02 Segmentación - Raúl Beltran

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EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Segmentación
Daniela Zúñiga 
Escuela de Administración PUC
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Contenido
1. Conceptos Básicos
2. Segmentación de k – Medias
3. Casos
• Locales de Comida Rápida
• Telefonía Celular
4. Segmentación Jerárquica
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EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
1. Conceptos Básicos
• Market segmentation involves viewing a heterogeneous market as a 
number of smaller homogeneous markets, in response to differing 
preferences, attributable to the desires of consumers for more precise 
satisfaction of their varying wants 
Smith (1956, Journal of Marketing) 
Escuela de Administración, PUC
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EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Tipos de Segmentación
Escuela de Administración, PUC
4
Segmentación
Características de los 
Consumidores
Características de los 
Consumidores 
Relativas al Producto/Servicio
A – priori 
A – posteriori 
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Cálculo de distancias Euclideana
Escuela de Administración, PUC
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EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Pregunta
Escuela de Administración, PUC
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Segmentación
Características de los 
Consumidores
Características de los 
Consumidores 
Relativas al Producto/Servicio
A – priori 
A B
A – posteriori 
C D
¿A qué cuadrante corresponden las siguientes segmentaciones?
• Según si son clientes abonados o no abonados : A B C D
• Según la disposición a pagar por el producto : A B C D
• Según si el cliente es de perfil innovador o no : A B C D
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Ejemplo
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Escu
ela 
de 
Ad
mini
stra
ción
, 
PUCProcter & Gamble acaba de desarrollar una nueva colección Pantene para cabellos 
con rizos definidos. Como el producto está orientado a un segmento muy específico, 
el rol de la segmentación de mercado en este caso es nulo. ¿Está usted de acuerdo? 
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Metodología General de Segmentación
• Definir variables de segmentación o bases 
• Aplicar metodología estadística 
• Describir el perfil de los segmentos con variables auxiliares 
• Seleccionar segmentos de valor 
– Tamaño, disposición a pagar, costos de servir 
– Distinguible de otros segmentos 
– Accesible por los canales de distribución y promoción 
– Compatible con los intereses de la organización 
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Representación Gráfica
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Fórmula Distancia entre Puntos a y b
Preguntas
Segmentos Según Importancia Precio y Calidad
1. Un consumidor tiene importancia 6 en Precio y 5 en
Calidad. ¿A qué distancia está del segmento 1?
a) 4,2 b) 0 c) 6 d) 18 
2. Si las distancias a los segmentos Seg 2, Seg 3 y Seg 4
son: 5; 2,2 y 2 respectivamente. ¿A qué segmento
pertenece el consumidor?
a) Seg 2 b) Seg 3 c) Seg 4
𝑑 𝑎, 𝑏 = 𝑎1 − 𝑏1
2 + 𝑎2 − 𝑏2
2
a: (a1, a2) b:(b1,b2) 
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Segmentación de k-medias
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• Se define a priori el valor de k : número de segmentos 
• Se asigna inicialmente cada elemento a un segmento 
• Se calcula la suma de las distancias de los elementos al 
centro de su segmento 
• Se reasignan los elementos de manera de minimizar la 
suma de las distancias de los elementos a los centros 
correspondientes 
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Criterios Estadísticos para Seleccionar k
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• Índice F
• Estadígrafo R2
Interior Promedio Distancia
Exterior Promedio Distancia
