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examen de grado administración uc > Mercados II > Flashcards

Mercados II Flashcards

1
Q

¿Qué es el problema de Marketing?

A

Qué decisión y acción tomar, se asocia a una decisión o entender un fenómeno, relacionado a una variable de negocios o decisión.

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2
Q

¿Qué es el problema de investigación?

A

Qué datos necesito para evaluar el problema de marketing. (Asociar a propuesta de valor).

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3
Q

Análisis Conjunto: ¿Para qué se usa?

A

Se usa para diseñar el producto óptimo que se ajuste a las preferencias de los consumidores.

  • Desarrollar productos: quiero saber cuales son los mejores atributos.
  • Diseñar acciones de marketing.
  • Optimizar el producto que ya tengo para ajustarlo a las preferencias.
  • Hacer test de mercado
  • Conocer preferencias de los consumidores
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4
Q

Análisis Conjunto: Supuestos

A

La utilidad o preferencia global del producto es la suma de las utilidades
parciales de los niveles de los atributos.

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5
Q

Análisis Conjunto: Número de perfiles a evaluar y número mínimo

A

El número de perfiles a evaluar es el número de niveles de cada atributo
multiplicados.

El mínimo número de perfiles se calcula como la sumatoria (número de niveles de cada atributo – 1) + 1

Nunca evaluar más de 20 perfiles, para no saturar al encuestado

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6
Q

Análisis Conjunto: cómo se calcula la importancia de los atributos

A

Ia = | Var. a | / (Sumatoria de | Var k | )

Tomo el atributo que mayor utilidad da y le resto el de menor utilidad (a) y luego divido en la sumatoria de las distancias de todos los atributos (k).

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7
Q

Análisis conjunto: DAP

A

Cambio en Utilidad del atributo / (Cambio en la utilidad del precio / Cambio en precio)

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8
Q

Análisis Conjunto: ¿Cómo se usan los resultados del estudio?

A
  • Calcular utilidades parciales de manera individual.
  • Segmentar de manera heterogénea el mercado (no es bueno segmentar en base a variables demográficas y deben tener test estadístico que lo demuestre).
  • Determinar la combinación óptima por segmento.
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9
Q

Análisis Conjunto: Razones Diferencia Realidad v/s Estudio (6)

A
  • Atributos no incluidos
  • Atributo diferenciador no significativo
  • Interacciones entre atributos no considerados
  • Preferencias distintas a conductas
  • Costos de cambio
  • Errores de modelación o modelamiento
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10
Q

Modelo de Bass:

¿Para qué se usa?

A
  • Modelar la adopción de un nuevo producto (Cuantos y cuando)
  • Diseñar acciones de marketing
  • Hacer test de mercado
  • Difusión de innovaciones
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11
Q

Modelo de Bass: ¿A qué ayuda?

A
  • Estimar mercado potencial nuevo producto
  • Analizar características del proceso de penetración o difusión nuevo producto
  • Predecir el mercado en forma dinámica
  • Predecir la penetración de largo plazo
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12
Q

Modelo de Bass: ¿Quiénes son los individuos?

A

Innovadores (p) e Imitadores (p)

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13
Q

Modelo de Bass: ¿Qué es m?

A

m = mercado potencial (número de clientes)

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14
Q

Modelo de Bass: ¿Qué es F(t) y cómo se obtiene?

A

F(t) = Probabilidad acumulada de adopción hasta t

F(t) = [1 - e^ (-qt)] / [1 + (q/p)*e^ (-qt)]

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15
Q

Modelo de Bass: ¿Qué es f(t) y cómo se obtiene?

A

f(t) es la probabilidad de adopción en t

f(t) = [(p+q)^2 / p ] * [e^ -((p+q)t)] / [1 + (q/p)*e^ -((p+q)t)]

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16
Q

Modelo de Bass: ¿Qué es N(t) y cómo se obtiene?

A

N(t) son las ventas acumuladas en t

N(t) = F(t) * m

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17
Q

Modelo de Bass: ¿Cómo se obtiene la tasa de máxima adopción?

A

t’ = 1/(p+q) * log(q/p)

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18
Q

Modelo Logit: ¿Para qué se usa?

A
  • Se usa para analizar la probabilidad de elección de una marca, calculando la exponencial de las utilidades
  • Medir la relación entre la probabilidad de compra y el impacto de acciones de marketing
  • Determinar por qué los consumidores eligen una marca
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19
Q

Modelo Logit: Supuestos

A
  • si una marca se retira del mercado su participación se reparte en la misma
    proporción entre los otros participantes de manera proporcional a su participación inicial
  • Patrones de sustitución muy restrictivos
  • Homogeneidad en preferencias
  • Utilidad es una variable latente: incluye un componente no observado
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20
Q

Modelo Logit: ¿Cómo se mide la significancia?

