin Varimax

  • Marketing y Anlisis MultivariadoEntendimiento del consumidor.

    Segmentacin.

    Posicionamiento.

  • SegmentacinProblema:Hay segmentos de consumidores con actitudes o comportamiento diferentes?En qu difieren?Qu tamaos tienen?

    Solucin:Investigacin cualitativa exploratoria: encontrar perfiles actitudinales o comportamentales y definir variables.Depuracin de variables mediante investigacin cuantitativa y Factor analysis o Discriminant analysis.Investigacin cuantitativa con variables depuradas: Importancia.Cluster analysis.

  • SegmentacinCluster AnalysisEl Cluster analysis analiza la distancia entre las personas de la muestra, en busca de conglomerados:PotenciaCosto

  • SegmentacinCluster AnalysisLos datos son:

    Donde:xji: importancia que la persona j le asigna al beneficio o atributo i.BENEFICIOSCONSUMIDORES

  • SegmentacinCluster AnalysisHay varias formas de medir la distancia entre dos personas:

    Eucldea:Manhattan:Chebyshev:

    Y varias formas de definir la distancia entre clusters:

  • SegmentacinPrincipales Algoritmos de Cluster AnalysisLinkage:Parte de n puntos y va uniendo los ms cercanos en clusters.

    Ward:La dispersin interna de un cluster es:Parte de n puntos y va uniendo los clusters que menos aumentan la dispersin interna del sistema.

    K-medias:Se definen K semillas.Se asigna cada punto a la semilla o cluster ms cercano y se recalcula su centro.Se itera reasignando cada punto al cluster ms cercano.

  • SegmentacinInterpretacin de los ClustersSe describen los clusters mediante:Variables de segmentacin.Variables socio-demogrficas.Variables psicogrficas.Variables actitudinales o comportamentales.

    Se observa centroide, mximo y mnimo en cada cluster.

    El Discriminant analysis permite identificar las variables que discriminan los clusters.

  • SegmentacinCaso Autos

  • SegmentacinCaso Autos

  • Marketing y Anlisis MultivariadoEntendimiento del consumidor.

    Segmentacin.

    Posicionamiento.

  • PosicionamientoProblema:Cmo percibe el consumidor a las marcas?Hay diferenciacin entre las marcas?

    Solucin:Investigacin cualitativa exploratoria: encontrar variables relevantes y diferenciantes.Depuracin de variables mediante investigacin cuantitativa y Factor analysis.Investigacin cuantitativa: Asociacin variables-marcas, Evaluacin de marcas.Perceptual map:Correspondence analysis.Discriminant analysis.Multidimensional scaling.

  • PosicionamientoCorrespondence Analysis - DatosCada consumidor marca cules son los beneficios asociados a cada marca:

    Luego se suman todas estas tablas generando la Tabla de Contingencia:

    Marca 1Marca 2. . .Marca JBeneficio 1 : :Beneficio I

    Marca 1Marca 2. . .Marca JBeneficio 1f11f12f1J : :Beneficio IfI 1fI 2fI J

  • PosicionamientoTabla de Contingencia Caso: Jabones Ropa

  • PosicionamientoCorrespondence Analysis

  • PosicionamientoCorrespondence AnalysisFrecuencia Real Frecuencia Esperada

  • PosicionamientoCorrespondence AnalysisComparacin entre Marcas

  • PosicionamientoCorrespondence AnalysisComparacin entre Beneficios

  • PosicionamientoCorrespondence Analysispij: frecuencia relativa del beneficio i para la marca j.Descomponiendo P en valores singulares:donde:U de I x (J-1) tiene los autovectores deV de J x (J-1) tiene los autovectores deraices de los autovalores deordenados decrecientemente

  • PosicionamientoCorrespondence AnalysisLas coordenadas de los beneficios son:donde:Si:es la descomposicin singular de PLas coordenadas de las marcas son:Para hacer una representacin bidimensional se toman las dos primeras columnas de Y y de Z.La inercia de los ejes es:

  • Mapa de Posicionamiento