04 Posicionamiento - Raúl Beltran

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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Análisis de Posicionamiento
Daniela Zúñiga 
Escuela de Administración PUC
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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Contenido
1. Conceptos Básicos
2. Análisis de Factores 
3. Análisis de Preferencias
4. Escalamiento Multidimensional (MDS)
Escuela de Administración, PUC
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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1. Conceptos Básicos
Posicionar objetos en un mapa de acuerdo a las percepciones de 
los consumidores
• ¿Cuántas dimensiones usan los consumidores para posicionar un
objeto?
• ¿Cuáles son estas dimensiones?
• ¿Cómo se posicionan los objetos en estas dimensiones?
• ¿Qué posiciones en el mapa son las preferidas?
Escuela de Administración, PUC
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Uso de Mapas Perceptuales 
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• Herramienta para representar estructura 
competitiva en un mercado 
• Resumen información relevante sobre: 
– Atributos (dimensiones) importantes
– Cómo perciben consumidores a distintos 
competidores en estos atributos
– Intensidad de competencia
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Mapa de Posicionamiento
Pablo Marshall Escuela de Administración, PUC 5
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
PremiumEconómica
Light
Fuerte
•
Meister Brau
Stroh’s
•
•
•
Beck’s
• Heineken
Old Milwaukee
•
Miller •
Coors
•
Michelob•
Miller 
Lite
• Coors 
Light•
Old
Milwaukee Light
•
Budweiser
Mapa Perceptual para el Mercado de Cerveza en
EEUU
Moore & Pessemier (1993)
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Popular con 
HombresFuerte
Ocasiones
especiales Comida
Fuera de casa Premium
Popular 
con 
Mujeres
Light
Color
Pálido
Asequible
Buen valor
Trabajador
Manual
Mucho cuerpo
PremiumEconómica
Light
Fuerte
•
Meister Brau
Stroh’s
•
•
•
Beck’s
• Heineken
Old Milwaukee
•
Miller •
Coors
•
Michelob•
Miller 
Lite
• Coors 
Light•
Old
Milwaukee Light
•
Budweiser
Menos
llenadora
Mapa Perceptual para el Mercado de Cerveza en
EEUU
Moore & Pessemier (1993)
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Mapas Perceptuales: Interpretación
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• Distancias entre productos representan cuán cerca se 
encuentran los productos en la mente de los clientes
• Ejes del mapa sugieren dimensiones subyacentes que 
caracterizan cómo consumidores diferencian entre 
alternativas
• Vectores (usados para representar atributos) indican 
tanto magnitud como dirección
• Ángulo entre vectores indica correlación entre atributos
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Usos de Mapas Perceptuales
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• Decisiones de posicionamiento general
• Decisiones sobre nuevos productos
– Comprensión de estructura de Mercado
– Probar dónde sería percibido un nuevo 
producto
– Servir de guía a I+D para servir mejor a 
consumidores
• Verificar visión de la gerencia
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Metodologías para generar Mapas Perceptuales
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• Dos clases de metodología
– Métodos basados en la evaluación de 
atributos
• Análisis Factorial
– Métodos basados en juicios de similitud
• Escalamiento multidimensional
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Mapa de Posicionamiento
Pablo Marshall Escuela de Administración, PUC 11
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Análisis de Factores
Caso de Juguetes Infantiles
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• Supongamos que queremos entender las 
percepciones de los consumidores hacia los 
juguetes infantiles
• Estudios cualitativos revelan que el segmento 
objetivo evalúa los juguetes en base a 5 atributos:
1. Mantiene la atención del niño
2. Promueve la interacción social
3. Estimula el pensamiento lógico
4. Ayuda a la coordinación
5. Hace ruidos interesantes
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Juguetes Infantiles Alternativos
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Caso de Juguetes Infantiles
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• Encuesta a una muestra de consumidores
• ¿En qué medida está Ud. de acuerdo o en desacuerdo con las 
siguientes afirmaciones acerca de los siguientes juguetes: Puzzle, 
Pistola de Agua, Teléfono de juguete?:
Muy en Ni de acuerdo Muy
desacuerdo En desacuerdo ni en desacuerdo De acuerdo de acuerdo
1. Mantiene la atención del niño 1. 2. 3. 4. 5.
2. Promueve la interacción social 1. 2. 3. 4. 5.
3. Estimula el pensamiento lógico 1. 2. 3. 4. 5.
4. Ayuda a la coordinación 1. 2. 3. 4. 5.
5. Hace sonidos interesantes 1. 2. 3. 4 5.
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Caso de Juguetes Infantiles
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• Evaluaciones promedio:
Pregunta 1 Pregunta 2 Pregunta 3 Pregunta 4 Pregunta 5
Atención Interacción Lógica Coordinación Sonidos
Puzzle 3 1 5 2 1
Pistola de Agua 4 3 1 4 3
Teléfono de Juguete 2 4 3 4 5
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Idea del Análisis de Factores
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• Una premisa básica del análisis factorial es que existen 
dimensiones subyacentes a los atributos
• ¿En qué dimensiones podríamos agrupar los atributos 
anteriores?
