EDG Flashcards

1
Q

K medias
Ventajas (1)
Desventajas (2)

A

Segmenta en base a maximizar la distancia exterior entre segmentos y disminur la distancia interior entre atributos
V: elimina efecto de outlayers.
DV:
i) solo variables métricas (omite variables categóricas como sexo, ubicación, etc).
ii) hay que especificar número de clústers.

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2
Q

RFM
V
DV

A

Recencia, frecuencia y monto promedio.
V:
i) simple de implementar.
ii) permite segmentar según comportamiento transaccional.
iii) útil para identificar clientes valiosos y diseñar estrategias de mkt.
DV:
i) usa datos históricos, ignora comportamiento futuro.
ii) no captura complejidad relaciones clientes-empresa.

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3
Q

Análisis Factorial (Mapa perceptual)
V (3)
DV (3)

A

Se hacen grupos con atributos para crear dimensiones.
Ventajas:
i) permite ver percepciones en mente de consumidores.
ii) analizar posicionamiento en varios atributos al mismo tiempo.
iii) resume info de varios atributos en factores.
Desventajas:
i) ve preferencias, no conductas.
ii) difícil rankear atributos.
iii) preferencias pueden estar asociadas a otros atributos.

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4
Q

Poisson-Gama
V (2)
DV (1)

A

Predecir consumo en tiempo específico. Modela frecuencia de compra y variabilidad de tasas de compra.
Ventajas:
i) no contempla estacionalidad (ve transiciones).
ii) se hace cargo de la heterogeneidad (analiza datos de distintos clientes).
Desventajas:
i) no considera impacto de variables de mkt ni compras previas

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5
Q

Modelo Logit
V
DV

A

Probabilidad de elección de compra según la utilidad de las personas.
Sirve para evaluar escenarios
Ventajas:
i) efectos de mkt.
ii) elección depende de atributos y variables específicas.
iii) permite ver % mercado incorporando producto nuevo.
Desventajas:
i) IAI: independencia de alternativas irrelevantes. La selección entre dos opciones debe ser independiente de la presencia o ausencia de otras alternativas
ii) Homogeneidad de preferencias: asume que todos los consumidores responden de la misma forma a los cambios en los atributos
iii) preferencias declaradas no reveladas (realidad =/=).
iv) Modelo es muy racional, qué pasa con compras impulsivas

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6
Q

Análisis Conjunto

A

Descompone preferencias por atributos. Permite calcular PM y simular escenarios

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7
Q

Directo Análisis Conjunto
V (4)
DV (3)

A

Se pregunta directamente a consumidores sobre utilidad que otorga cada atributo.
V: simple y rápido.
Fácil interpretación.
Menos costoso.
Adecuado cuando atributos son simples de evaluar de manera independiente.
DV: sesgo de preferencias.
irracionalidad en las respuestas.
Sesgo de declaración. (declaración =/= realidad)

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8
Q

Indirecto Análisis Conjunto
V
DV

A

Se presentan combinaciones de atributos y se pide a consumidores que elijan entre opciones completas. Simula decisiones de compra.
V:
i) más realista y preciso (estima utilidades a través de elecciones observadas).
ii) reduce sesgos de declaración.
iii) captura compensaciones entre atributos.
DV:
i) más complejo.
ii) Carga cognitiva encuestados (muchas opciones).
iii) Preferencias =/= conducta.
iv) Más costoso.
v) Asume HOMOGENEIDAD si no se hace segmentación.
vi) Efecto TEST.

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9
Q

Datos de Panel
V
DV

A

Permite ver la evolución del grupo.
Ventajas:
-Precisión en las estimaciones al ser los mismos hogares, se puede hacer seguimiento.
-Podemos ver cambios de preferencias y no de la muestra.
-Al ser muestras dependientes, se disminuye la varianza y por lo tanto, hay menos sesgos.
-Es más fácil entrevistar a las mismas personas.
DV:
-Envejecimiento del panel → debo renovarlo para que se mantenga representativo.
-Como requieren mayor formalidad, son difíciles de hacer y muy costosas.
-No existe un panel “puro”, existe una dificultad para lograr el seguimiento perfecto de los clientes.

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10
Q

Qué puede significar que un atributo no aparezca en un análisis de factores?

A

Puede ser que falte un factor
Puede ser que todos lo valoren por igual
No significa que no sea importante

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11
Q

Qué significa que un segmento tenga menor R2 que otro

A

El R2 más bajo puede valorar otras cosas desconocidas que no están en el modelo

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12
Q

Qué cosas componen el mapa de posicionamiento y cuáles son sus desventajas?

