05 Datos de Panel - Raúl Beltran

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16-04-2017
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Datos de Panel
Pablo Marshall
Escuela de Administración, P.U.C.
Pablo Marshall Escuela de Administración, PUC 1
Contenido
1. Conceptos Generales
2. Medidas de Desempeño de Marca
3. Matrices de Transición
4. Modelo Poisson – Gamma 
Pablo Marshall2
Escuela de Administración, 
PUC
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1. Tipos de Estudios Cuantitativos
• Estudios de Corte Transversal
• Estudios Longitudinales
– Panel : Muestra fija 
– Muestras independientes
Pablo Marshall3
Escuela de Administración, 
PUC
¿Qué ventajas tiene un Panel?
2. Medidas de Desempeño de Marca (BPM)
Homescan de Nielsen
• Panel de 2.000 hogares a nivel nacional con información del comportamiento de 
compra de los consumidores en productos de consumo masivo.
• Segmentación: estrato socioeconómico, edad de la dueña de casa, número de personas 
en el hogar, presencia de niños.
• Cada hogar recibe un mini computador o scanner con lector de código de barras de 
última generación.
• Por cada viaje de compra, se registran todos los productos con código de barras. 
También se registran productos a granel y venta directa. El scanner transmite, 
automáticamente, una vez a la semana.
Pablo Marshall 4Escuela de Administración, PUC
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Homescan de Nielsen
• Cada viaje de compra registra:
– Lugar de compra (canal y cadena)
– Monto total de la compra y método de pago
– Quién realizó la compra y si fue acompañada y por quién
• Por cada código de barra que se registra
– Cantidad Comprada
– Promoción: Gramos Extras, 2x1 / 3x2 / 4x3, Pack de Regalo, Descuento
– (El precio pagado es imputado posteriormente)
Pablo Marshall 5Escuela de Administración, PUC
Análisis de Medidas de Desempeño de Marca
• Participación de Mercado
• Penetración
– Categoría
– Marca
– Leales a la Marca
• Compras Promedio (Frecuencia)
– Categoría
– Marca
– Leales a la Marca
• Share of Requirement
• Switching o Compradores Cruzados
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Escuela de Administración, 
PUC
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Medidas de Desempeño de Marca*
Tamaño (%) Lealtad Switching (%)**
Marca PM Penetración 
Compras 
Marca
Compras 
Categoría
SW 
(%)
100% 
Leales (%)
Compras 
Leales
Marca
A
Marca
E
A 28 46 3.9 10 39 22 4 100 17
B 19 35 3.6 11 33 16 4 51 18
C 12 25 3.1 12 26 11 4 57 20
D 9 22 2.8 11 24 11 4 55 23
E 7 14 3.2 12 26 12 3 53 100
F 5 12 2.7 12 22 10 3 56 19
G 4 11 2.7 12 22 9 3 56 17
H 3 6 3.2 13 24 7 3 52 17
Promedio 11 21 3.2 12 27 12 4 54 19
(*) Basado en 12 categorías de Producto. Ehrenberg, Uncles y Goodhardt (2004) 
(**) Porcentaje que también compra
Pablo Marshall7
Escuela de Administración, 
PUC
Análisis de Matrices de Switching o Transición
Categoría Mantequillas
¿Qué análisis se pueden hacer?
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Participación(*) Año 2002 39,2 15,4 12,6 32,8
Año 2001 Marcas Soprole Nestlé Parmalat Otros / No
40,0 Soprole 72 12 8 8
9,5 Nestlé 21 59 14 6
9,0 Parmalat 15 19 57 9
41,5 Otros / No 17 8 7 68
Participación de Mercado (%) y Cambios de Marca (Brand Switching) (%) 
en Marcas de Mantequilla.
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4. Modelo de Frecuencia: Poisson – Gamma 
• La frecuencia de compra en un período, dada la intensidad de compra, tiene 
distribución Poisson
• La intensidad de compra se distribuye, a través de los clientes, según la distribución
);(~ srGammaλ
)(~/  Pn
== 2)(,)( s
r
λV
s
r
λE
Escuela de Administración PUC
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Ejemplos Distribución Gamma
50403020100
0.10
0.05
0.00
Parámetro
F
u
n
c
ió
n
 D
e
n
s
id
a
d
Ga(1;0,1)
Ga(2;0,2)
Ga(1;0,05)
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Ejemplos Distribución Gamma
50403020100
0.08
0.06
0.04
0.02
0.00
Parámetro
F
u
n
c
ió
n
 D
e
n
s
id
a
d
Ga(2;0,2)
Ga(3;0,2)
Ga(4;0,2)
Escuela de Administración PUC
Análisis
• Para un consumidor promedio, la probabilidad de realizar n compras en T períodos es
• Para un consumidor promedio, la intensidad esperada y la varianza de la intensidad 
son
• Para un consumidor que realizó n compras en un período previo, los resultados 
anteriores se utilizan con los parámetros
Pablo Marshall 12
...,3,2,1,0,
)1()(
)(
)( 














 n
Ts
T
Ts
s
nr
nr
np
nr
1*,*  ssnrr













s
T
T
s
r
nVT
s
r
nE 1)(,)(
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Ejemplo : Modelo Poisson – Gamma 
• Suponga r = 2 y s = 0,5 para las compras trimestrales de una categoría
• Calcule la penetración trimestral, semestral y anual de la categoría. 
• Calcule la probabilidad de que un consumidor compre 0, 1 o más de 1 unidad en el 
trimestre, el semestre y el año.
• Calcule las compras promedio trimestral, semestral y anual.
• Si un cliente compró 2 unidades el trimestre anterior, calcule la probabilidad de que 
compre 0 unidades el trimestre actual.
• Si un cliente compró 2 unidades el trimestre anterior, calcule el número esperado de 
compras en el próximo trimestre.
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