x2 x3 x4 x5 x6x1Variables observables
F1 F3F2Factores latentes
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Factores y Atributos en Caso Juguetes
Método “Intuitivo”
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• Postulamos dos factores subyacentes a los atributos:
– Fascinación 1. Atención 4. Coordinación 5. Sonidos
– Educación 2. Interacción social 3. Pensamiento lógico
• Formamos factores simplemente usando un promedio simple de los 
atributos asociados a cada factor
( ) ( )
( ) ( ) ( ) SCAF
LIE
XXXF
XXF
3/13/13/1
2/12/1
++=
+=
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Caso de Juguetes Infantiles
Pregunta 1 Pregunta 2 Pregunta 3 Pregunta 4 Pregunta 5
Atención Interacción Lógica Coordinación Sonidos
Puzzle 3 1 5 2 1
Pistola de Agua 4 3 1 4 3
Teléfono de Juguete 2 4 3 4 5
18
EFFF
FF
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Factores y Atributos en Caso Juguetes
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• Puntajes de Factores
F2 F1
Educación Fascinación
Puzzle 3 2
Pistola de Agua 2 3.7
Teléfono de Juguete 3.5 3.7
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Mapa Perceptual Juguetes
Método “Intuitivo”
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Puzzle
Pistola de Agua Teléfono de Juguete
0
1
2
3
4
5
F
a
s
c
in
a
c
ió
n
0 1 2 3 4 5
Educación
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Ejemplo 2: Actitud hacia internet
Item Media Desv. Est Correlación
A Internet es entretenida para mi 4,02 0,85 0,78
B Me gusta navegar por Internet 3,67 1,00 0,73
C Disfruto navegando por Internet 3,71 0,92 0,82
D La información obtenida de Internet es útil para mi 4,46 0,63 0,62
E Aprendo mucho en Internet 3,82 0,91 0,55
F Internet permite obtener información fácilmente 4,42 0,66 0,27
G Internet es muy ordenada 3,38 1,10 0,39
H Navegar por Internet es un agrado para mi 4,13 0,82 0,74
I Internet no es desconcertante para mi 4,13 0,88 0,63
Total 35,73 4,77
Muestra de n = 55 jóvenes ABC1 – C2 ; escala Likert de 1 a 5 ; correlaciones con el total ;
coeficiente α = 0,78 ; coeficiente α (sin F , G) = 0,83
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¿Qué es el Análisis de Factores?
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• Método de reducción de la dimensionalidad
• Objetivo: reducir un conjunto de variables 
observables (atributos), X1, X2,…, XP en un 
conjunto de dimensiones latentes F1, F2,…, FR
(R < P) que combinan las variables observables 
capturando la mayor parte de la información 
que contienen 
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Modelo Factorial: Notación y Terminología
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• Xi son variables observables (atributos) i = 1,…,P
• fj son factores comunes (no observables) j = 1,…,R
• ei son errores (factor específico a la variable i)
• lij son coeficientes (“factor loadings”): carga de la 
variable i en el factor j
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• Supuestos:
     
     
  0fe
Ψeee0e
Ifff0f
=
===
===
,Cov
diagonal) (matriz Var ,
Var ,
EE
EE R
Modelo Factorial: Notación Matricial
𝑿 = 𝐿𝒇 + 𝒆
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Modelo Factorial: Notación Matricial
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  ΨLLΣX +==Var
• Supuestosanteriores implican:
 
 
específicavarianza dcomunalida
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2
2
1 ... iiRii
XVar
i lll
i
 ++++=
  
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Métodos de Estimación
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• Objetivo: Estimación de “loadings” 
• Métodos alternativos:
– Método de factores principales
– Máxima verosimilitud
• Detalles de estimación fuera del ámbito 
de este curso
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• Estandarizar variables originales
• Determinar el número de factores 
• Estimar los factores 
Fj = aj0 + aj1 Y1 + aj2 Y2 + aj3 Y3 + … + ajp Yp
• Interpretar los factores 
