Marketing y An

1
MarketingyAnálisis Multivariado
2
Marketing y Análisis Multivariado
Problema Método
Entendimiento del consumidor Factor analysis Regression analysis
Segmentación Cluster analysis
Posicionamiento Correspondence analysis Discriminant analysis Multidimensional scaling
Diseño de productos Conjoint analysis
Estrategia de precios Conjoint analysis
Marketing mix Regression analysis
3
Marketing y Análisis Multivariado

• Entendimiento del consumidor.
• Segmentación.
• Posicionamiento.

4
Entendimiento del Consumidor

• Problema
• Cuáles son las necesidades del consumidor de una
  categoría?
• Qué tan importante es cada necesidad?
• Solución
• Investigación cualitativa exploratoria.
• Depuración de variables mediante investigación
  cuantitativa y Factor analysis.
• Investigación cuantitativa Importancia y
  Evaluación marcas.
• Regression analysis para derivar la importancia
  de las necesidades.

5
Entendimiento del ConsumidorCaso Insecticidas
Realmente mata los insectos. Se puede permanecer en el ambiente luego de la aplicación.
Me deja tranquila. Tiene olor fuerte.
Puede usarse en el cuarto de los niños. Los insectos no van a aparecer cuando ud tenga visitas.
Mata los insectos rápidamente. Mata los insectos que no están a la vista.
Es para uso preventivo. Puede encontrarse fácilmente en los negocios.
No es tóxico. Un poquito de producto ya resuelve el problema.
Continúa matando insectos por largo tiempo. No deja residuos.
Tiene un envase prático para usar. Evita la reproducción de los insectos.
Mata todo tipo de insectos. Tiene un envase seguro para los niños.
Sólo debe usarse en ambientes grandes y aireados. Me hace sentir que estoy protegiendo a mi familia.
El envase dura más. No se entra en contacto con el veneno cuando se usa.
Es el mejor para insectos rastreros. Demuestra cómo está funcionando.
Es el mejor para insectos voladores.
6
Entendimiento del ConsumidorFactor Analysis

• El modelo de Factor Analysis es
• Donde
• xi importancia del beneficio i. Observable.
• fj factores comunes. No observables (a
  diferencia de regresión).
• ei perturbación aleatoria. No observable.
• aij peso del factor j en el beneficio i.

7
Entendimiento del ConsumidorFactor Analysis

• Que se puede expresar mediante matrices
• Supuestos
• Las variables x y f están estandarizadas (media
  0 y varianza 1).
• f es independiente de e.
• Vei si2

8
Entendimiento del ConsumidorFactor Analysis

• Thurstone demostró que
• Donde R es la matriz de correlaciones de las xi
  reemplazando los 1 de la diagonal por las
  comunalidades hi 1 si2
• El análisis se realiza en dos pasos
• Se encuentra una matriz A que satisfaga la
  ecuación de Thurstone. Métodos Componentes
  Principales, Máxima Verosimilitud, etc.
• Se realiza una rotación de factores para
  encontrar una matriz A que, además de satisfacer
  Thurstone, sea fácilmente interpretable. Métodos
  Varimax, Quartimax, etc.

9
Entendimiento del ConsumidorMétodo de las
Componentes Principales

• Diagonalizando R se obtiene
• Donde por ser R simétrica semi-definida positiva
• lj valores propios positivos o nulos.
• vj vectores propios ortonormales.
• Entonces con
• lj mide la contribución 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 método del factor principal es una variación
  que empieza con una estimación de las
  comunalidades y aplica componentes principales a
  R, iterando hasta estabilizar las comunalidades.

10
Entendimiento del Consumidor Factor Analysis

• Los datos son
• Donde
• xai importancia que la persona a le asigna al
  beneficio o atributo i.

