4.4. LAS TÉCNICAS DE SEGMENTACIÓN DE

MERCADOS A PRIORI Y A POSTERIORI.

En esta pregunta se van a ver los tres métodos clásicos de segmentación a priori, que son: el método de Belson, el método de Sonsquit y Morgan o de análisis de la varianza y el método de la Chicuadrado (χ 2 ) . Los tres son métodos de segmentación a priori y, por lo tanto, participan de las características comentadas anteriormente.
En todos los casos, como variable dependiente (variable a explicar) se va a considerar el hecho de ser o no ser consumidor de una marca o producto. Las variables independientes serán los distintos criterios de segmentación que se consideren. Cada uno de estos métodos tratan de ver la capacidad discriminante que tienen una serie de variables dicotómicas, es decir, con dos valores, para explicar el hecho de ser o no ser consumidor. Se requiere que cada criterio tenga variables de segmentación con dos segmentos, por ejemplo, la variable sexo: hombre y mujer. De forma que si se tienen más de dos segmentos se tendrán que agrupar.

MÉTODO DE BELSON
El método de Belson se basa en la comparación entre las frecuencias reales y las teóricas. La fórmula a utilizar será la siguiente:

▪ Ai : es el tamaño del segmento i.
▪ ai : es el porcentaje real de consumidores que dentro del segmento i consume el producto o la marca.
▪ p : porcentaje medio de consumidores del mercado, o lo que es lo mismo, porcentaje de consumidores teóricos que tendría que tener cada segmento. Si no existen diferencias de comportamiento cada segmento tendría que comportarse conforme a la media.

▪ ai · Ai : número de consumidores reales del segmento i.
▪ p · Ai : indica el número de consumidores teóricos, es decir, los consumidores que teóricamente tendría que tener el segmento i para que su comportamiento fuese igual a la media del mercado.
Aquella variable de las que se estén estudiando que presente una mayor distancia (D) será la variable que mejor va a segmentar, es decir, que más diferencias de comportamiento va a explicar entre consumidores reales y teóricos.
Ejemplo: Consideremos una muestra de 1.000 personas, de las cuales 600 son mujeres (Ai) y 400 son hombres (Ai). De estas 1.000 personas, 100 resultaron ser consumidores de la marca considerada (p). De esos 100 consumidores, 90 son mujeres y 10 son hombres.

El valor absoluto 30 no nos dice si es mucho o poco. Este método exige que las variables, para poder aplicarlo, sean dicotómicas. Por lo tanto, cuando se tienen más de dos segmentos, es decir, cuando la variable no es dicotómica, lo que se tiene que hacer previamente a la aplicación de la fórmula es agrupar los segmentos en dos grupos. La forma de hacerlo será comparar el porcentaje de consumidores reales (ai) con el porcentaje medio (p) de tal manera que los que tengan un porcentaje de consumidores reales mayor a la media irán en un grupo y, por otro lado, los que tienen un porcentaje menor se agruparán en el otro grupo. Si el porcentaje fuese igual se podría incluir indistintamente en un grupo o en otro.

Manual Marketing Digital

Ejemplo: Consideremos la siguiente tabla en donde se recoge una muestra de 500 personas, de las cuales resultaron ser consumidores 200.

Se aplicará la fórmula a cada una de las variables: sexo y clase social. El sexo es una variable dicotómica, pero la clase social no es una variable dicotómica ya que tiene tres segmentos (baja, media y alta), por lo que para agruparlos habrá que comparar el porcentaje de consumidores reales de cada segmento con el porcentaje medio.

Por lo tanto, la forma en que quedaría agrupados los grupos de la clase social sería la siguiente: A + C y B.

Según el método de Belson el criterio que permite segmentar mejor o que explica más diferencias de comportamiento es la clase social. El número 45 no nos dice si es significativo o no, o si hay otra variable que segmente mejor.

MÉTODO DE SONSQUIT Y MORGAN
Se denomina también análisis de la varianza ya que la fórmula se basa en el concepto de la varianza.

NA, NB : tamaño de cada uno de los segmentos.
N : tamaño del mercado o de la muestra representativa y es igual a la suma de NA + NB.
YA,YB : porcentaje de consumidores reales de cada uno de los segmentos.
Si YA = YB no hay diferencias por segmentos ya que presentan el mismo porcentaje de consumidores, por lo que la distancia (D) será igual a 0. Si la variable es dicotómica se puede aplicar la fórmula directamente. Mientras que en el caso de que se tenga tres segmentos, es decir, cuando la variable no es dicotómica, habrá que hacer todas las combinaciones posibles de dos segmentos: A + B, C; A + C, B; B + C, A.