• Evaluar la calidad global de la solución
Metodología
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Ejemplo: Actitud hacia internet
Matriz de Correlaciones
A B C D E F G H I
A 1,00
B 0,75* 1,00
C 0,72* 0,84* 1,00
D 0,36* 0,27* 0,36* 1,00
E 0,22 0,20 0,40* 0,44* 1,00
F 0,19 -0,01 -0,04 0,29* 0,26 1,00
G 0,10 -0,02 0,10 0,22 0,10 0,06 1,00
H 0,58* 0,60* 0,62* 0,42* 0,21 0,00 0,21 1,00
I 0,37* 0,32* 0,41* 0,29* 0,31* 0,07 0,28* 0,41* 1,00
(*) Correlaciones significativas al 5%
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Número de factores
• Maximizar la varianza total explicada
• Seleccionar factores con varianza mayor que el promedio : 1
• Interpretación de factores
Factor Varianza % % Acumulado
1 3,78 42,0 42,0
2 1,43 15,9 57,9
3 1,07 11,9 69,8
4 0,79 8,8 78,6
5 0,65 7,2 85,8
6 0,55 6,1 91,9
7 0,37 4,1 96,0
8 0,24 2,7 98,7
9 0,12 1,3 100,0
Total 9,00 100,0
1 2 3 4 5 6 7 8 9
0
1
2
3
4
Factor
V
a
ri
a
n
z
a
Gráfico Scree
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Interpretación de factores
• Calcular las cargas o loadings : correlaciones entre las variables 
originales y los factores 
• Asociar cada variable original al factor con la mayor correlación en 
valor absoluto
• Asignar a cada factor una interpretación según las variables 
asociadas
• Si la interpretación es difícil intentar una rotación de los factores o 
variar el número de factores
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Ejemplo: Actitud hacia internet
Variable Factor 1 Factor 2 Factor 3 Comunalidad
A -0,83 0,19 -0,15 0,743
B -0,82 0,43 -0,16 0,873
C -0,88 0,27 -0,06 0,852
D -0,60 -0,49 -0,08 0,601
E -0,50 -0,49 -0,23 0,541
F -0,17 -0,66 -0,47 0,686
G -0,24 -0,41 0,76 0,798
H -0,78 0,14 0,18 0,659
I -0,60 -0,18 0,38 0,528
Varianza % 42,0 15,9 11,9 69,8
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Rotación de factores
• La solución del análisis de factores no es única
• Una transformación lineal de los factores (rotación de factores) 
pretende hacer más fácil la interpretación de los factores
• La rotación varimax maximiza la correlación de las variables con 
uno de los factores y minimiza la correlación con los otros.
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Ejemplo: Actitud hacia internet
Solución rotada varimax
Variable Factor 1 Factor 2 Factor 3 Comunalidad
A 0,83 0,22 -0,05 0,743
B 0,93 0,03 0,05 0,873
C 0,91 0,13 -0,12 0,852
D 0,31 0,64 -0,30 0,601
E 0,23 0,68 -0,15 0,541
F -0,11 0,82 0,09 0,686
G -0,06 0,05 -0,89 0,798
H 0,73 0,08 -0,34 0,659
I 0,40 0,17 -0,58 0,528
Varianza % 36,1 18,3 15,4 69,8
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Evaluación Global de la solución
• Varianza Total : Proporción de la varianza total explicada por los 
factores
• Comunalidad : Proporción de la varianza de cada variable explicada 
por los factores
• Interpretación de los factores
• Número de factores
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Aplicación a Mapas de 
Posicionamiento
Daniela Zúñiga Valenzuela - Escuela de Administración PUC
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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Caso Clínicas y Hospitales
• Posicionamiento de clínicas / hospitales GSE C2 y C3
• Tamaño de muestra n = 269
• Clínicas y hospitales mencionados :
– Clínica Indisa – Hospital U. Católica
– Clínica Dávila – Clínica Santa María
– Hospital JJ Aguirre
• Atributos considerados :
– Cuerpo Médico – Precio Conveniente
– Infraestructura – Equipamiento
– Rapidez – Amabilidad
– Prestigio – Ubicación / Cercanía
Escuela de Administración, PUC
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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Promedio de Atributos Según Clínica / Hospital
Clínica / Hospital Médicos Precio
Infraes-
tructura
Equipos Rapidez Amabilidad Prestigio Ubicación
Indisa (40) 6.21 4.74 6.28 6.35 6.22 6.19 6.50 5.62
Dávila (112) 6.01 4.64 5.97 6.10 5.76 5.88 6.04 5.26
