La segmentación y el posicionamiento. … · lisis de similitudes o escalamiento multidimensional....

La segmentación y el posicionamiento.Consideraciones puntuales y metodología

desde un punto de vista práctico

ANA GUTIÉRREZ ARRANZ

Universidad de Valladolid

JEAN-PIERRE LÉVY MANGIN

Université du Québec

RESUMEN

Este artículo pone de relieve las distintas técnicas utilizadas para segmentar los mercados

y posicionar los productos y la convergencia que existe entre todas ellas. También pretende

estructurar la selección de esas metodologías imponiendo una verificación a posteriori con el

análisis discriminante que permite determinar si la agrupación en segmentos realizada a prio-

ri es correcta.

ABSTRACT

This research proposes an overview of the available methodologies for market segmenta-

tion and brand positioning. Discriminant analysis allow to verify if a prioristic clustering is

correct.

Existen numerosos métodos de segmentación y posicionamiento, los más conocidos son:

la clasificación o tipología (análisis cluster), el análisis por componentes principales y el aná-

lisis de similitudes o escalamiento multidimensional.

Se utilizan también variables discretas para la segmentación jerárquica y de manera com-

plementaria para el análisis de correspondencias.

ESIC MARKET. ENERO-ABRIL 2004

Algunos de los métodos de segmentación y posicionamiento están basados en el análisisde la varianza y otros en el cálculo de distancias (euclídeas u otras). Los dos tipos de méto-dos llegan a resultados similares, incluso se pueden utilizar las unos con las otros.

El propósito de este trabajo es presentar los métodos complementarios que permitan lle-gar a la convergencia de resultados. Para ello se usaran los métodos de clasificación o tipolo-gía (análisis cluster) incluyendo la clasificación k-medias, el análisis por componentes prin-cipales y el análisis multidimensional de escalas con Torsca (Torgeson Scaling, primeralgoritmo de análisis de escalas con MDSCAL). Podrían utilizarse otras y más pero no esintención recargar demasiado este artículo.

La última parte del artículo procederá a una agrupación a posteriori según el análisis dis-criminante que confirmará si los casos (marcas de automóviles) han sido bien agrupados ante-riormente, ello se llevará a cabo con las dos técnicas de clasificación utilizadas.

1. METODOLOGÍA GENERAL

Para acompañar esta metodología se ha escogido un ejemplo sencillo, la base de datosrefleja parte del mercado del automóvil de Estados Unidos del año 1994 (6).

En metodología sobre la segmentación de mercados y posicionamiento de productos hay que:

1) Agrupar las variables y los datos según la cercanía en términos de distancias

2) Posicionar en un gráfico (o dos) las variables y o los datos

3) Controlar la clasificación de los datos

Los métodos que se utilizaran serán:

A) La clasificación o tipología (análisis cluster).

B) El análisis por componentes principales y el análisis de escalas (o de escalamiento).

C) El análisis discriminante a posteriori.

El primer método clasifica, es decir, segmenta la base de datos, el segundo posicionavariables y el tercero controla la clasificación.

Una consideración suplementaria exigiría que a priori se normalizara toda la base de datosya que el análisis por componentes principales lo hace automáticamente, la tipología y el aná-lisis discriminante no. Eso significa que si se utiliza la misma base de datos para estos análi-sis, los resultados serán completamente diferentes y el posicionamiento de las variables y loscasos no reflejaría las distancias presentadas en la tipología o clasificación (análisis cluster).

Esta metodología se puede utilizar para datos objetivos o medidas perceptuales, ciertossistemas de análisis de datos permiten trabajar con todo tipo de variables (7).

156 ANA GUTIÉRREZ ARRANZ - JEAN-PIERRE LÉVY MANGIN 156/04


2. APLICACIÓN PRÁCTICA Y ANÁLISIS

Para ilustrar la teoría se ha escogido un ejemplo sencillo presentado en la revista ameri-

cana Motor Trend de 1994. La base de datos se presenta con seis variables, el precio, los caba-

llos vapor, la aceleración en piso seco, la aceleración en piso mojado, el frenado y el consu-

mo con veintiocho datos o marcas de automóviles.

En la tabla 2 las variables son clasificadas en dos grupos que corresponden a la clasifica-

ción a priori de cada observación según la clasificación jerárquica (análisis cluster jerárqui-

co) o la clasificación por k-medias (k-means cluster análisis). Estos grupos permitirán obser-

var si la clasificación realizada a posteriori por el análisis discriminante corresponde con la

clasificación a priori.