=kF
1kInterior Promedio Distancia
kInterior Promedio Distancia
12
=
−=R
En Stata el índice F equivale al índice Calinski–Harabasz pseudo- ´ F
Sintaxis
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Ejemplo
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Otros Criterios para la Selección de k
• Número de segmentos
• Tamaño de segmentos
• Identificación de segmentos
– Variables Base 
– Variables de Caracterización
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3. Locales de Comida Rápida
• Estudio de mercado sobre locales de comida rápida
• 617 encuestas a jóvenes de 18 a 25 años de GSE ABC1 y C2
• Los atributos más importantes : precio, rapidez, higiene, sabor, 
ubicación
• Escala de suma constante entre todos los atributos
Escu
ela 
de 
Ad
mini
stra
ción
, 
PUC
Precio Rapidez Higiene Sabor Ubicación
Promedio 25.5 15.7 19.3 28.3 11.3
Desv.Est. 11.1 7.3 9.2 11.0 6.3
Mín 0 0 0 0 0
Max 70 50 60 60 45
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Locales de Comida Rápida
0
20
40
60
80
100
0 20 40 60 80 100
P
re
ci
o
Sabor
Importancia de Precio y Sabor
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Índice F
100
120
140
160
0 2 4 6 8 10 12
F
k
Índice F Según Número de Segmentos
Interior Promedio Distancia
Exterior Promedio Distancia
Fk =
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Análisis Estadístico
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Métodos Estadísticos
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H0 : las variables son independientes
H1 : las variables son dependientes
Variable Dependiente 
Cualitativa
Variable Dependiente 
Cuantitativa
Variable Independiente 
Cualitativa
Tablas de Contingencia
Análisis 
de Medias
Variable Independiente 
Cuantitativa
Análisis de 
Correlación/Regresión
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Caso : Estudio de Noticiarios TV 
• Estudio de conductas de consumo y de posicionamiento de los 
noticiarios centrales de la TV
• Encuestas telefónicas a 1.056 hogares 
• Variables medidas :
– Segmentación : Edad, Sexo y GSE.
– Consumo categoría: días/semana y minutos/día ve un noticiero.
– Consumo de noticieros según Canal
– Preferencias
– Evaluación de noticieros
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Tablas de Contingencia
• Análisis de la relación entre dos variables cualitativas
• H0 :Las variables son independientes 
Las proporciones de los grupos son iguales
• Test Chi – 2 para aceptar o rechazar H0 con nivel de 
significancia del 5%. Rechazar H0 si 
– Valor p es menor al 5%
– Chi – 2 es grande ( relativo a valor de tabla )
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Tiempo Ve Noticias Según GSE
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Tiempo \ GSE ABC1 C2 C3 D Total
0 – 14 m.
16
0,056
13
0,052
9
0,035
15
0,056
53
0,050
15 – 29 m.
46
0,161
30
0,121
37
0,144
30
0,113
143
0,135
30 – 44 m.
79
0,277
72
0,290
66
0,257
66
0,248
283
0,268
45 – 60 m.
144
0,505
133
0,536
145
0,564
155
0,583
577
0,546
Total
285
1,000
248
1,000
257
1,000
266
1,000
1.056
1,000
(*) Observado y Relativo, Chi – 2 = 7,3; Chi – 2 (Tabla) = 16,9 ; p = 0,602
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Tiempo Ve Noticias Según Edad
Escuela de Administración, PUC
23
Tiempo \ Edad 13 – 24 25 – 35 35 – 50 51 – Total
0 – 14 m.
16
0,058
12
0,059
17
0,061
8
0,027
53
0,050
15 – 29 m.
59
0,215
30
0,146
33
0,118
21
0,071
143
0,135
30 – 44 m.
97
0,354
58
0,283
79
0,282
49
0,165
283
0,268
45 – 60 m.
102
0,372
105
0,515
151
0,539
219
0,737
577
0,546
Total
274
1,000
205
1,000
280
1,000
262
1,000
1.056
1,000
(*) Observado y Relativo ; Chi – 2 = 82,6 ; Chi – 2 (Tabla) = 16,9 ; p = 0,000
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Tiempo Ve Noticias Según Sexo
Escuela de Administración, PUC
24
Tiempo \ Sexo Femenino Masculino Total
0 – 14 m.
35
0,058
18
0,040
53
0,052
15 – 29 m.
77
0,127
66
0,147
143
0,135
30 – 44 m.
150
0,248
133
0,296
283
0,268
45 – 60 m.