En el caso de que se tuvieran 4 segmentos: A + B, C + D; A + C, D + B; A + D, C + B; A + B + C, D; A + B + D, C; B + C + D, A. El criterio que mejor permite segmentar el mercado estudiado será aquel para el que se obtenga un mayor valor.
Ejemplo: Consideremos una muestra de 10.000 personas de las que 3.000 resultaron ser consumidores.

Como en la variable edad se tienen tres segmentos habrá que realizar todas las combinaciones posibles de dos segmentos.

La variable que explica más diferencias en el comportamiento es la del beneficio buscado porque es la variable en la que D tienen un mayor valor. Se puede utilizar los otros dos métodos, ya que la solución suele coincidir con los tres métodos.

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Segmentación a Priori

La segmentación a priori se basa en criterios predeterminados y en la teoría existente antes de que se realice cualquier análisis de datos. En otras palabras, el mercado se divide en segmentos según características conocidas y definidas previamente. Estos criterios suelen basarse en conocimientos previos del mercado y en características demográficas, geográficas, psicográficas o de comportamiento.

Ejemplos de Segmentación a Priori:

1. Demográfica: Segmentar a los consumidores según su edad, género, ingresos, nivel educativo, etc. Por ejemplo, una empresa de juguetes podría segmentar su mercado en función de la edad de los niños.
2. Geográfica: Dividir el mercado según la ubicación geográfica, como país, región, ciudad, o incluso clima. Una marca de ropa podría segmentar su mercado en función de las estaciones del año y las diferencias climáticas.
3. Psicográfica: Agrupar a los consumidores según su estilo de vida, personalidad o valores. Por ejemplo, un fabricante de automóviles de lujo podría segmentar a su público objetivo en función de sus aspiraciones y estilo de vida.
4. Comportamental: Basarse en el comportamiento de compra del consumidor, como la frecuencia de uso, la lealtad a la marca, o la ocasión de compra. Un ejemplo sería segmentar a los clientes de una tienda de comestibles en compradores ocasionales versus compradores regulares.

Ventajas de la Segmentación a Priori:

• Simplicidad y facilidad de implementación: Es más directa, ya que se basa en criterios bien definidos.
• Basada en el conocimiento existente: Utiliza datos y teorías previas, lo que puede ser útil si se conoce bien el mercado.

Desventajas:

• Rigidez: No siempre refleja las complejidades y matices del comportamiento del consumidor.
• Poca flexibilidad: Puede pasar por alto segmentos emergentes o cambios en el mercado.

Segmentación a Posteriori

La segmentación a posteriori, también conocida como segmentación empírica o data-driven, se basa en el análisis de datos recolectados para descubrir patrones o segmentos dentro del mercado. A diferencia de la segmentación a priori, no se establecen criterios de antemano; en su lugar, se utiliza la investigación de mercado para identificar los segmentos.

Técnicas de Segmentación a Posteriori:

1. Análisis Cluster: Agrupa a los consumidores en segmentos con base en similitudes dentro de múltiples variables, como comportamiento de compra, actitudes y preferencias. Es una técnica exploratoria que puede descubrir segmentos que no se habían considerado anteriormente.
2. Análisis de Componentes Principales (PCA): Se utiliza para reducir la dimensionalidad de los datos y encontrar los factores más importantes que diferencian a los consumidores.
3. Análisis de Conjuntos Difusos (Fuzzy Clustering): Permite que los consumidores pertenezcan a múltiples segmentos en diferentes grados, reconociendo que los límites entre segmentos no siempre son claros.
4. Modelos de Segmentación Basados en el Comportamiento: Utilizan datos sobre las acciones pasadas de los consumidores (como historial de compras, visitas a sitios web, etc.) para crear segmentos.

Ventajas de la Segmentación a Posteriori:

• Mayor precisión: Los segmentos se basan en datos reales y no en suposiciones, lo que permite una segmentación más precisa.
• Adaptabilidad: Puede adaptarse a cambios en el mercado, ya que los segmentos se descubren a partir de datos actuales.

Desventajas:

• Complejidad: Requiere técnicas estadísticas avanzadas y análisis de datos complejos.
• Requiere más recursos: La recolección y el análisis de datos pueden ser costosos y requieren más tiempo.

Comparación entre Segmentación a Priori y a Posteriori

• Criterios: La segmentación a priori utiliza criterios predefinidos, mientras que la segmentación a posteriori descubre criterios a partir de los datos.
• Flexibilidad: La segmentación a posteriori es más flexible y puede descubrir segmentos inesperados, mientras que la segmentación a priori es más estructurada pero menos adaptable.
• Uso de Datos: La segmentación a priori es más simple y menos dependiente de datos detallados, mientras que la segmentación a posteriori se basa en un análisis detallado y a menudo en técnicas estadísticas avanzadas.