A1. El análisis por clasificación jerárquica

Utilizando los casos o datos se puede observar que se pueden identificar cinco segmentos

de mercado y uno marginal donde se encontrará un solo modelo con la marca Dodge Viper

(figura 1).

Las variables más cercanas son el precio y los caballos de vapor, las más próximas son

aceleración en seco y en mojado y la más lejana el consumo, ello también se puede observar

en las figuras 2 y 4. De hecho el posicionamiento por cualquier técnica confirmará la seg-

mentación de variables o datos.

157/04 LA SEGMENTACIÓN Y EL POSICIONAMIENTO. CONSIDERACIONES PUNTUALES… 157


Figura 1

Árbol jerárquico

A2. El análisis por tipología k-medias

En este apartado se utilizará la clasificación K-medias con las marcas de coches, se pue-

de observar en la tabla 1 que existe una diferencia en la composición de los segmentos 4 y 5

conforme se utiliza una técnica o la otra. La técnica de k-medias se fundamenta en el análi-

sis de la varianza por lo cual la agrupación de casos de efectuara de manera ligeramente dis-

tinta. En este tipo de clasificación hay que definir el número de grupos con antelación.



Tabla 1

Clasificación de las marcas de automóviles según el algoritmo k-medias

K-Means ClusteringDate/Time 03-02-1997 17:49:49

Description Data base created at 19:02:00 on 01-10-1996

Distance Report / Cluster = 1

Row Clst Cl1 Cl2 Cl3 Cl4 Cl57 buick re 1 0.6906 1.9655 2.2811 4.4894 4.4092 8 eagle visi 1 0.6392 2.1392 1.8617 3.9244 4.0120

14 jeep chero 1 1.1506 3.0687 1.7978 3.4772 3.4644 19 eldorado c 1 1.1637 3.0660 3.0349 4.2958 3.8910 Average 4 0.9110 2.5599 2.2439 4.0467 3.9441


Row Clst Cl1 Cl2 Cl3 Cl4 Cl51 ford escor 2 2.6043 0.2710 2.4410 5.1094 5.6520 2 saturn sl 2 2.1900 1.2290 2.7119 4.9310 5.4621 3 toyota pas 2 3.4056 1.0329 2.9081 5.7267 6.2873 5 honda acco 2 2.0514 1.0201 1.8896 4.8585 5.0382

Average 4 2.5628 0.8882 2.4876 5.1564 5.6099


Row Clst Cl1 Cl2 Cl3 Cl4 Cl54 acura inte 3 3.8461 3.3568 2.0970 2.9754 4.9372 6 nissan sen 3 2.8769 2.1205 1.3570 3.5078 4.9278 9 honda pre 3 2.0323 1.8663 1.0839 3.2961 4.3388

10 ford tauru 3 2.1131 2.2173 1.2188 4.1953 4.5394 11 vw corrado 3 2.4602 3.2296 1.3756 2.2105 3.7266 12 vw passat 3 1.9018 2.6044 0.7333 3.3807 3.8955 13 vigor acu 3 1.7248 1.8948 0.5641 3.5159 4.0671 15 cutlass ol 3 1.6125 2.6119 1.2608 3.5317 4.1312 20 infiniti j 3 1.7251 2.5249 1.1011 3.4548 3.4567 Average 11 2.3220 2.5679 1.1204 3.3226 4.1348


Row Clst Cl1 Cl2 Cl3 Cl4 Cl516 stealth do 4 4.3242 5.1751 3.1617 0.8163 3.6364 21 nissan 300 4 4.3579 5.3279 3.4888 0.6329 3.5260 22 corvette 4 4.9280 5.7813 3.6921 1.2733 3.9089 23 porsche 92 4 2.4110 3.7981 2.3514 1.8563 2.8381 24 viper dodg 4 5.3822 6.8987 5.1011 2.0994 3.4969 25 merced400 4 3.1943 4.1520 2.1820 1.6167 2.3728 Average 6 4.0996 5.1889 3.3295 1.3825 3.2965




Row Clst Cl1 Cl2 Cl3 Cl4 Cl526 bmw 750 5 3.2271 5.0129 3.4240 2.8795 0.7405 27 jag xj12 5 2.8542 4.6905 3.1677 2.6945 1.0242 28 merc.600 5 5.5031 7.0448 5.5192 3.9753 1.7059 Average 3 3.8614 5.5827 4.0370 3.1831 1.1569

