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Los 11 puntos para hacer una buena segmentación

écrit par René Lefebure

11 mar

La construcción de una segmentación es una tarea compleja para un principiante en estadística o en marketing.

Traducion de Selene Corcull

Efectivamente, a diferencia de un scoring, donde se trata de modelizar un comportamiento (compra, fraude, partida, etc) a partir de datos descriptivos o comportamentales, no se trata de descubrir una segmentación sino de elegir la « mejor segmentación ». No se sabe lo que se busca, pero hay que intentar encontrarlo con técnicas como el análisis de componentes principales, de correspondencias, canónico, etc.

Existen principios « de marketing » para una buena segmentación (accesible, sustancial, etc) pero no dan indicación alguna sobre « cómo hacer una segmentación ».

Para ayudar a los jóvenes marketeros, he aquí algunos principios que hay que respetar sacados de mi « larga experiencia ».

1- Validar las necesidades

La primera etapa de una segmentación consiste en entender los objetivos y expectativas de la empresa con respecto a dicha segmentación: mejora de la comunicación, refundido de productos, mejora de los resultados comerciales, etc. Con frecuencia, los objetivos no se formulan claramente y a veces difieren en el seno de la misma organización: el Director General no tiene las mismas expectativas que un Director de Marketing… por lo que es importante jerarquizar y validar los objetivos (¡aún a riesgo de tener que forzar una decisión!).

2- Seleccionar los « buenos » datos

La selección de datos es una fase crítica en el proceso que puede falsear todo el análisis. Hay que navegar entre dos tentaciones:

a. La pereza: tomar sólo los datos disponibles y/o los datos tradicionales y tener por tanto una segmentación que prescribe lo que ya se sabe (luego una decepción a la entrega)

b. La ambición: querer tomar todos los datos pensando ingenuamente que las técnicas estadísticas sacarán las « buenas variables » (luego una jungla de posibilidades).

La voluntad « de hacer » apresuradamente puede conducir a tomar sólo los datos inmediatamente disponibles y saltarse en consecuencia los objetivos de descodificación de un mercado. La selección de los « buenos datos » pasa igualmente por un enfoque de recogida equilibrada de datos por « concepto » (cliente/compra/punto de venta/actividad/canales/etc…) respetando los pesos entre los diferentes conceptos… si tiene 50 variables sobre las compras y una variable sobre la edad del cliente… tendrá una segmentación… sobre las compras… ¡inútil para un archivo maestro! (a lo sumo, el RFM es más pertinente).

3- Seleccionar los « clientes significativos »

Para construir una segmentación, se debe conceder importancia a la comprensión de los “comportamientos” del cliente. Hay que evitar por tanto sobre representar en la base de análisis los clientes que han desaparecido, o los estratos de clientes “no captables” con las ofertas actuales. Un fichero que contiene 25% de clientes inactivos (con líneas enteras de 0 o de valores desconocidos) llevará a cualquier técnica estadística a considerar como representativo un comportamiento mayor de inactividad y tomará a todos los demás clientes como “satélites” de este comportamiento (los compradores). En este contexto, los compradores parecen casi aberraciones… que son difíciles de organizar. Querer explicar la “vida” como una aberración de la “muerte” no es un buen punto de partida. Si analiza un fichero con un 20% de inactivos y un 15% de clientes adquiridos mediante mecanismos de juego… comprenderá el riesgo de hacer una segmentación inútil e inestable.

4- Limpiar las variables

Siempre existen datos aberrantes que pueden tener un impacto importante en la dirección de los ejes de análisis (la famosa fuerza de los ejes). Los puntos incompletos o aberrantes pueden manifestar o bien errores en la entrada de datos o bien mezclas de poblaciones heterogéneas: mezclar en un análisis sobre los flujos de una cuenta bancaria “empresas internacionales” y “particulares” se traducirá en un acercamiento de facto entre los dirigentes ejecutivos a 250.000 euros al año con los ingresos de 15.000 euros… agrupados ficticiamente ya que quedan lejos de los miles de millones de los flujos de Total, por ejemplo. ¡La vida cotidiana nos permite apreciar que existen diferencias notables entre los 2 perfiles salariales anteriores!

5- Seleccionar las “variables activas”

Una etapa de la segmentación consiste en evaluar las correlaciones y las dependencias entre las variables para tratar de distinguir las “dimensiones”. Una dimensión es tanto más fuerte cuanto más numerosas sean las variables que contribuyen en ella. Hay que saber excluir progresivamente ciertas variables, muy correladas a otras, para hacer surgir otras dimensiones. La selección de las variables activas debe basarse en nociones de calidad (nivel de información), de coste de obtención (la edad es más fácil de obtener que los ingresos), de comunicación (el logaritmo del volumen de facturación es más difícil de interpretar que el número de hijos), con el fin de “reducir” el peso de los ejes principales… y hacer surgir los “ejes emergentes”. Ese peso sorprenderá a los “maníacos del poder de representación”, pero las buenas segmentaciones, como los vinos “gran reserva”, tienen su aroma.

