Retener los clientes actuales y adquirir nuevos ha sido siempre la mayor preocupación de los retailers. No es una tarea fácil teniendo en cuenta el creciente número de productos, canales de distribución y formatos de tienda. Si a eso añadimos las nuevas tecnologías y la feroz competencia actual, descifrar el comportamiento de los consumidores puede representar un salto cualitativo que incida directamente en la cuenta de resultados.
Hoy en día los consumidores van dejando un rastro de datos en cada punto de contacto. Los puntos de venta, las redes sociales, los emails promocionales, las tarjetas de crédito y/o tarjetas de fidelización y las búsquedas en internet se han convertido en las principales fuentes de datos de los consumidores al alcance de cualquier minorista. Pero ¿cómo podemos manejar el flujo de datos antes de que estos nos sobrepasen?.
En algún lugar de toda esa masa de información podemos hallar valiosos conocimientos. Cuando todos los datos se ponen juntos y se ordenan de la forma correcta suelen contarnos una historia significativa. Esa información, probablemente no relacionada, puede indicarnos las preferencias de los clientes o definir unos patrones de compra. He aquí tres tipos de análisis básicos que podemos utilizar en geomarketing y algunas de sus aplicaciones.
El Análisis Cluster
Desde siempre hemos identificado y clasificado de distintas maneras el mundo que nos rodea: sea para diferenciar personas, creencias, eventos o fenómenos que se producen en el universo. Su finalidad es dividir un conjunto de objetos en grupos de forma que en el interior de cada grupo existen elementos muy parecidos entre sí y que difieren lo más posible en relación a los elementos de otro grupo.
El Análisis Cluster, también conocido como Análisis de Conglomerados o Reconocimiento de Patrones, es una técnica estadística multivariante cuya finalidad en marketing es dividir un conjunto de personas u objetos en grupos (cluster en inglés).
Por poner un ejemplo, si quisiéramos analizar nuestra red de establecimientos y conocer el potencial de cada uno de ellos podríamos limitarnos a considerar tan solo los datos de ventas, pero cometeríamos un error. Para realizar este tipo de análisis deberíamos añadir varios atributos o variables como el tamaño de la tienda, su área de influencia (población), el poder adquisitivo de los residentes así como la presencia de la competencia. De esta forma podríamos empezar a realizar un análisis más eficaz, definir los diferentes grupos y conocer el potencial de cada punto de venta o realizar las campañas adecuadas para cada una de ellas.
El análisis discriminante
Se trata de una técnica estadística multivariante utilizada para la segmentación y la predicción de pertenencia a un grupo. Se trata de conocer las características distintivas de los individuos de cada grupo, identificarlas y utilizarlas para asignar a otros individuos cuya pertenencia a alguno de esos grupos desconocemos. Su finalidad es analizar si existen diferencias significativas entre grupos.
Por decirlo de otra manera, con el análisis discriminante buscamos dos objetivos:
● Determinar que variables, de entre las seleccionadas previamente explican mejor la pertenencia a un grupo determinado.
● Determinar el grupo al cual pertenece un individuo pendiente de clasificación a partir de la respuesta que toma en las variables seleccionadas previamente.
Un ejemplo. Si tenemos uno o varios puntos de venta queremos ver si una variable como nivel de educación, ingresos, ubicación, estilo de vida u otros factores son útiles para diferenciar nuestros compradores de los compradores de otros puntos de venta. Sobre la base de esta clasificación, los perfiles de clientes se pueden desarrollar con el fin de planificar ofertas, promociones o campañas específicas.
El análisis conjunto
El objetivo del análisis conjunto es determinar qué combinación de un número limitado de atributos es el más preferido por los consumidores. Es una técnica estadística que identifica las diferentes características que valoran los clientes de un producto o servicio concreto. Es decir, el análisis conjunto se realiza para determinar que combinación de un número limitado de atributos más influencian en la toma de decisiones de un cliente.
Realicemos un supuesto. Un consumidor prefiere ir a comprar en la Tienda A, pues está más cerca de su casa. Es un consumidor sensible al precio y sabe que los precios ofrecidos por la Tienda A son superiores a la Tienda B que está más lejos de su casa. En la Tienda A el consumidor sabe que no tiene que hacer cola en las cajas, en cambio en la Tienda B tiene un surtido de productos mayor. Cuando va de compras, este consumidor aprovecha el día para ir al cine. La Tienda B tiene un cine al lado, la Tienda A no.
¿Dónde irá este consumidor a comprar?. El análisis conjunto nos ayudará a identificar la oferta más atractiva para este consumidor.
Quizás este post de Marketísimo ¿Qué es y cómo se usa el análisis conjoint? te ayude a entenderlo mejor.
Estas son sólo algunas de las técnicas de segmentación que podemos utilizar en el geomarketing. La elección del modelo de segmentación dependerá del tipo de información que busquemos.
¿Qué tan importante es para ti la segmentación para llegar a los clientes adecuados? ¿A qué retos te enfrentas cuando tratas de elegir la técnica de segmentación adecuada?. Cuenta tu experiencia.
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