BENEFICIOS
CONSUMIDORES
11
Entendimiento del ConsumidorCaso Insecticidas
Componentes Principales
Valor propio Varianza explicada acumulada
6.92 28
6.46 53
5.33 75
4.07 91
0.20 92
0.19 93
0.17 93
0.15 94


0.04 100
12
Entendimiento del ConsumidorCaso Insecticidas
Componentes Principales
Scree Plot
13
Entendimiento del ConsumidorCaso Insecticidas
Componentes Principales
Realmente mata los insectos. 0.47 0.35 -0.06 0.75
Me deja tranquila. -0.11 0.57 0.19 0.71
Puede usarse en el cuarto de los niños. -0.74 0.41 0.39 0.19
Mata los insectos rápidamente. 0.66 0.50 0.39 0.09
Es para uso preventivo. -0.06 0.69 -0.64 -0.22
No es tóxico. -0.74 0.48 0.34 0.16
Continúa matando insectos por largo tiempo. -0.10 0.65 -0.64 -0.28
Tiene un envase prático para usar. 0.44 0.44 0.58 -0.44
Mata todo tipo de insectos. 0.65 0.54 0.37 0.10
Sólo debe usarse en ambientes grandes y aireados. 0.72 -0.43 -0.42 -0.16
El envase dura más. 0.49 0.43 0.55 -0.44
Es el mejor para insectos rastreros. 0.38 0.58 -0.35 0.55
Es el mejor para insectos voladores. -0.74 0.39 0.43 0.17
Se puede permanecer en el ambiente luego de la aplicación. -0.74 0.44 0.40 0.16
Tiene olor fuerte. 0.83 -0.13 -0.25 0.35
Los insectos no van a aparecer cuando ud tenga visitas. -0.12 0.69 -0.61 -0.22
Mata los insectos que no están a la vista. -0.10 0.69 -0.62 -0.24
Puede encontrarse fácilmente en los negocios. 0.52 0.44 0.52 -0.43
Un poquito de producto ya resuelve el problema. 0.49 0.34 -0.02 0.74
No deja residuos. 0.50 0.46 0.53 -0.43
Evita la reproducción de los insectos. -0.10 0.69 -0.60 -0.28
Tiene un envase seguro para los niños. -0.73 0.44 0.41 0.19
Me hace sentir que estoy protegiendo a mi familia. -0.08 0.68 -0.63 -0.24
No se entra en contacto con el veneno cuando se usa. 0.48 0.45 0.57 -0.39
Demuestra cómo está funcionando. 0.53 0.29 -0.05 0.75
14
Entendimiento del ConsumidorRotación de Factores

• Generalmente es imposible interpretar los
  factores que arroja el método de estimación,
  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 rotación (m x m)

Rotación Ortogonal L es una matriz
ortogonal. Métodos más usados Varimax (Kaiser,
1958). Quartimax (1955).
Rotación oblícua L puede no ser
ortogonal. Métodos más usados Oblimin.
Promax (Hurley-Catell, 1962).
15
Entendimiento del ConsumidorCaso Insecticidas
Rotación Varimax
Realmente mata los insectos. -0.06 0.05 0.01 0.95
Me deja tranquila. 0.57 0.01 0.06 0.74
Puede usarse en el cuarto de los niños. 0.95 -0.05 0.02 -0.02
Mata los insectos rápidamente. -0.08 0.76 -0.01 0.52
Es para uso preventivo. 0.02 0.01 0.96 0.07
No es tóxico. 0.95 -0.02 0.11 -0.02
Continúa matando insectos por largo tiempo. 0.02 0.00 0.96 0.00
Tiene un envase prático para usar. 0.04 0.96 -0.01 -0.05
Mata todo tipo de insectos. -0.06 0.75 0.03 0.54
Sólo debe usarse en ambientes grandes y aireados. -0.95 -0.01 -0.02 0.04
El envase dura más. -0.02 0.96 0.01 -0.03
Es el mejor para insectos rastreros. -0.06 0.02 0.44 0.84
Es el mejor para insectos voladores. 0.96 -0.01 -0.01 -0.05
Se puede permanecer en el ambiente luego de la aplicación. 0.96 0.00 0.05 -0.03
Tiene olor fuerte. -0.72 0.07 -0.09 0.60
Los insectos no van a aparecer cuando ud tenga visitas. 0.08 0.00 0.96 0.05
Mata los insectos que no están a la vista. 0.05 0.01 0.96 0.04
Puede encontrarse fácilmente en los negocios. -0.05 0.96 0.03 0.00
Un poquito de producto ya resuelve el problema. -0.07 0.07 -0.02 0.95
No deja residuos. -0.02 0.96 0.04 0.00
Evita la reproducción de los insectos. 0.06 0.04 0.96 0.01
Tiene un envase seguro para los niños. 0.96 0.00 0.03 0.00
Me hace sentir que estoy protegiendo a mi familia. 0.03 0.01 0.96 0.05
No se entra en contacto con el veneno cuando se usa. 0.02 0.95 -0.01 0.02
Demuestra cómo está funcionando. -0.13 0.05 -0.04 0.95
16
Marketing y Análisis Multivariado