A
  • T de student o Z (>2): mide importancia de los atributos
  • R^2 (>0,6): ¿Qué tan bien explicado está el modelo?
  • valor p (<0,05): ¿Beta es significativo?
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21
Q

Modelo Logit: ¿Cómo se obtiene la participación de mercado (m)?

A

m = e^(Uj) / Sumatoria e^(Uk)

Euler elevado a la utilidad del producto, dividido en la sumatoria de los Euler de todos los productos (utilidad de todos los productos).

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22
Q

Modelo Logit: ¿Qué significa el error?

A

El error captura los factores que no están incluidos en el estudio que influyen en la utilidad. (En general incluye factores como variables del
mktg. mix –> publicidad, promociones, exhibiciones y de preferencias del
consumidor.

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23
Q

Poisson-Gamma (NBD) : ¿Para qué se utiliza?

A

Se utiliza para estimar y predecir la penetración y la frecuencia de compra para clientes promedio/clientes que han comprado n unidades.
También para analizar los clientes repetidos que compran un período y vuelven a comprar al siguiente. (Permite medir las variables de interés para contrastarlas con los objetivos planteados.

[Desempeño de Marca]

24
Q

Poisson-Gamma (NBD) : Supuestos

A
  • Consumidores tienen experiencia con la categoría
  • No influenciados por compras previas y acciones de marketing
  • Características del consumidor y marketing mix no están incluidos
25
Q

Poisson-Gamma (NBD) : ¿Cuáles son los parámetros?

A

r: suceso número r (a menor r , menor frecuencia)
s: intensidad (a menor s, mayor tasa de compra y a mayor s, mayor homogeneidad)
λ: número de veces que se espera que ocurra el fenómeno durante un intervalo dado

26
Q

Poisson-Gamma (NBD) : ¿Cómo se calcula la penetración?

A

Penetración = 1 - [ s / (s + t) ]^r

La penetración siempre alcanza el 100% (LP) cuando r es distinto de 0

27
Q

Poisson-Gamma (NBD) : ¿Cómo se calculan las compras promedio?

A

E( x(t) ) = (r/s) * t

28
Q

Poisson-Gamma (NBD) : ¿Cómo se calcula la frecuencia de compra?

A

Frecuencia de Compra = E(x(t)) / Penetración

E(X(t)) es la tasa de compra promedio

29
Q

Poisson-Gamma (NBD) : ¿Cómo hacer los ajustes a r y s?

A 
r* = r + n
s* = s + t

n: número de compras que el consumidor realizo en el periodo anterior

30
Q

Poisson-Gamma (NBD) : ¿En qué consiste el supuesto de heterogeneidad?

A

La heterogeneidad de los consumidores se captura suponiendo que la intensidad (s) de compra es específica a cada hogar o persona. Esta intensidad tiene distribución Gamma.

31
Q

Mapas de posicionamiento: ¿Cuándo se usa?

A

Estrategia usadas por empresas para que atributos diferenciadores ocupen un lugar distinto e importante en la mente de los consumidores. Forma de posicionar a las distintas marcas respecto de sus atributos.

32
Q

Mapas de posicionamiento: ¿Qué evalúa?

A

i) Atributos (dimensiones) importantes
ii) Como perciben consumidores a distintos competidores en estos atributos
iii) Intensidad competencia

33
Q

Mapas de posicionamiento: Interpretación

A
  • Distancia representa cercanía en mente de consumidores.
  • Vectores representan atributos que indican magnitud y dirección.
  • Ángulo entre vectores indica correlación entre atributos
  • Ejes representa diferencia alternativas
  • Factor 1 se mueve en la horizontal y Factor 2 en la vertical
  • El largo de las flechas depende de las comunalidades.
34
Q

Mapas de posicionamiento: ¿A partir de qué dos métodos se puede realizar?

A

1) Método de evaluación de atributos, es el más común. ( Si se hizo un estudio exploratorio y se tiene claridad de los atributos)
2) Método de similitud global. (Si no hay claridad sobre qué atributos son relevantes. Se levanta la percepción de similitud entre pares de marcas).

35
Q

Análisis de Factores: Objetivo

A

Se busca reducir el conjunto de variables observadas (atributos).
Para poder agrupar dimensiones, estas deben estar correlacionadas (>0,6). Los puntajes factoriales van a dar las dimensiones en el mapa de preferencias.

[Posicionamiento]

36
Q

Análisis de Factores: ¿De qué se compone?

