Mercados II Flashcards
¿Qué es el problema de Marketing?
Qué decisión y acción tomar, se asocia a una decisión o entender un fenómeno, relacionado a una variable de negocios o decisión.
¿Qué es el problema de investigación?
Qué datos necesito para evaluar el problema de marketing. (Asociar a propuesta de valor).
Análisis Conjunto: ¿Para qué se usa?
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
Análisis Conjunto: Supuestos
La utilidad o preferencia global del producto es la suma de las utilidades
parciales de los niveles de los atributos.
Análisis Conjunto: Número de perfiles a evaluar y número mínimo
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
Análisis Conjunto: cómo se calcula la importancia de los atributos
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).
Análisis conjunto: DAP
Cambio en Utilidad del atributo / (Cambio en la utilidad del precio / Cambio en precio)
Análisis Conjunto: ¿Cómo se usan los resultados del estudio?
- 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.
Análisis Conjunto: Razones Diferencia Realidad v/s Estudio (6)
- Atributos no incluidos
- Atributo diferenciador no significativo
- Interacciones entre atributos no considerados
- Preferencias distintas a conductas
- Costos de cambio
- Errores de modelación o modelamiento
Modelo de Bass:
¿Para qué se usa?
- Modelar la adopción de un nuevo producto (Cuantos y cuando)
- Diseñar acciones de marketing
- Hacer test de mercado
- Difusión de innovaciones
Modelo de Bass: ¿A qué ayuda?
- 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
Modelo de Bass: ¿Quiénes son los individuos?
Innovadores (p) e Imitadores (p)
Modelo de Bass: ¿Qué es m?
m = mercado potencial (número de clientes)
Modelo de Bass: ¿Qué es F(t) y cómo se obtiene?
F(t) = Probabilidad acumulada de adopción hasta t
F(t) = [1 - e^ (-qt)] / [1 + (q/p)*e^ (-qt)]
Modelo de Bass: ¿Qué es f(t) y cómo se obtiene?
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)]
Modelo de Bass: ¿Qué es N(t) y cómo se obtiene?
N(t) son las ventas acumuladas en t
N(t) = F(t) * m
Modelo de Bass: ¿Cómo se obtiene la tasa de máxima adopción?
t’ = 1/(p+q) * log(q/p)
Modelo Logit: ¿Para qué se usa?
- 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
Modelo Logit: Supuestos
- 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
Modelo Logit: ¿Cómo se mide la significancia?
- 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?
Modelo Logit: ¿Cómo se obtiene la participación de mercado (m)?
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).
Modelo Logit: ¿Qué significa el error?
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.
Poisson-Gamma (NBD) : ¿Para qué se utiliza?
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]
Poisson-Gamma (NBD) : Supuestos
- Consumidores tienen experiencia con la categoría
- No influenciados por compras previas y acciones de marketing
- Características del consumidor y marketing mix no están incluidos
Poisson-Gamma (NBD) : ¿Cuáles son los parámetros?
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
Poisson-Gamma (NBD) : ¿Cómo se calcula la penetración?
Penetración = 1 - [ s / (s + t) ]^r
La penetración siempre alcanza el 100% (LP) cuando r es distinto de 0
Poisson-Gamma (NBD) : ¿Cómo se calculan las compras promedio?
E( x(t) ) = (r/s) * t
Poisson-Gamma (NBD) : ¿Cómo se calcula la frecuencia de compra?
Frecuencia de Compra = E(x(t)) / Penetración
E(X(t)) es la tasa de compra promedio
Poisson-Gamma (NBD) : ¿Cómo hacer los ajustes a r y s?
r* = r + n s* = s + t
n: número de compras que el consumidor realizo en el periodo anterior
Poisson-Gamma (NBD) : ¿En qué consiste el supuesto de heterogeneidad?
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.
Mapas de posicionamiento: ¿Cuándo se usa?
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.
Mapas de posicionamiento: ¿Qué evalúa?
i) Atributos (dimensiones) importantes
ii) Como perciben consumidores a distintos competidores en estos atributos
iii) Intensidad competencia
Mapas de posicionamiento: Interpretación
- 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.
Mapas de posicionamiento: ¿A partir de qué dos métodos se puede realizar?
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).
Análisis de Factores: Objetivo
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]
Análisis de Factores: ¿De qué se compone?
- 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
Análisis de Factores: ¿Por qué la representación es distinta a la realidad?
- 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
Análisis de Factores: Cuando nos pidan percepciones y preferencias, ver:
- 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
Análisis de Factores: ¿Cómo se determina el posicionamiento de una marca?
- 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
Análisis de Factores: Desventajas modelo
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)
Qué modelos se usan para segmentación:
1) Análisis RFM
2) Análisis de Clusters: jerárquico aglomerativo y k-medias
Qué modelos se usan para Posicionamiento:
1) Análisis de Factores
2) Juicios de similitud (MDS)
3) Mapas de posicionamiento
Qué modelos se usan para Posicionamiento:
1) Análisis de Factores
2) Juicios de similitud (MDS)
3) Mapas de posicionamiento
Qué modelos se usan para el Desempeño de Marca:
1) Datos de Panel
2) Switching
3) Poisson-Gamma (NBD-Dirichlet)
4) Lealtad
5) Binomial-Beta
Qué modelo se usa para Elección de Marca:
Modelo Logit
Qué modelo se usa para Difusión de Innovaciones:
Modelo de Bass
Qué modelo se usa para el Desarrollo de Productos:
Análisis Conjunto
Qué estudios cualitativos existen:
- Focus Group
- Entrevistas en profundidad
- Estudios Etnográficos
- Bulletin Board Group
- Text Analytics
¿Qué estudios Cualitativos existen?
- Focus Group
- Entrevistas en profundidad
- Etnografías
- Bulletin Board Group
- Text Analytics
Poisson-Gamma (NBD) : ¿Cómo se obtiene la media y la varianza?
Media (x) = r/s
Varianza (Sx^2) = r/s * (1 + 1/s)
Análisis Conjunto: ¿Cuáles son las diferencias entre el método directo e indirecto?
- Directo: hago preguntas directas y analizo cada atributo de manera independiente.
- Indirecto: (preferido), perfil completo, se incorporan todos los atributos en un perfil.
Datos de panel: ¿Para qué sirve?
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.
Datos de panel: ¿Cuáles son sus ventajas?
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]
Modelo Logit: ¿Cuál es el problema de heterogeneidad?
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.
Modelo Logit: ¿Cómo se determina la variable más importante?
hay que ver el ratio z o t (en valos absoluto)
z = Beta/ ee(Beta)