• Entendimiento del consumidor.
• Segmentación.
• Posicionamiento.

17
Segmentación

• Problema
• Hay segmentos de consumidores con actitudes o
  comportamiento diferentes?
• En qué difieren?
• Qué tamaños tienen?
• Solución
• Investigación cualitativa exploratoria encontrar
  perfiles actitudinales o comportamentales y
  definir variables.
• Depuración de variables mediante investigación
  cuantitativa y Factor analysis o Discriminant
  analysis.
• Investigación cuantitativa con variables
  depuradas Importancia.
• Cluster analysis.

18
SegmentaciónCluster Analysis

• El Cluster analysis analiza la distancia entre
  las personas de la muestra, en busca de
  conglomerados

Costo
Potencia
19
SegmentaciónCluster Analysis

• Los datos son
• Donde
• xji importancia que la persona j le asigna al
  beneficio o atributo i.

BENEFICIOS
CONSUMIDORES
20
SegmentaciónCluster Analysis

• Hay varias formas de medir la distancia entre dos
  personas
• Euclídea
• Manhattan
• Chebyshev
• Y varias formas de definir la distancia entre
  clusters

21
SegmentaciónPrincipales Algoritmos de Cluster
Analysis

• Linkage
• Parte de n puntos y va uniendo los más cercanos
  en clusters.
• Ward
• La dispersión interna de un cluster es
• Parte de n puntos y va uniendo los clusters que
  menos aumentan la dispersión interna del sistema.
• K-medias
• Se definen K semillas.
• Se asigna cada punto a la semilla o cluster más
  cercano y se recalcula su centro.
• Se itera reasignando cada punto al cluster más
  cercano.

22
SegmentaciónInterpretación de los Clusters

• Se describen los clusters mediante
• Variables de segmentación.
• Variables socio-demográficas.
• Variables psicográficas.
• Variables actitudinales o comportamentales.
• Se observa centroide, máximo y mínimo en cada
  cluster.
• El Discriminant analysis permite identificar las
  variables que discriminan los clusters.