A

Distancia entre marcas representan cercanía en la mente de los consumidores
Ejes: dimensiones (factores)
Vectores: atributos
Ángulo entre vectores: correlación atributos
Se hace en base a análisis de factores
Contiene atributos intangibles
Desventajas:
Es basado en percepciones, no datos duros
Las encuestas pueden tener sesgos

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13
Q

Qué es una ventaja de segmentar?

A

Hay heterogeneidad en respuesta ante distintas acciones de mkt

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14
Q

Cuál es la ventaja de una muestra completa?

A

Estimación más precisa de los parámetros del modelo

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15
Q

Cuáles son los beneficios de una encuesta en vez de datos históricos de compras efectivas? (análisis conjunto versus modelo de elección de marca (datos de panel)

A

Puedo testear atributos nuevos que no existen en el mercado
Posibilidad de segmentar mejor (propio de análisis conjunto, de acuerdo a utilidades)

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16
Q

Cuáles son las desventajas de los datos históricos en análisis conjunto?

A

Los datos históricos están sujetos a cierto contexto, no necesariamente representan las preferencias.
Puedo tener registradas todas las compras pero no necesariamente todos los atributos del producto.

17
Q

Qué es el problema de marketing?

A

Es el problema de toma de decisión

18
Q

Qué es el problema de investigación?

A

Es la información que se requiere para apoyar la toma de decisión

19
Q

Para qué sirven los modelos de regresión logística?

A

Para elección de marca

20
Q

Qué es la comunalidad en análisis de factores?

A

Porcentaje de un atributo/variable que logra explicar un determinado numero de factores

21
Q

Para qué se puede usar un mapa de posicionamiento?

A

Para entender mejor la estructura del mercado
Para testear dónde será percibido un nuevo producto
Direccionar el esfuerzo

22
Q

Qué medidas se asocian al tamaño de marca?

A

Participación de mercado
Penetración

23
Q

Qué medidas hay asociadas a la lealtad de marca?

A

Compras promedio y frecuencia de compra
Share of Category Requirements (SCR): parecido a la participación de mercado, pero solo se considera a quienes compran la marca estudiada
Share of Wallet
100% Leales
Switching o comprados cruzados: Porcentaje de consumidores que compran mi marca pero que también compran otra marca

24
Q

Cuál es el indicador más importante de una marca?

A

Participación de mercado

25
Q

Cómo se calcula el valor asociado a una marca en un análisis conjunto indirecto? (DAP por cierta marca)

A

Primero, se ve cuál es la diferencia de útiles entre dos marcas
Luego, si hay rangos de precio, se calcula para cada uno cuántos pesos son por cada útil.
Finalmente, se multiplica eso por la diferencia de útiles entre las dos marcas

26
Q

Si un atributo relevante en las preferencias del consumidor no es incluido en el análisis conjunto, ¿puede sesgar o influir en el análisis de resultados?

A
  • Dejando afuera un atributo, no puedo saber cómo el consumidor lo valora.
  • Los atributos que no están siendo considerados en el estudio serán interpretados libremente por cada consumidor, quien imaginará el formato que prefiera.
  • Sin embargo, no generan sesgos significativos en los resultados, mientras estos sean aditivos, lo que no cambiará las utilidades relativas.
27
Q

Forma de explicar que hay una marca con alta participación de mercado cuando hay otras con menor PM que tienen mejor rating y precio más conveniente en un mapa basado en datos objetivos(4)

A
  • No considera atributos intangibles.
  • Está basado en datos objetivos y no preferencias
  • No incluye segmentos, donde podrían haber diferentes PM.
  • En un mapa de posicionamiento los ejes son independientes, acá no dicen que lo son, y esto puede significar que ambos ejes apunten a lo mismo
28
Q

Cómo se calcula el número de perfiles totales y mínimos

A

Totales: L1XL2XL3…
Mínimos: 1+ (L1-1)+(L2-1)+…

29
Q

Qué es CBC y cuáles son sus ventajas (4) y desventajas (2)?

A

Los consumidores eligen entre un conjunto de alternativas en lugar de calificar o clasificar opciones. Simula el proceso de compra real.
Ventajas:
* Refleja de manera más realista el comportamiento de los consumidores.
* Permite modelar efectos de interacción entre atributos.
* Facilita la predicción de cuotas de mercado en diferentes escenarios.
* Funciona bien con muchos atributos y niveles.
Desventajas:
* Mayor complejidad en diseño y análisis.
* Requiere una muestra más grande para obtener resultados significativos.