344
0,568
233
0,518
577
0,546
Total
606
1,000
450
1,000
1.056
1,000
(*) Observado y Relativo ; Chi– 2 = 5,8 ; Chi – 2 (Tabla) = 7,8 ; p = 0,124
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Noticiero Preferido Según GSE
Escuela de Administración, PUC
25
Preferencia \ GSE ABC1 C2 C3 D Total
Canal 7
72
0,253
68
0,274
77
0,300
107
0,402
324
0,307
Canal 9
37
0,130
31
0,125
33
0,128
47
0,177
148
0,140
Canal 11
57
0,200
68
0,274
85
0,331
63
0,237
273
0,259
Canal 13
119
0,418
81
0,327
62
0,241
49
0,184
311
0,295
Total
285
1,000
248
1,000
257
1,000
402
1,000
1.056
1,000
(*) Observado y Relativo, Chi – 2 = 53,6 ; Chi – 2 (Tabla) = 16,9 ; p = 0,000
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Noticiero Preferido Según Edad
Escuela de Administración, PUC
26
Preferencia \ Edad 13 – 24 25 – 35 35 – 50 51 – Total
Canal 7
87
0,318
66
0,322
69
0,246
102
0,344
324
0,307
Canal 9
36
0,131
30
0,146
49
0,175
33
0,111
148
0,140
Canal 11
54
0,197
57
0,278
78
0,279
84
0,283
273
0,256
Canal 13
97
0,354
52
0,254
84
0,300
78
0,263
311
0,295
Total
274
1,000
205
1,000
280
1,000
297
1,000
1.056
1,000
(*) Observado y Relativo ; Chi – 2 = 20,3 ; Chi – 2 (Tabla) = 16,9 ; p = 0,017
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Noticiero Preferido Según Sexo
Escuela de Administración, PUC
27
Preferencia \ Sexo Femenino Masculino Total
Canal 7
189
0.312
135
0,300
324
0,301
Canal 9
70
0,116
78
0,173
148
0,140
Canal 11
130
0,215
143
0,318
273
0,259
Canal 13
217
0,358
94
0,209
311
0,295
Total
606
1,000
450
1,000
1.056
1,000
(*) Observado y Relativo ; Chi – 2 = 36,5 ; Chi – 2 (Tabla) = 7,8 ; p = 0,000
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Análisis de Diferencia de Medias (ANOVA)
• Análisis de la relación entre una variable cuantitativa 
(dependiente) y una variable cualitativa (independiente)
• H0 : Las variables son independientes 
Las medias de los grupos son iguales
• Test F (Anova) para aceptar o rechazar H0 con nivel de 
significancia del 5%. Rechazar H0 si 
– F es grande ( relativo a valor de tabla )
– Valor p es menor al 5%
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EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Evaluación Global Teletrece
Escuela de Administración, PUC
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GSE* ABC1 C2 C3 D Total
n 274 234 240 251 999
Medias 5,38 5,48 5,50 5,35
Desv. Est. 1,33 1,20 1,26 1,49
(*) Notas de 1 a 7 ; F = 0,81 ; F (Tabla) = 2,62 ; p = 0,490. 
EDAD* 13 – 24 25 – 35 36 – 50 51 – Total
n 267 198 261 273 999
Medias 5,62 5,31 5,33 5,44
Desv. Est. 1,16 1,28 1,52 1,30
(*) Notas de 1 a 7; F = 2,92 ; F (Tabla) = 2,62 ; p = 0,033. Diferencias significativas sólo entre 13-24 y 25-35.
SEXO* Femenino Masculino Total
n 573 426 999
Medias 5,69 5,09
Desv. Est. 1,19 1,43
(*) Notas de 1 a 7 F = 53,5 ; F (Tabla) = 3,85 ; p = 0,000. 