23
SegmentaciónCaso Autos
Garantía extendida Llantas de aleación
Recomendado Variedad de colores
Terminaciones de calidad Línea elegante
Aire acondicionado Tablero de madera
Audio con CD Tapizado de cuero
Cambios automáticos Aceleración
Cierre centralizado Mecánica avanzada
Dirección servoasistida Potencia
Espacio de carga Velocidad máxima
Espacio interior ABS
Vidrios eléctricos Air bags
Bajo consumo Alarma
Buen precio Barras laterales
Repuestos baratos ESP
Línea moderna Luces antiniebla
24
SegmentaciónCaso Autos
Garantía extendida 4.1 5.7 6.0 7.9 Llantas de aleación 7.0 7.2 4.6 3.0
Recomendado 4.2 5.8 5.9 7.9 Variedad de colores 7.0 7.4 4.9 3.2
Terminaciones 4.2 5.4 5.8 7.7 Línea elegante 8.6 4.0 1.5 1.2
Aire acondicionado 7.9 5.1 6.2 4.8 Tablero de madera 8.6 3.9 1.5 1.2
Audio con CD 8.4 3.1 6.0 3.9 Tapizado de cuero 8.6 4.0 1.5 1.2
Cambios automáticos 4.9 1.4 6.3 4.0 Aceleración 3.2 8.7 1.0 5.2
Cierre centralizado 8.6 2.7 6.2 4.1 Mecánica avanzada 3.2 8.8 1.0 5.1
Dirección asistida 8.6 3.3 6.1 4.1 Potencia 3.2 9.0 1.0 5.1
Espacio de carga 4.9 3.3 8.4 4.1 Velocidad máxima 3.2 8.9 1.0 5.0
Espacio interior 4.9 3.3 8.3 4.1 ABS 5.1 2.8 7.9 7.0
Vidrios eléctricos 8.5 3.2 6.1 4.0 Air bags 5.1 2.7 8.0 7.2
Bajo consumo 2.1 1.2 7.3 8.6 Alarma 4.9 3.0 8.6 6.7
Buen precio 2.2 1.5 7.3 8.8 Barras laterales 5.2 3.1 8.0 7.1
Repuestos baratos 2.2 1.4 7.1 8.7 ESP 5.2 2.8 7.9 7.0
Línea moderna 7.0 7.5 4.9 3.0 Luces antiniebla 5.0 2.8 8.0 7.0
25
Marketing y Análisis Multivariado

• Entendimiento del consumidor.
• Segmentación.
• Posicionamiento.

26
Posicionamiento

• Problema
• Cómo percibe el consumidor a las marcas?
• Hay diferenciación entre las marcas?
• Solución
• Investigación cualitativa exploratoria encontrar
  variables relevantes y diferenciantes.
• Depuración de variables mediante investigación
  cuantitativa y Factor analysis.
• Investigación cuantitativa Asociación
  variables-marcas, Evaluación de marcas.
• Perceptual map
• Correspondence analysis.
• Discriminant analysis.
• Multidimensional scaling.

27
PosicionamientoCorrespondence Analysis - Datos

• Cada consumidor marca cuáles son los beneficios
  asociados a cada marca
• Luego se suman todas estas tablas generando la
  Tabla de Contingencia

