Investigacin de Mercados

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Investigación de Mercados
Profesores Ricardo Montoya - Rodrigo Niño
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Cluster Analysis Idea Básica

• Para agrupar los objetos, es necesario algún tipo
  de medida de similaridad.
• Objetos similares son agrupados juntos y aquellos
  más distintos son puestos en grupos separados.
• Distancia Euclideana
• Enfoque de Clustering
• Clustering jerárquico
• Clustering no jerárquico

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Clustering Jerárquico Unión Simple

• El método de unión simple está basado en la
  distancia más corta. Esta encuentra los dos
  objetos separados por la distancia más corta y
  los coloca en un primer cluster.
• Luego, se busca la siguiente distancia más corta,
  y el tercer individuo se une a los dos primeros o
  se forma un nuevo cluster con los dos individuos
  nuevos.
• El proceso continúa hasta que todos los
  individuos estén en un cluster.
• Este enfoque es también llamado el vecino más
  próximo (the nearest-neighbor).

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Ejemplo
7 clusters
6 clusters
5 clusters
4 clusters
3 clusters
2 clusters
1 cluster
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K-means clustering

• K-means clustering es la técnica de clustering
  más comunmente utilizada.
• Es una técnica iterativa que busca localizar cada
  individuo en el cluster que está más cercano a
  él.
• El número de clusters es elegido por el usuario.
• ejemplo

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Datos
S e g m e n t a c i ó n
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Iteración 1

• Elegir los centros de los tres clusters
  aleatoriamente
• Localizar cada punto en su centro de cluster más
  cercano

S e g m e n t a c i ó n
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Iteración 2

• Calcular nuevamente los centros de los clusters
  desde los centroides escogidos en la iteración 1.
• Localizar cada punto en el centroide que está más
  cerca a él.

S e g m e n t a c i ó n
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Iteración 3

• Recalcular los centros como los centroides
  encontrados en la iteración 2.
• Localizar cada punto en el centroide que está más
  cerca a él.

S e g m e n t a c i ó n
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Iteración 4 y etapa final

• recalcular los centros como los centroides de los
  clusters desde la iteraciónn 3.
• Nada cambió!!
• Ok, está listo.

S e g m e n t a c i ó n
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Perfilamiento

• Una vez que se determinan los segmentos del
  mercado, para hacer cosas accionables se debe
  calcular quién está en cada segmento
  (perfilamiento)
• Aquí es donde se ocupan las variables
  demográficas y de comportamiento para cada
  segmento.
• Util para alcanzar y direccionar los objetivos.
• Nombrar a los segmentos (ej Yuppie Profesional
  - de ciudad - joven)

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Resumen de Segmentación de Mercados

• Agrupar a individuos basado en sus necesidades
  (Psicográficas, etc)
• Describir cada uno de los segmentos mediante el
  perfilamiento de las variables.
• Cuál es el valor de cada segmento?

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• Ejemplo SPSS

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Paises

• ARGENTINA
• BOLIVIA
• BRASIL
• COLOMBIA
• COSTA RICA
• CUBA
• CHILE
• ECUADOR
• EL SALVADOR
• GUATEMALA
• HAITI
• HONDURAS

• MÉXICO
• NICARAGUA
• PANAMÁ
• PARAGUAY
• PERÚ
• R. DOMINICANA
• URUGUAY
• VENEZUELA

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Atributos

• POBLACION URBANA
• TASA DE NATALIDAD
• TASA DE MORTALIDAD
• ESPERANZA DE VIDA
• FECUNDIDAD
• MORTALIDAD INFANTIL

Segmentación según características de los países
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(No Transcript)
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(No Transcript)
18
(No Transcript)
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CLUSTERING JERARQUICO
2 Y 3 CLUSTERS
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K-MEANS CLUSTER
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K-MEANS CLUSTER
3 CLUSTERS