Tabla 2

Pertenencia de las marcas según el método de clasificación

Grupo 3 4 Buick Regal 4 Grupo 1

Grupo 3 4 Eagle Vision 4 Grupo 1

Grupo 3 4 Jeep Cherokee 4 Grupo 1

Grupo 3 4 Eldorado cadillac 4 Grupo 1

Grupo 1 4 Ford Escort 4 Grupo 2

Grupo 1 4 Saturn 4 Grupo 2

Grupo 1 4 Toyota Paseo 4 Grupo 2

Grupo 1 4 Honda Accord 4 Grupo 2

Grupo 2 11 Acura Integra 11 Grupo 3

Grupo 2 11 Nissan Sentra 11 Grupo 3

Grupo 2 11 Honda Prelude 11 Grupo 3

Grupo 2 11 Ford Taurus 11 Grupo 3

Grupo 2 11 Vw Corrado 11 Grupo 3

Grupo 2 11 Vw Passat 11 Grupo 3

Grupo 2 11 Vigor Acura 11 Grupo 3

Grupo 2 11 Cutlass Olds 11 Grupo 3

Grupo 2 11 Lexus 11 Grupo 3

Grupo 2 11 Mazda 929 11 Grupo 3

Grupo 2 11 Infiniti 11 Grupo 3

Grupo 4 3 Stealth Dodge 6 Grupo 4

Grupo 4 3 Nissan 300 6 Grupo 4

Grupo 4 3 Corvette 6 Grupo 4

Grupo 5 5 Porche 927 6 Grupo 4

no agrupado 1 Viper 6 Grupo 4

Grupo 5 5 Mercedes 400 6 Grupo 4

Grupo 5 5 BMW 750 3 Grupo 5

Grupo 5 5 Jaguar XJ12 3 Grupo 5

Grupo 5 5 Mercedes 600 3 Grupo 5

Clasificación Modelo ClasificaciónJerárquica K-Medias

B1. El análisis por componentes principales

Para posicionar variables y casos se utilizara el análisis por componentes principales (sin

rotación) con la base de datos regular o normalizada (los resultados son idénticos). Según

podemos observar en la tabla siguiente las tres primeras dimensiones extraen prácticamente

toda la varianza (93,71%).



Tabla 3

Inercias y varianzas extraidas por los análisis por componentesprincipales y de similitudes (Torsca)

Dimensiones Inercia por Porcentaje Inercia Inercia Porcentaje Inerciacomponentes de inercia acumulada similitudes inercia acumulada

1 3,6914 61,52 61,52 3,50 66,82 66,82

2 1,2967 21,61 83,14 0,94 17,88 84,70

3 0,6345 10,58 93,71 0,63 12,12 96,82

a) Posicionamiento de las variables

El posicionamiento de las variables en términos relativos será idéntico al análisis de tipo-logía que utiliza distancias de la chi-cuadrada o incluso euclídeas. El precio (variable 1) sesitúa cerca de los caballos vapor (variable 3), las dos variables de aceleración quedan pega-das (variables 3 y 4), el frenado (variable 5) se sitúa en medio de las demás variables y el con-sumo (variable 6) queda muy aislado.

Se podrá observar que el posicionamiento de las variables por el método de los compo-

nentes principales es como se podía suponer semejante al posicionamiento de variables por el

análisis de escalas métricas.

b) Posicionamiento de los casos

El posicionamiento de los casos representa bien las agrupaciones obtenidas con la tipolo-

gía jerárquica y la tipología por k-medias. Se puede observar que los tres primeros segmen-

tos son idénticos (tabla 2) y que los casos Porsche 927 Viper y Mercedes 400 son integrados

en el segmento 5 según el método jerárquico (Viper se presenta como un punto aislado).

La pregunta que cada uno esta en derecho de hacerse es saber que método de agrupación

adoptar ya que los dos son perfectamente representables en un estudio de posicionamiento

según el análisis por componentes principales.



C. El análisis de escalas métrico

El análisis de escalas métricas según el algoritmo Torsca (8) permite posicionar las mar-

cas de automóviles según distancias euclídeas.

Con el fin de escoger a priori el número de dimensiones algunos sistemas de análisis pue-

den presentar el análisis de inercia y de varianza extraída.



