Resumen Prueba 2 - Erika Hurtado Valladares

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Resumen Prueba 2: Mercados II (Zúñiga) @luchomunozm 
 
CLASE 1: DATOS DE PANEL 
 
A mayor periodo de tiempo, los datos tienen tendencia a subir. Debo definirlos bien. 
 
Tipos de estudios cuantitativos: 
- Corte transversal: En un momento de tiempo (ej: posicionamiento) 
- Longitudinales: En el tiempo (Más ventajoso, más robusto, menor varianza) 
 
Ventajas de un panel: Permite ver preferencias, switching, tiene menos varianza. 
 
Medidas de desempeño de Marca (BPM) 
 
Ejemplos de paneles: 
❏ Kantar World Panel (más usado en chile) 
❏ Homescan de Nielsen 
 
OJO​: esto nos servirá para evaluar desempeño sólo en productos de ​consumo masivo 
 
Análisis de medidas de desempeño de marca 
1. Participación de mercado​: Ventas producto / ventas categoría 
2. Penetración​: Cantidad de gente del total que alguna vez compró la categoría o la marca 
3. Compra promedio (frecuencia) 
4. Share of requirement / Share of wallet:​ De una persona que compra mi marca, % gastado en una 
marca sobre la categoría 
5. Switching o compradores cruzados​: De los que compran mi marca, cuántos compran la otra 
6. Tasa de cierre​: % de gente que efectivamente compró de una categoría en mi tienda.ç 
 
Dos fenómenos que observaremos: 
- Double Jeopardy:​ Mayor participación de mercado, mayor lealtad 
- Monopolio natural​: Light users comprarán la marca más conocida cuando tengan menor frecuencia 
de compra 
 
Viendo una tabla de Participación de Mercado (%) y Cambios de marca (%): 
- Diagonal nos indica la lealtad 
- Atracción son los clientes que ganó una marca 
 
Matriz de Transición y Predicción de PMs 
1. Nos permite predecir participaciones de mercado 
2. Supuestos necesarios: 
- Solo última compra tiene influencia sobre la compra presente 
- Matriz de transición es constante 
3. Para hacer cálculo de participación de mercado en periodo siguiente, multiplicamos matriz 
participaciones de mercados en periodo actual por la matriz de transición. 
4. Notaremos que las participaciones de mercado convergen en el largo plazo 
 
 
 
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Modelo de Frecuencia: Poisson - Gamma 
Nos permite calcular la tasa de compra 
Estimación vía máxima verosiilitud 
 
La intensidad de compra promedio (lambda) distribuye gamma, entre los clientes. 
amma (r, )λ ~ G s 
, >0(λ|r, )g s = Γ(r)
s λ er r−1 −sλ λ 
{ Recuerde: =(r-1)! }(r)Γ 
 
(r,s) son parámetros sin significado alguno, con ellos podemos obtener 
● Media de las compras: (λ) r/sE = 
● Media de la varianza: (λ) /sV = r 2 
 
En gráfico de tasa de compra y frecuencia notamos que: 
- A menor r, los hogares serán intensos en la categoría 
- A mayor r, y menor r, habrá mayor variabilidad 
 
Probabilidad de comprar X unidades, para un consumidor promedio 
; T=trimestre; si es 1 año=4.(X ) P = x = Γ(r+x)Γ(r) Γ(x+1)[ ss+T ]
r( Tα+T )
x 
Si tenemos X=0 unidades… 
; ; (X )P = 0 = ( )ss+T
r (x) T E = s
r (n) T (1 )V = s
r + s
T 
 
Para un consumidor que realizó x compras en un periodo previo, los resultados anteriores se usan con: 
- r*= r+x 
- s*= s+x 
 
Estimación de r,s se puede hacer con la penetración y la media (sistema de ecuaciones), o usando máxima 
verosimilitud (difícil). 
 
