4 Información Mercado - Edher Sánchez

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Andrés Ibáñez. 
Escuela de Administración 
Información sobre el Cliente 
 
Prof. Andrés Ibáñez T. 
 
Andrés Ibáñez. 
Escuela de Administración 
La importancia de las tendencias 
(ej. www.trendwatching.com) 
Andrés Ibáñez. 
Escuela de Administración 
Andrés Ibáñez. 
Escuela de Administración 
https://www.marketingweek.com/types/
trends/ 
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Escuela de Administración 
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Las 4 preguntas clave 
l 1. ¿qué queremos saber? 
l Problema ----->Objetivos 
l 2. ¿dónde podemos obtener la 
información? 
l Fuentes Primarias y Secundarias 
l 3. ¿cómo obtenemos la información? 
l Metodología , Técnica, Medios 
l 4. ¿qué haremos con la información? 
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Escuela de Administración 
Ejemplos problemas MKTG que 
requieren insights 
Roi, Romi 
Sales & Channel 
Management 
Oferta de 
productos y 
servicios 
Branding 
Innovación 
Customer 
Insights 
8. Desarrollar 
campañas de 
comunicación 
y de redes. 
9. Medir efectividad 
en campañas de 
comunicación 
6. Definir 
precios y 
promociones 
7. Definir 
canales de 
distribución 
3. Identificar los 
segmentos 
más 
atractivos 
4. Definir estrategia 
de MKT y 
posicionamiento 
1. Identificar 
oportunidades 
y tendencias 
en el mercado 
2. Identificar 
necesidades 
insatisfechas 
5. Desarrollar una 
propuesta de 
valor 
diferenciada . 
Pricing 
Estrategía de comunicación 
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Escuela de Administración 
¿Cómo saber más sobre el Cliente? 
? 
Análisis 
de Bases de Datos 
Relacionales 
Investigación 
de Mercados 
Sistema Información 
de la 
Fuerza de Venta 
Sistemas Comunicación 
con los Clientes 
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Escuela de Administración 
Sistemas de Comunicación 
con los Clientes 
l  CRM: 
l  Call Centers (in/out) 
l  #800, #600, celular 
l  Emergencia 24 hrs. 
l  Extranet/Internet/Blogs 
l  Por correo (in/out) 
l  Eventos 
l  Buzón de Reclamos/
Sugerencias 
l  Sucursales/pto Venta 
l  Redes sociales 
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BIG DATA Y MARKETING 
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Escuela de Administración 
Big Data y Data Mining 
…“el proceso de descubrir nuevas correlaciones, patrones y 
tendencias significativas, examinando cuidadosamente 
repositorios con enormes cantidades de datos , usando 
tecnologías de reconocimiento de patrones, así como también 
técnicas matemáticas y estadísticas.” 
 - Erick Brethenoux, Gartner Group. 
 
... “es el proceso de extraer y presentar nuevo conocimiento, previamente 
indetectable, a partir de una base de datos, para tomar decisiones de 
acción y resolver un problema de negocios” 
-Ronald S. Swift, Accelerating Customer Relationships 
 
... “el proceso de seleccionar, explorar y modelar grandes cantidades 
de datos para descubrir patrones previamente desconocidos, para 
lograr una ventaja estratégica” 
-SAS Institute 
 
“ 
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Escuela de Administración 
Análisis de Bases de Datos 
Análisis de Segmentación 
de Clientes 
Análisis de Comportamiento 
de Consumo Individual/ 
Por Segmento 
Desarrollo de 
Modelos Predictivos 
Testeo y Evaluación 
de Campañas 
Datos de Clasificación y 
Segmentación Personas, 
Hogares, Empresas 
Bitácora Contactos 
con el Cliente 
Historia Comportamiento 
de Compra 
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Huella Digital del 
consumidor 
l  ¿Dónde estuvo? 
l  ¿Qué hizo? 
l  ¿qué exploró: 
marcas, productos, 
etc 
l  ¿qué compró? 
l  ¿puntos de contacto? 
l  ¿con quién 
compartió? 
Andrés Ibáñez. 
Escuela de Administración 
Andrés Ibáñez. 
Escuela de Administración 
CRM Analítico 
Medición 
Valor del Cliente 
Scoring 
Riesgo/Valor 
Análisis 
Satisfacción 
Evaluación 
Campañas 
Calificación 
Prospectos 
Predicción 
Próx. Compra 
Análisis 
De Churn 
Segmentación 
De Clientes 
Modelos Propensión 
A comprar 
Perfiles de 
Clientes 
“Basket 
Analysis” 
BD Cross Sell 
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Data Mining y Business Intelligence 
Aumento del Potencial 
Para apoyar la toma de 
Decisiones de MKTG. 
Fuentes de Datos 
Papel, Archivos PC, Sistemas BD, CallCenter, etc 
Data Warehouses/Data Marts 
Extracción de datos, Filtros 
Exploración de Datos 
Análisis Estadístico Simple, Correl. 
Data Mining 
Descubrimiento de Información 
Presentación Datos 
Visualización 
Tomar 
Decisiones 
Decisor 
Final 
Sistemas 
Analista 
Comercial 
Analista 
Estadístico 
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Investigación de Mercados: 
Estudios Cualitativos 
l Obtener ideas, explorar hipótesis 
l Motivaciones e Inhibidores de los clientes 
l Beneficios buscados por las personas/
empresas 
l Percepciones de las distintas marcas/
servicios 
l Reacciones imágenes de empresas 
l Explorar factores clave para la satisfacción 
del cliente 
l Explorar nuevos servicios 
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Exploración 
Test 
Experiencial No- experiencial 
 