Figura 4

Posicionamiento de las variables (Torsca)

La tabla 3 muestra comparativamente la inercia extraída por los análisis por componen-

tes y de escalas. Cuando el porcentaje de la inercia extraída por cada dimensión es semejan-

te en cada método se puede considerar que la distancias relativas entre los puntos de los casos

son semejantes teniendo en cuenta que para el análisis por componentes principales se trata

de distancias de la chi-cuadrado y para el análisis de escalas distancias euclídeas. Las varia-

bles se encuentran situadas a semejante distancia que lo que están los análisis de tipología.

El análisis de escalas será convergente con el análisis por componentes principales a nivel

de variables o de casos, los posicionamientos serán muy semejantes.

D. Análisis discriminante

Los análisis anteriores son a priori, en esta etapa se desea saber si la agrupación en seg-

mentos se ha llevado adecuadamente a cabo, por lo cual se hará la verificación oportuna a

posteriori analizando las agrupaciones según la tipología jerárquica y de k-medias mediante

un análisis discriminante.



Figura 5

Posicionamiento de las marcas (Torsca)

Se puede observar en la tabla 4 que todos los casos han sido agrupados adecuadamente.

Esta etapa es muy importante en la metodología del posicionamiento ya que agrupa los

casos a posteriori. Se escogerá, pues, el método de clasificación que mejor agrupe los casos

a posteriori. En el caso de nuestro ejemplo, los métodos de clasificación jerárquica y de k-

medias llegan a agrupar perfectamente todos los casos a posteriori, cualquiera de los dos

métodos sería correcto.

El análisis discriminante constituye la prueba de control que permitirá agrupar mejor los

casos a posteriori que permita escoger a priori el método de clasificación o de tipología.

3. CONCLUSIÓN

El caso reflejado presenta la ambigüedad de selección de los métodos de segmentación y

posicionamiento. En este caso la clasificación a posteriori clasifica perfectamente los casos y

confirma la clasificación a priori, por lo cual se puede escoger cualquier método tipológico.

Normalmente se seleccionará el método a priori cuya clasificación a posteriori presente un

porcentaje de clasificación correcto mayor.

En el caso ilustrativo habrá que decidir si se selecciona un método por distancias euclí-

deas o un método por análisis de varianza teniendo en cuenta que el análisis discriminante uti-

liza el análisis de la varianza para clasificar a posteriori.



Tabla 4

Matriz clasificatoria. Agrupación comparativa a posterioride los datos por análisis discriminante

ClasificaciónP1 P2 P3 P4 P5 Totalk-medias

A1 4 0 0 0 0 4A2 0 6 0 0 0 6A3 0 0 11 0 0 11A4 0 0 0 4 0 4A5 0 0 0 0 3 3

Total 4 6 11 4 3 28

ClasificaciónP1 P2 P3 P4 P5 Totalk-medias

A1 4 0 0 0 0 4A2 0 4 0 0 0 4A3 0 0 11 0 0 11A4 0 0 0 4 0 4A5 0 0 0 0 5 5

Total 4 4 11 4 5 28

La metodología general queda pues clara para llevar a cabo un estudio de segmentación

y posicionamiento de variables y casos.

REFERENCIAS

BELLO, L., VÁZQUEZ, R., TRESPALACIOS, J.: “Investigación de mercados y estrategia marke-

ting”. Civitas, Madrid.

DAVISON, M.: “Multidimensional scaling”. Wiley, New-York 1983.

LÉVY MANGIN, J-P: “El posicionamiento objetivo del producto según el análisis de agrupa-

ciones y el análisis multidimensional de escalas”. Esic-market, 1992.

– “Segmentación y posicionamiento perceptual del producto. Técnicas, sistemas y algorit-

mos”. Esic-Market 1993.

– “Segmentación y posicionamiento, estabilidad de la representación y capacidad de análi-

sis”. III Congreso Hispano-francés, AEDEM, Córdoba 1993.

– “El estudio del análisis de correspondencias según el análisis de varianza o Dual Scaling,

el enfoque de Guttman y Nishisato. Aplicación práctica.” Revista Ciencia Ergo Sum,

México, marzo 1996.

MIQUEL, S., BIGNÉ, E., LÉVY, J-P., CUENCA A-C., MIQUEL, M-J.: “Investigación de mercados”.

McGraw-Hill Interamericana, 1997.

Motor Trend, July 25th, 1994.

SCHIFFMAN, S., REYNOLDS, L., YOUNG, F.: “Introduction to multidimensional scaling, theory,

methods and applications”. Academic Press. Orlando, 1981.



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