Marca 1 Marca 2 . . . Marca J
Beneficio 1


Beneficio I
Marca 1 Marca 2 . . . Marca J
Beneficio 1 f11 f12 f1J


Beneficio I fI 1 fI 2 fI J
28
PosicionamientoTabla de Contingencia Caso
Jabones Ropa
cant. respuestas Ace Ala Ariel Skip Total
Limpia bien la ropa 196 292 267 371 1126
Blanquea la ropa 372 394 129 127 1022
Manchas de salsa 26 59 191 342 618
Manchas de pasto 59 61 192 340 652
Limpia cuellos y puños 27 27 193 340 587
No requiere prelavado 26 24 340 204 594
Deja la ropa suave 6 6 369 63 444
Deja la ropa perfumada 12 20 344 64 440
Mantiene los colores 30 55 201 339 625
No desgasta las telas 36 24 69 115 244
No obstruye la gaveta 31 63 399 373 866
Buen precio 332 282 8 65 687
Total 1153 1307 2702 2743 7905
29
PosicionamientoCorrespondence Analysis
Frecuencia Real Frecuencia Real Frecuencia Real Frecuencia Real Frecuencia Real Frecuencia Esperada Frecuencia Esperada Frecuencia Esperada Frecuencia Esperada Frecuencia Esperada
Ace Ala Ariel Skip Total Ace Ala Ariel Skip Total
2.5 3.7 3.4 4.7 14.2 Limpia 2.1 2.4 4.9 4.9 14.2
4.7 5.0 1.6 1.6 12.9 Blanquea 1.9 2.1 4.4 4.5 12.9
0.3 0.7 2.4 4.3 7.8 Salsa 1.1 1.3 2.7 2.7 7.8
0.7 0.8 2.4 4.3 8.2 Pasto 1.2 1.4 2.8 2.9 8.2
0.3 0.3 2.4 4.3 7.4 Cuellos 1.1 1.2 2.5 2.6 7.4
0.3 0.3 4.3 2.6 7.5 Prelavado 1.1 1.2 2.6 2.6 7.5
0.1 0.1 4.7 0.8 5.6 Suave 0.8 0.9 1.9 1.9 5.6
0.2 0.3 4.4 0.8 5.6 Perfuma 0.8 0.9 1.9 1.9 5.6
0.4 0.7 2.5 4.3 7.9 Colores 1.2 1.3 2.7 2.7 7.9
0.5 0.3 0.9 1.5 3.1 No gasta 0.5 0.5 1.1 1.1 3.1
0.4 0.8 5.0 4.7 11.0 Gaveta 1.6 1.8 3.7 3.8 11.0
4.2 3.6 0.1 0.8 8.7 Precio 1.3 1.4 3.0 3.0 8.7
14.6 16.5 34.2 34.7 100 Total 14.6 16.5 34.2 34.7 100
30
PosicionamientoCorrespondence Analysis
Frecuencia Real Frecuencia Esperada
Ace Ala Ariel Skip
Limpia bien la ropa 0.4 1.3 -1.5 -0.2
Blanquea la ropa 2.8 2.8 -2.8 -2.9
Manchas de salsa -0.8 -0.5 -0.3 1.6
Manchas de pasto -0.5 -0.6 -0.4 1.4
Limpia cuellos y puños -0.7 -0.9 -0.1 1.7
No requiere prelavado -0.8 -0.9 1.7 0.0
Deja la ropa suave -0.7 -0.9 2.7 -1.2
Deja la ropa perfumada -0.7 -0.7 2.4 -1.1
Mantiene los colores -0.8 -0.6 -0.2 1.5
No desgasta las telas 0.0 -0.2 -0.2 0.4
No obstruye la gaveta -1.2 -1.0 1.3 0.9
Buen precio 2.9 2.1 -2.9 -2.2
31
PosicionamientoCorrespondence Analysis
Comparación entre Marcas
cant. respuestas Ace Ala Ariel Skip
Limpia bien la ropa 17 22 10 14
Blanquea la ropa 32 30 5 5
Manchas de salsa 2 5 7 12
Manchas de pasto 5 5 7 12
Limpia cuellos y puños 2 2 7 12
No requiere prelavado 2 2 13 7
Deja la ropa suave 1 0 14 2
Deja la ropa perfumada 1 2 13 2
Mantiene los colores 3 4 7 12
No desgasta las telas 3 2 3 4
No obstruye la gaveta 3 5 15 14
Buen precio 29 22 0 2
Total 100 100 100 100
32
PosicionamientoCorrespondence Analysis
Comparación entre Beneficios
cant. respuestas Ace Ala Ariel Skip Total
Limpia bien la ropa 17 26 24 33 100
Blanquea la ropa 36 39 13 12 100
Manchas de salsa 4 10 31 55 100
Manchas de pasto 9 9 29 52 100
Limpia cuellos y puños 5 5 33 58 100
No requiere prelavado 4 4 57 34 100
Deja la ropa suave 1 1 83 14 100
Deja la ropa perfumada 3 5 78 15 100
Mantiene los colores 5 9 32 54 100
No desgasta las telas 15 10 28 47 100
No obstruye la gaveta 4 7 46 43 100
Buen precio 48 41 1 9 100

33
PosicionamientoCorrespondence Analysis
pij frecuencia relativa del beneficio i
para la marca j.
Descomponiendo P en valores singulares
U de I x (J-1) tiene los autovectores de
donde
V de J x (J-1) tiene los autovectores de
raices de los autovalores de ordenados
decrecientemente
34
PosicionamientoCorrespondence Analysis
Si
es la descomposición singular de P
donde
Las coordenadas de los beneficios son
Las coordenadas de las marcas son
Para hacer una representación bidimensional se
toman las dos primeras columnas de Y y de Z.
La inercia de los ejes es
35
Mapa de Posicionamiento