Qual in-home tests 
Focus groups 
(Test ideas 
específicas) 
Observación 
Closet checks 
Diary-keeping 
In-context 
interviews 
Shop-alongs 
Trashcan 
analysis 
Entrevistas 
sicológicas 
Semiótica 
Mesa redonda 
Asociación 
imágenes 
Blogs 
Collaging 
Paneles 
creativos 
Tests Uso 
productos 
Mystery 
interviewers 
Test clínicos 
Focus groups 
Diágnosticos 
Metaphor-based 
Territorio más cualitativo 
Territorio Etnográfico 
Experimentos 
Encuestas 
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Tipos de estudios cualitativos 
l  Sesiones de Grupo (presenciales/virtuales) 
l  6-10 personas del grupo objetivo son reunidas 
para conversar en base a una pauta. 
l  Punto de partida para estudios cuantitativos 
l  Entrevistas en Profundidad 
l  grupo reducido de personas “representativas” es 
entrevistado individualmente con un formato 
abierto. 
l  Estudios Etnográficos (Netnográfía)-
Observación 
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Etapas en un estudio descriptivo 
1 
Analice el Problema, defina 
objetivos y reglas de decisión 
2 
Identifique la 
muestra adecuada 
3 
Decida el Método 
administración 
(costo/beneficio) 
4 
Diseñe la herramienta 
 y su contenido 
 
5 
Obtenga las 
Respuestas 
6 
Procese, Interprete 
y decida qué hacer 
1a. Estudio 
Exploratorio 
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Investigación de Mercados: 
Estudios Cuantitativos 
l  Encuestas a Clientes/No Clientes/Ex-Clientes 
l  Cliente Misterioso 
l  Paneles de Consumidores 
l  Estudios Dirigidos a la Base de Datos 
l  Estudios con Muestras aleatorias 
l  Diversos Medios 
l  Directamente : 
l Entrevista/Cuestionario/Observación 
l  Por correo, teléfono, móvil e … internet 
…todos hechos con proceso muestral aleatorio y representativo 
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OBJETIVOS 
l  Describir características de determinados grupos 
de personas/empresas. Ej: Perfiles de 
segmentos, usuarios frecuentes, no clientes, 
leales, etc. 
l  Estimar la proporción de personas en una 
población que se comporta de una determinada 
forma. Ej: propensión al crédito, usuarios 
intensivos de internet, etc. 
l  Predecir el comportamiento futuro 
l  Medir y describir actitudes, imágenes, 
decisiones, necesidades, comportamientos, 
estilos de vida, afinidades y perfiles 
demográficos/sicográficos 
(Fuente: Marketing Research, G. Churchill) 
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Nuevas técnicas 
l Neuroscience 
 
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Tim Macer. Resumen Conferencia de 
“Mobile Marketing Research 2011”, UK 
 
-Mobile surveys can be a bit longer than we may have first thought. 8-12 
questions is a common-sense length, but examples were presented of 30 and 60 
questions, and much longer, when over an extended period. But is trying to push 
up the limit the start of the same slippery slope that has led to the downfall of 
online research? 
-The experience in emerging markets and less mature markets is very different.The penetration of mobile is so high in emerging markets that it far exceeds every 
other channel except face-to-face – it is the natural equivalent of online research. 
-In developed economies, there is an assumption that mobile research is a 
replacement for online. In reality, it seems to supplement it, and it is more of a 
replacement for telephone, face to face. 
-Mobile research is not one thing – it’s a multimodal channel in its own right, 
embracing self completion, interview-administered, quantitative or qualitative, 
visual, textual, voice and image, or passive, observational, which can be 
augmented with location or temporal data. 
-The sphere of mobile research is changing fast and it is continuing to evolve. It is 
not something that research can afford to ignore. 
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Escuela de Administración 
FUENTES DE ERROR (Horror?) 
Error Total 
Error 
Aleatorio 
Error 
Sistemático 
Error de 
Medición 
Error del 
Diseño Muestral 
Error de 
Selección 
Error de 
Especificación 
de la Población 
Error de 
Campo 
Error de 
Proceso 
Error de 
Respuesta 
Sesgo de 
Respuesta Sesgo de 
NO resp. 
Error 
Instrumental 
Error del 
Entrevistador