A
  • Atributos del segmento objetivo
  • Factor = promedio de los atributos
  • Número de Factores: Maximizar Varianza total explicada
  • Factores deben tener una varianza mayor que el promedio
  • Comunalidad: Proporción de la varianza de c/variable explicada por los factores
37
Q

Análisis de Factores: ¿Por qué la representación es distinta a la realidad?

A
  • Mapas son simplificados, no incluyen todos los atributos
  • Factores capturan una parte de la información
  • Segmentación no perfecta, personas son parecidas y no iguales
  • No considera los costos de cambio de la marca
38
Q

Análisis de Factores: Cuando nos pidan percepciones y preferencias, ver:

A
  • Cuántas dimensiones hay y % Varianza explicada
  • Qué podrían medir estas dimensiones
  • Dispersión de las marcas en los distintos factores
  • Preferencias más generales de los consumidores
39
Q

Análisis de Factores: ¿Cómo se determina el posicionamiento de una marca?

A
  • Desempeño en cada Factor
  • Competidores cercanos
  • Segmento más cercano
  • Ver si está en la periferia o en el interior
  • Hacer proyección de marca a vector, la que llega más arriba gana
40
Q

Análisis de Factores: Desventajas modelo

A

i) Listado de atributos imperfectos
ii) Ejercicio poco realista para encuestado
iii) Si encuestado no conoce la marca pude no mencionarla o responder a
cada atributo con el promedio global
iv) Hay atributos difíciles de evaluar (intangibles)

41
Q

Qué modelos se usan para segmentación:

A

1) Análisis RFM

2) Análisis de Clusters: jerárquico aglomerativo y k-medias

42
Q

Qué modelos se usan para Posicionamiento:

A

1) Análisis de Factores
2) Juicios de similitud (MDS)
3) Mapas de posicionamiento

43
Q

Qué modelos se usan para Posicionamiento:

A

1) Análisis de Factores
2) Juicios de similitud (MDS)
3) Mapas de posicionamiento

44
Q

Qué modelos se usan para el Desempeño de Marca:

A

1) Datos de Panel
2) Switching
3) Poisson-Gamma (NBD-Dirichlet)
4) Lealtad
5) Binomial-Beta

45
Q

Qué modelo se usa para Elección de Marca:

A

Modelo Logit

46
Q

Qué modelo se usa para Difusión de Innovaciones:

A

Modelo de Bass

47
Q

Qué modelo se usa para el Desarrollo de Productos:

A

Análisis Conjunto

48
Q

Qué estudios cualitativos existen:

A
  • Focus Group
  • Entrevistas en profundidad
  • Estudios Etnográficos
  • Bulletin Board Group
  • Text Analytics
49
Q

¿Qué estudios Cualitativos existen?

A
  • Focus Group
  • Entrevistas en profundidad
  • Etnografías
  • Bulletin Board Group
  • Text Analytics
50
Q

Poisson-Gamma (NBD) : ¿Cómo se obtiene la media y la varianza?

A

Media (x) = r/s

Varianza (Sx^2) = r/s * (1 + 1/s)

51
Q

Análisis Conjunto: ¿Cuáles son las diferencias entre el método directo e indirecto?

A
  • Directo: hago preguntas directas y analizo cada atributo de manera independiente.
  • Indirecto: (preferido), perfil completo, se incorporan todos los atributos en un perfil.
52
Q

Datos de panel: ¿Para qué sirve?

A

Sirve para evaluar posibles cambios en patrones de comportamiento de clientes y sus cambios de hábitos entre periodos.
Incorpora efectos en cambios de tendencias
Se puede monitorear cada segmento y ver en detalle cada categoría y marca específica.

53
Q

Datos de panel: ¿Cuáles son sus ventajas?

A

sus ventajas son que permite estudiar las transiciones de un estado a otro a nivel de cada individuo (podemos saber cuando un consumidor compra una
marca y la vuelve a comprar el periodo siguiente). También es más precisa, los consumidores que participan son los mismos, y los cambios de conducta de un periodo a otro obedecen a cambios reales de conducta y no a cambios en la muestra como sería si las muestras fuesen independientes.

[Desempeño de Marca]

54
Q

Modelo Logit: ¿Cuál es el problema de heterogeneidad?

A

El modelo asume que todos los consumidores responden del mismo modo a cambios en variables explicativas. No se hace cargo de la heterogeneidad entre consumidores, lo cual es una de sus principales deficiencias.
No pueden clasificar clientes, se asumen las variables y coeficientes iguales para todos.

55
Q

Modelo Logit: ¿Cómo se determina la variable más importante?

A

hay que ver el ratio z o t (en valos absoluto)

z = Beta/ ee(Beta)

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