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Resultados Segmentación
Segmento 1 2 3 4 5 Total p
n% 27 24 25 15 9 100
Precio 19.7 15.3 28.6 23.8 47.3 25.5 0.000
Rapidez 12.3 13.7 13.0 22.5 14.1 15.7 0.000
Higiene 14.3 33.4 15.5 21.2 12.7 19.3 0.000
Sabor 44.5 28.1 28.7 20.4 18.2 28.3 0.000
Ubicación 9.1 9.6 14.1 12.5 8.1 11.3 0.000
Análisis Horizontal y Vertical
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Análisis de Caracterización o 
Identificación
Segmento 1 2 3 4 5 Total Valor p
Edad 21,5 21,7 21,8 21,3 21,3 21.6 0.094
Visitas 1,29 1,23 1,21 1,33 1,16 1.3 0.600
% Hombre 58 55 43 49 66 53 0.003
% Estudia 94 85 90 90 94 90 0.208
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Clasificación Consumidores
Escuela de Administración, PUC
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0 100 200 300 400 500
P
ro
b
ab
ili
d
ad
Consumidores
Precio Rapidez Higiene Sabor Ubicación
Nuevo Consumidor 25 15 10 30 20
Segmento Distancia Probabilidad
1 19.6 0.18
2 27.5 0.13
3 9.2 0.38
4 18.2 0.19
5 28.1 0.12
Probabilidad Según Consumidor
Probabilidad Nuevo Consumidor
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Caso: Telefonía Celular
Escuela de Administración, PUC
33
• Población objetivo : Jóvenes de 18 a 25 años del GSE ABC1 
• Razones para usar celular en escala Likert 1 a 5 
• Muestreo por Conveniencia 
• Variables de Identificación : Sexo, Edad, Actividad 
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Caso: Telefonía Celular 
Selección Número de Segmentos 
Escuela de Administración, PUC
34
0
3
6
9
12
15
0 2 4 6 8 10 12
F
k
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Caso: Telefonía Celular 
Solución k = 5 Segmentos 
Escuela de Administración, PUC
35
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Caso: Telefonía Celular 
Variables de Caracterización 
Escuela de Administración, PUC
36
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
4. Segmentación Jerárquica
• Se calculan distancias entre todos los pares posibles 
• Inicialmente hay n grupos o elementos
• Se implementa un procedimiento paso-a-paso 
– En cada paso se hace una, y sólo una, agrupación de los dos 
elementos más cercanos 
– Nunca se particiona un grupo 
– Se finaliza el procedimiento cuando se tiene 1 grupo 
• Se analizan las uniones y se selecciona la partición 
óptima 
Escuela de Administración, PUC
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EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Ejemplo : Satisfacción Clientes de Banco
Escuela de Administración, PUC
38
Clientes Empresas evalúan satisfacción, en escala de 1 a 10, con dos 
atributos del servicio del banco
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Ejemplo : Satisfacción Clientes de Banco 
Matriz de Distancias
Escuela de Administración, PUC
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Ejemplo : Satisfacción Clientes de Banco 
Segmentación Jerárquica
Escuela de Administración, PUC
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Ejemplo : Satisfacción Clientes de Banco 
Número Óptimo de Segmentos
Escuela de Administración, PUC
41
• Número de segmentos
• Máximo diferencial de distancias
• Interpretación de segmentos
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Ejemplo : Segmentación Clientes de Banco 
Dendograma y Análisis de Medias
Escuela de Administración, PUC
42
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
Ejemplo: Locales Comida Rápida
Índice F
0
1
0
2
0
3
0
4
0
5
0
D
is
ta
n
c
ia
G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 G11 G12
Dendrograma
0
10
20
30
40
50
0 2 4 6 8 10 12
F
k
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
K-medias en Stata
Paso a Paso
• Estandarizar variables de segmentación
• Generar Clusters:
Daniela Zúñiga Valenzuela - Escuela de Administración PUC
44
EAA331A-3 CLASE 2: SEGMENTACIÓN 2020
K-medias en Stata
• Calcular Pseudo-F
• Tabular variables de segmentación y de caracterización 
para cada solución k
– tabstat var1 var2 …, by (clname) statistics(mean n)
• ANOVA
– oneway var1 clname, tabulate
Daniela Zúñiga Valenzuela - Escuela de Administración PUC
45