(r,s) nos permiten calcular indicadores para: 
- Penetración 
- Compra promedio 
- Frecuencia de compra 
 
CLASE 2: MODELOS DE ELECCIÓN DE MARCA 
 
Modelo Logístico 
Trata de modelar elección de una persona (por ejemplo: 1 si, 0 no) 
b x x ..)U ij = ( 1 1ij + b2 2ij + . + eij 
Utilidad total = (utilidad predecible) + (residuo/error) 
 
Modelo tiene constante por la marca, que se representa con las variables de la forma 
 para marca jX ij = 1 
 otros0 
 
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El modelo ve el efecto del valor agregado de una marca. 
 debe maximizar la utilidad para la persona que eligió una marca.β 
Si una marca es más valiosa que otra, en ejemplo con tres marcas, b1,b2<0 
 
OJO​: Este modelo no sirve para marcas con mucho o poco poder de mercado. 
 
Medidas de calidad: % de clasificación correctas 
 
Estimación y bondad de Ajuste 
 
Estimación Máxima Verosimilitud 
Revisamos el modelo y obtenemos las estimaciones. 
Dejaremos incluidas las variables cuyo p<0,05. 
 
Para expresar el valor de marca, es como que hiciéramos que no exista una marca y después la 
agregamos. 
 
Supuesto del modelo: Independencia de Alternativas Irrelevantes (IIA) 
- Funciona más en commodities. Con diferenciación no tanto. (Ej donde no se cumple: Elecciones 
políticas, bebidas Cola) 
- Si una marca se retira, deberían subir proporcionalmente las otras en sus indicadores, de acuerdo a 
su participación actual. 
 
Recuerde: Todo parte del modelo logístico. Ahí salen modelos de transporte, de lealtad, etc. 
 
CLASE 3: MODELOS DE BASS 
Modelos de demanda de productos nuevos 
 
Modelo de BASS 
 
Nos sirve para: 
- Estimar el potencial de un producto 
- Analizar características del proceso de penetración (adopción) o difusión de un nuevo producto 
- Predecir el mercado en forma dinámica 
 
Alcances de esta metodología: 
- No tenemos observaciones históricas de ventas o se dispone de muy pocas observaciones 
históricas 
- Se analiza la primera compra 
- Se ajusta mejor a bienes durables (1 sola compra) 
 
Supuestos: 
- Existe número máximo de compradores, fijo = N 
- Cliente adopta el producto en un periodo o decide esperar, todos eventualmente adoptan 
- Solo ocurren primeras compras, no reemplazo, no repetición 
- Impacto de boca a boca siempre es el mismo 
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Formulación del modelo 
F (t)f (t)1−F (t) = p + q 
 
Probabilidad de adoptar en t, condicional en no haber adoptado hasta t = contribución de innovadores + contribución de imitadores 
 
Proporción instantánea de adaptadores: 
(t) p F (t))(1 (t)) ; p (innovación); q (imitación); F (0)f = ( + q − F > 0 ≥ 0 = 0 
 
Mercado potencial 
(t) (t) x NN = F 
 
Tiempo en que la tasa de adopción (ventas) es máxima 
 ln ( )t * = 1p+q p
q 
 
La medida p/q nos indica cuán tan “innovador” es el mercado. 
 
Estimación de Coeficientes 
- N se puede determinar exógenamente 
- Sin datos históricos, p y q, se pueden estimar por analogías con otros productos 
- Con datos históricos, p,q,N se pueden estimar minimizando la diferencia entre nuevos adoptadores 
observados y adoptadores determinados por el modelo 
 
Extensiones del Modelos de Bass 
 
1. Modelo de Norton-Bass 
- Varias generaciones de un producto tecnológico 
- Se incorporan variables de decisión (ej: publicidad, precios) 
- Mercados potenciales no necesariamente venden 
- Procesos de adopción se asumen iguales (mismos p,q y por ende mismo F(t)) 
 
Ejemplo: Nos sirve para ver si es mejor lanzar la segunda generación del producto antes o después. 
 
2. Modelo de Bass Generalizado tipo I 
 
En difusión o penetración: ; donde x(t) es el esfuerzo de marketing que (t) p F (t) x(t) )(1 (t)) f = ( + q − F 
modifica la tasa de adopción. 
 
(t) 1[Δ% precio(t)] 2[max(0, % Publicidad(t)]x = 1 + β + β Δ 
 
Valores típicos de elasticidades: 
- Precio -2<B1<-1 
- Publicidad 0,5<B2<1 
 
 
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3. Modelo de Bass Generalizado tipo II 
 
Mercado potencial crece por crecimiento natural o precio. 
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