JJ Aguirre (123) 6.42 5.23 6.28 6.35 5.85 5.98 6.54 5.20
U. Católica (148) 6.35 4.90 6.32 6.37 6.28 6.35 6.60 5.55
Santa María (84) 6.23 4.81 6.22 6.15 6.15 6.22 6.45 5.32
Total (807) 6.21 4.94 6.16 6.23 5.95 6.06 6.36 5.33
Promedios en Escala 1 a 7
Escuela de Administración, PUC
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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Varianzas de Factores
1 2 3 4 5 6 7 8
0
1
2
3
4
Factor
V
a
ri
a
n
z
a
 
Factor 1 2 3 4 5 6 7 8
Varianza 3.60 1.16 0.80 0.65 0.61 0.49 0.40 0.29
Varianza % 45.0 14.5 10.0 8.1 7.6 6.1 5.0 3.6
Escuela de Administración, PUC
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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Solución Varimax con 2 Factores 
Cargas y Comunalidades
Variable Factor 1 Factor 2 Comunalidad
Cuerpo Médico 0.703 -0.079 0.500
Precio Conveniente 0.123 -0.842 0.724
Infraestructura 0.566 -0.462 0.533
Equipamiento 0.729 -0.183 0.564
Rapidez 0.742 -0.270 0.623
Amabilidad 0.743 -0.183 0.586
Prestigio 0.761 -0.022 0.580
Ubicación/Cercanía 0.134 -0.798 0.655
Varianza 3.06 1.71 4.77
Varianza % 38.3 21.3 59.6
Escuela de Administración, PUC
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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Solución Varimax con Factores
Promedios Factores Según Clínicas y Hospitales
Clínica / Hospital Factor 1 Factor 2
Clínica Indisa 0.137 -0.043
Clínica Dávila -0.303 0.097
Hospital JJ Aguirre 0.160 -0.025
Hospital U. Católica 0.354 -0.013
Clínica Santa María 0.150 0.095
Total 0.000 0.000
Escuela de Administración, PUC
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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Mapa de Posicionamiento
Escuela de Administración, PUC
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Mapa de Posicionamiento y 
Vectores de Atributos
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Escuela de Administración, PUC
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Preguntas
Escuela de Administración PUC
43
P1 ¿A qué atributos corresponden
los vectores A y B en el mapa de
posicionamiento?
a) A es Ubicación /Cercanía
B es Cuerpo Médico
b) A es Cuerpo Médico
B es Ubicación Cercanía
P2 ¿Cuál de los dos atributos está
mejor representado en el mapa?
a) A
a) B
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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Solución Varimax con 3 Factores 
Cargas y Comunalidades
Variable Factor 1 Factor 2 Factor 3 Comunalidad
Cuerpo Médico 0.760 0.210 -0.051 0.624
Precio Conveniente 0.109 0.117 -0.836 0.724
Infraestructura 0.627 0.178 -0.438 0.617
Equipamiento 0.807 0.202 -0.154 0.716
Rapidez 0.282 0.813 -0.235 0.795
Amabilidad 0.214 0.886 -0.147 0.851
Prestigio 0.566 0.509 0.011 0.580
Ubicación/Cercanía 0.107 0.134 -0.791 0.655
Varianza 2.09 1.85 1.62
Varianza % 26.1 23.2 20.3
Escuela de Administración, PUC
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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Solución Varimax con 3 Factores 
Promedio Según Clínicas y Hospitales
Clínica / Hospital Factor 1 Factor 2 Factor 3
Clínica Indisa 0.121 0.073 -0.037
Clínica Dávila -0.248 -0.183 0.084
Hospital JJ Aguirre 0.342 -0.141 -0.021
Hospital U. Católica 0.151 0.362 0.004
Clínica Santa María -0.055 0.280 0.103
Total 0.000 0.000 0.000
Escuela de Administración, PUC
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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Mapa de Posicionamiento
3 Factores
Escuela de Administración, PUC
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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3. Análisis de Preferencias
Clínica / Hospital
Segmento 1
(49%)
Segmento 2
(34%)
Segmento 3
(17%)
Clínica Indisa 19,5 15,5 19,4
Clínica Dávila 5,6 8,5 4,9
Hospital JJ Aguirre 39,7 28,5 19,6
Hospital U. Católica 22,6 34,9 36,7
Clínica Santa María 12,6 12,6 19,4
Total 100,0 100,0 100,0
Escuela de Administración, PUC
¿puntoideal o vector ideal?