6- Saber “escarbar las dimensiones”

La lectura de las primeras dimensiones a menudo es bastante poco reveladora de información nueva. Encontraremos necesariamente… los datos que hemos introducido, y las intuiciones que teníamos antes de comenzar. Al final, hemos procesado toneladas de datos para extraer evidencias. Se trata desde luego de un elemento tranquilizador al no desestabilizar los equipos de marketing o comerciales (a veces les gusta que no se les contradiga), pero no hay que contentarse con leer los 4 ó 6 primeros ejes, y saber buscar algo más en profundidad… para descubrir comportamientos emergentes en los ejes 8 a 12. Hay que continuar las investigaciones para identificar las variables y los individuos que constituyen determinado comportamiento emergente y particular. Así, entender el “uso del web móvil” en una población de abonados de teléfonos móviles… nunca está en los 5 primeros ejes, pero saber leerlo pronto permite “tomar ventaja” sobre el mercado.

7- Definir el tamaño y el número de segmentos

La selección del número de grupos está guiada a menudo por las siguientes exigencias:

a. La capacidad de memorización del público… más allá de 7-8 segmentos, resulta difícil recordar el conjunto de los grupos para los no expertos,

b. La capacidad de diferenciación… crear 12 segmentos… para aplicar 2 políticas de comunicación es sobre-segmentar,

c. Las exigencias de los costes fijos: tener segmentos demasiado estrechos los vuelve inoperables económicamente, pero cuidado, si un segmento representa el 1% de los efectivos, pero el 20% de los ingresos… queda justificado de facto, ya que perderlo puede implicar el fin de la actividad.

Por tanto, el tamaño no

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es solo una cuestión de número de individuos, hay que considerar el tamaño de los segmentos en las dimensiones de volumen de facturación, de margen, de costes, de visitas, etc.

8- Construir un árbol de asignación comprensible

Hay que poder comprender por qué un individuo pertenece a un segmento, para poder poner en marcha el programa de asignación en las bases de datos (y mostrar el código del segmento en el centro de llamadas, por ejemplo), ya que eso permite seguir e interpretar las migraciones. El hecho de estar en el segmento A en 2007 y pasar en 2008 al segmento B debe entenderse como una modificación de uno o n criterios. Mi filosofía de asignación ha ido mejorando progresivamente en el tiempo con la evolución de las técnicas de data mining, lo más sencillo actualmente es utilizar árboles de decisión para construir la programación de asignaciones, pero hoy día existen otras posibilidades (scores comparativos, marcado semántico con SPAD).

9-Tantear y medir la estabilidad

Hay que evaluar la estabilidad en el tiempo de la segmentación antes de comunicarla. Es importante examinar la distribución estructural de los segmentos a lo largo de 2 o 3 períodos (pasar del 15% en 2007 al 4% en 2008 en el segmento A… es sospechoso), así como entender las migraciones entre segmentos. Un movimiento importante puede revelar problemas de concepción (y por tanto de la operatividad de la segmentación).

10- Saber comunicar

Hay que “dejar huella” en los usuarios potenciales. Parafraseando un periódico sensacionalista francés, el impacto de los “nombres” y el peso de los “mapeos”! (N. de la T.: « El peso de las palabras, el impacto de las fotos » es el lema del conocido semanal francés Paris Match) La técnica estadística debe desaparecer para dar “carne y sangre” a los segmentos y a las dimensiones. Hay que saber nombrarlas, posicionarlas, interpretarlas y darles vida a ojos de los futuros usuarios. Una buena segmentación se vende, y su éxito se mide por el hecho de que escapa de las manos de los estadísticos. Cuando el segmento de los “oportunistas o de los eclécticos” pasa al lenguaje de los equipos comerciales… ¡está hecho!

11- Tener una línea directriz

Releer entre cada etapa los elementos esperados en la fase 1: ¿siguen los objetivos presentes? Según mi experiencia, cuando n actores (con objetivos diferentes) participan en un dispositivo de segmentación, se puede llegar al final a una segmentación “de concesión”, es decir, que ha perdido todo el sabor. ¡Releer y cumplir los objetivos!

En los estudios estadísticos, realizar una segmentación sigue siendo a pesar de todo “una obra maestra” en el sentido noble del término, porque hay que poner el “alma” en la lectura y la interpretación de los datos.

A día de hoy, todavía dudo de las “segmentaciones automáticas” que hacen grupos, pero que no aportan respuestas a problemáticas estratégicas.

Quizá algún día las técnicas me desmientan, pero por ahora confieso encontrar siempre el mismo gusto en hacer segmentaciones, incluso aunque “hubiera podido ir” más rápido. Pero el tiempo que lleva hacer “aceptar” una segmentación es de todas formas mucho más largo que construirla, pero ése es otro artículo.

Une réponse pour “Los 11 puntos para hacer una buena segmentación”

  1. Amilcar 22. jan, 2013 à 16:58 #

    Hola, muy interesante el articulo me gusto mucho.
    En estos momentos me encuentro trabajando en esto de segmentación utilizando la herramienta de SPSS CHAID.
    Básicamente se trata de buscar una segmentación de cliente en base a un buen desempeño en el histórico que nos tire el mejor postor y nos segmente para sacar un BM, cualquier aporte que consideres importante para mi labor te lo agradecería.
    Saludos y éxitos.

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