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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Mapa de Posicionamiento y Preferencias
Escuela de Administración, PUC
Segmento 1 Segmento 2 Segmento 3
Constante 0.22 0.18 0.15
Factor 1 0.11 0.27 0.45
Factor 2 -1.16 -0.50 0.07
R2 58% 66% 89%
Regresiones Preferencias y Factores
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Escuela de Administración, PUC
49
Indisa
Dávila
JJ Aguirre
UC
Sta. María
-0.50
-0.25
0.00
0.25
0.50
-0.50 -0.25 0.00 0.25 0.50
Fa
ct
o
r 
2 
(2
1%
)
Factor 1 (38%)
S1
S2
S3
Mapa de Posicionamiento y Preferencias: 2 Segmentos
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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Mapa de Posicionamiento con Preferencias: 3 
Segmentos
Escuela de Administración, PUC
Segmento 1 Segmento 2 Segmento 3
Constante 0.15 0.17 0.17
Factor 1 0.69 0.38 0.19
Factor 2 -0.13 0.13 0.35
Factor 3 0.56 0.00 -0.32
R2 99% 70% 92%
Correlaciones Preferencias y Dimensiones
• ¿Qué recomendaría a la clínica UC para mejorar su participación de mercado?
• ¿Qué niveles de los factores serían alcanzables, razonablemente?
• ¿Cuál sería la participación de mercado por segmento y total?
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EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
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4. Escalamiento Multidimensional (MDS)
• Se dispone de una matriz de distancias entre objetos
• Se busca posicionar los objetos en un espacio de dimensión r 
– r sea lo menor posible
– Las distancias euclideanas en el espacio de r dimensiones sean 
similares a las originales.
– Las dimensiones tengan interpretación
• Bondad de ajuste:
 −=
pares
dd 2)ˆ(Dispersión
Escuela de Administración, PUC
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Caso: Posicionamiento Bebidas Gaseosas 
Bebida
Diet
Pepsi
Cherry
Coke
Pepsi-
Cola
Diet
Sprite
Slice Sprite
Coke
Classic
Diet
7-Up
R.C. 
Cola
Orange 
Crush
Diet
Coke
Mountain 
Dew
New 
Coke
Dr. 
Pepper
Diet Pepsi
Cherry Coke 98
Pepsi-Cola 91 86
Diet Sprite 86 100 98
Slice 98 79 98 95
Sprite 100 93 98 79 74
Coke Classic 91 86 12 100 98 98
Diet 7-Up 88 98 100 0 98 79 100
R.C. Cola 93 81 0 100 98 93 12 98
Orange Crush 98 74 98 100 38 93 93 100 98
Diet Coke 0 95 93 88 98 98 91 88 88 98
Mountain Dew 98 88 95 88 67 64 95 88 98 81 100
New Coke 93 86 19 98 95 93 24 98 21 95 91 98
Dr. Pepper 98 55 76 100 93 93 74 98 74 83 98 91 76
7-Up 98 95 95 79 69 2 98 79 98 93 100 67 95 95
Escuela de Administración, PUC
52
3/27/2020
27
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Posicionamiento Bebidas Gaseosa
Escuela de Administración, PUC
53
0.500.250.00-0.25-0.50
0.50
0.25
0.00
-0.25
-0.50
Dimensión 1 (32%)
D
im
e
n
s
ió
n
 2
 (
2
2
%
)
7-Up
Dr. Pepper
New Coke
Mountain Dew
Diet Coke
Orange Crush
R.C. Cola
Diet 7-Up
Coke Classic
Sprite
Slice
Diet Sprite
Pepsi-Cola
Cherry Coke
Diet Pepsi
EAA331A-3 CLASE 4: POSICIONAMIENTO 2020
Posicionamiento Bebidas Gaseosas
Dimensiones 1 y 3 
Escuela de Administración, PUC
54
0.500.250.00-0.25-0.50
0.50
0.25
0.00
-0.25
-0.50
Dimensión 1 (32%)
D
im
e
n
s
ió
n
 3
 (
1
7
%
)
7-Up
Dr. Pepper
New Coke
Mountain Dew
Diet Coke
Orange Crush
R.C. Cola
Diet 7-UpCoke Classic
Sprite
Slice
Diet Sprite
Pepsi-Cola
Cherry Coke
Diet Pepsi