1. Segmentar para
conocer
Hugo Cisternas

2. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis

3. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis

5. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis

6. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis

7. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Evolución del conocimiento
• Distinguir
– Objetos
– El todo y las partes constituyentes
• Clasificar
– Características “físicas”
– Relaciones entre objetos
– Funciones

8. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis

9. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Segmentar*:
Cortar o partir en segmentos
– Dividir,
– partir,
– fraccionar,
– desmembrar
¿Qué es segmentar?
*Fuente: Real Academia de la Lengua Española

10. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
¿Qué es “Segmentación”? (en marketing)
• Esquemas que nos ayudan a comprender a
los consumidores, al formar grupos de
individuos con los cuales nos podemos
comunicar en forma relevante y a los que
podemos influir de una forma similar.
– Dividir una cartera de clientes en diferentes
grupos o categorías de acuerdo a alguna
característica común.
– Las características corresponden a algún
factor observable o medible en los individuos,
que se registra como un dato.

11. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
• Matemáticamente, una segmentación es inducida
por una relación de equivalencia que genera
particiones excluyentes sobre el conjunto original
– Ejemplo: la relación “ser del mismo grupo
socioeconómico”. En este caso A, B, C1, C2, C3, D, E
serían las clases de equivalencia correspondientes
• Al establecer grupos contactables que requieren
comunicaciones diferenciadas de acuerdo con
alguna de estas categorías, se obtienen segmentos
de marketing directo
• Relación de equivalencia
– Reflexiva, Simétrica y Transitiva
¿Qué es “Segmentación”?

12. ¿Para qué segmentar?

13. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
¿Para qué segmentar?
Comunicación eficiente y efectiva
• Características diferentes de cada segmento
– Drivers de influencia diferentes para cada segmento
– Ciclos de comunicación diferentes
• Comunicación diferenciada por segmentos
– Eficiencia argumental
– Eficiencia creativa
– Eficiencia de timing (oportunidad del mensaje)
• Respuesta diferenciada
– Resultados medibles
– Resultados predecibles
– Resultados perfectibles

14. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Respuestas
Universo
Disponible
Nombres
a Contactar
SIN SEGMENTACIÓN
Todos reciben
el mismo envío
Respuestas
Universo
Disponible
Nombres
a Contactar
1
2
3
4
CON SEGMENTACIÓN
Envío al Segmento 1
Envío al Segmento 2
Envío al Segmento 3
Envío al Segmento 4
¿Para qué segmentar?

15. ¿Cómo se hace la
segmentación?

16. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Desarrollo De Segmentos
Obtener muestra de datosObtener muestra de datos
Organizar BD para análisis estadísticoOrganizar BD para análisis estadístico
Análisis exploratorio de datosAnálisis exploratorio de datos
Generación de segmentosGeneración de segmentos
Perfilar segmentosPerfilar segmentos
Aplicar al total
De los datos
Aplicar al total
De los datos
Base de DatosBase de Datos
EncuestaEncuesta

17. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Las dos formas de segmentación
•Segmentación dirigida
– Hay un objetivo conocido
– Hay una variable resultante
– Se busca encontrar la mejor forma de dividir los grupos
– Interesa conocer qué hace a cada grupo diferente (perfiles)
•Segmentación no dirigida
– Exploratorio
– No hay un objetivo a-priori
– Se busca encontrar agrupaciones homogéneas

18. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Segmentación por deciles
En función de la variable de interés, por ejemplo facturación, se dividen 10
segmentos y se identifica el valor en cada punto de corte

19. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
CHAID
• Permite realizar tipologías de clientes en función de una variable
criterio, así como realizar pronósticos con probabilidades
conocidas, siendo por esto considerada como una herramienta con
gran poder predictivo.
• Por medio de la detección automática de interacciones usando Chi
cuadrado: permite segmentar un conjunto de datos utilizando
tests de chi cuadrado para crear múltiples divisiones.
Observaciones a
Clasificar
Clasificador
Asignación de
observación a
una clase

20. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
En base a la información contenida en la base de datos permite identificar
segmentos con comportamiento similar para una variable de respuesta conocida.
Por ejemplo, grupos con igual riesgo de siniestralidad, igual respuesta a
colocaciones de crédito, igual respuesta a estímulos de venta.
CHAID

21. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Análisis de K media
Dividir un conjunto de datos en grupos mutuamente excluyentes de tal manera que:
• cada miembro de un grupo esté lo "más cercano" posible a otro, y
• grupos diferentes estén lo "más lejos" posible uno del otro,
donde la distancia está medida con respecto a todas las variables disponibles.
Segmentación

22. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Segmentación
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 5 10 15 20 25 30
Análisis de K media (ejemplo)
Grupo 1: Actitud lúdica frente al
hecho de ir a la compra.
Comportamiento caracterizado por
las variables de diversión y
combinación de compra.
Grupo 1:Gozadores
• Divertidos
• Combinadores
Grupo 2
Indiferentes
• Incrédulos
Grupo 3
Mesurados
• Cuidan presupuesto
• Buscan mejor compra
• Procuran ahorrar
Grupo 3: Actitud
economizadora
frente a la
compra.
Comportamiento
caracterizado por
las variables de
ahorro y
presupuesto.
Grupo 2: Actitud nihilista hacia
el hecho de ir a la compra.
Comportamiento caracterizado
por las variables no importa.

23. Tipos de segmentación

24. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Tipos de segmentación
Demográficas
• Edad
• Estado civil
• NSE
• Etc.
Estilos de Vida
• 4 C’S
• Behaviour pattern
Geográficas
• Ciudad
• Región
• Comuna
• Etc.
Valor
• Paretto
• Deciles
• RFM (P)
Ciclo de Vida
• Triggers
• Behavior pattern
• L.T.V.
Comportamiento
• Pago
• Compra
• Etc.

25. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Tipos de variables
Variables de segmentación
Estructurales
Explicativas
Permiten separar los
segmentos
Ejecución
Accionables
Permiten desarrollar los
segmentos
1 3
4
2
Comportamiento
Influenciables
Permiten comunicarse e influir
en los segmentos

26. Segmentación
por ciclo de vida

27. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Segmentación: Ciclo de vida familiar
Soltería:
jóvenes y solteros
que no viven con
sus padres. Pocas
cargas financieras.
Líderes de opinión
en modas.
Hogar establecido I:
hijo menor de <6 años.
Cúspide de las compras
para el hogar.
Insatisfechos con la
posición financiera y con la
cantidad de dinero
ahorrado. Interesados en
nuevos productos.
Hogar establecido III:
parejas maduras c/hijos
dependientes. Posición
financiera aún mejor si
algunos hijos obtienen
empleo. Difíciles de influir
con la publicidad. Alto
promedio de compra de
artículos imperecederos.
Sobreviviente
solitario,
jubilado.
Necesidades médicas;
reducción drástica de
sus ingresos.
Demanda especial de
atención, afecto y
seguridad.
Recién casados:
jóvenes y sin hijos.
Mejor posición
económica que en un
futuro cercano. Índice
más alto de compra y el
promedio más alto de
compra de artículos
duraderos.
Hogar establecido
II: su hijo menor es
>6 años o más. Mejor
posición financiera.
Algunas esposas
trabajan. Compran
paquetes de mayor
tamaño.
Hogar vacío: parejas
maduras, sin hijos.
Cúspide del poder
adquisitivo de bienes
inmuebles. No están
interesados en productos
nuevos. Algunos conservan
su casa, otros se achican.

28. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Segmentación: Ciclo de vida
Triggers
Behavior Pattern
A lo largo de la vida los Patrones de
Comportamiento van cambiando

29. Segmentación por
comportamiento

30. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Segmentación: Variables de
comportamiento (ejemplos)
Variables de Pago
• Forma de pago: cheque, efectivo, tarjeta bancaria, etc.
• Abono: frecuencia, monto, etc.
• Con pie: porcentaje, monto, frecuencia, etc.
• Días de morosidad
Variables de Compra
• Monto Mensual (cuota)
• Frecuencia de compra en algún
departamento específico
• Monto disponible para compras
• Tipos de artículos comprados
• Marcas compradas

31. Segmentación
por valor

32. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Atractividad % Consumo
Segmentación: Best Customers
Platino
Oro
Plata
10%
15%
20%
25%
30%
Bronce
Cobre
4%
18%
23%
25%
28%
Abandonadores
Platino / oro: Gratificación
Plata / Bronce:
Retención, Rentabilidad,
Cross y Up Sell
Cobre:
Clientes nuevos:
frecuencia y monto
Poco atractivos:
indiferencia
Abandonadores: winback

33. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Segmentación: Modelo RFM
• RFM es un predictor muy usado en la industria del Retail,
debido a que:
– Si un cliente no ha comprado por largo tiempo, la probabilidad
que espontáneamente realice una nueva compra es muy baja
(excepto para productos de ciclo de vida muy grandes:
automóviles, etc)
– Si un cliente ha comprado muchas veces, es altamente probable
que se trate de un cliente regular, y que espontáneamente
continúe comprando con la misma frecuencia.
– Si un cliente compra montos altos, es probable que este cliente
esté dispuesto a realizar compromisos con la marca
(especialmente si tiene compras repetitivas de alto monto)
• En general, es un método muy efectivo para resumir grandes
volúmenes de datos de ventas en una segmentación simple y
manejable

34. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Cortes RFM
Bajo
Alto
#
Bajo Alto
Valor Cliente
$
Bajo
Alto
Recencia
Frecuencia
Medio
Tiempo transcurrido
desde la ultima
compra
Cantidad de compras
realizadas
Valor total acumulado por
compras, generalmente el
monto de la compra
Nota: también el valor puede ser medido como ganancia, monto incremental, etc.

35. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
% de Clientes
4 Meses o Más 3 Meses o Menos 4 Meses o Más 3 Meses o Menos
15% 1% 13% 4% 33%
6% 5% 8% 15% 33%
1% 9% 1% 23% 33%
Total 22% 14% 22% 42% 100%
Valor Cliente Anual
En el último Mes Hace Más de 1 Mes
Total
> $zzzz
> $xxxx y <= $zzzz
<= $xxxx
% Monto Valor Segmento Anual
4 Meses o Más 3 Meses o Menos 4 Meses o Más 3 Meses o Menos
35% 2% 25% 7% 69%
4% 3% 6% 10% 23%
0% 2% 0% 5% 8%
Total 40% 7% 31% 22% 100%
Valor Cliente Anual
En el último Mes Hace Más de 1 Mes
Total
> $zzzz
> $xxxx y <= $zzzz
<= $xxxx
Segmentación: Modelo RFM (ejemplo)

36. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Campañas guiadas por RFM
0%
20%
40%
60%
80%
100%
-0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
Gains Chart y
gráfico de rentabilidad esperada
Permite definir los puntos óptimos
de selección del grupo objetivo
para maximizar rentabilidad, para
maximizar alcance, etc.
-15.000,0
-10.000,0
-5.000,0
0,0
5.000,0
10.000,0
15.000,0
20.000,0
111 121 123 132 112 122 222 133 223 221 232 233 231 131 113

37. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
Importante recordar:
Tipos de variables
Variables de segmentación
Estructurales
Explicativas
Permiten separar los
segmentos
Ejecución
Accionables
Permiten desarrollar los
segmentos
1 3
4
2
Comportamiento
Influenciables
Permiten comunicarse e influir
en los segmentos

38. Segmentar para
conocer
Hugo Cisternas

39. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
HUGO CISTERNAS
DIRECTOR INNOVANDIS
Database Marketing / Planificación Estratégica / Market Research
Contacto: hcisternas@innovandis.org
Con más de 25 años de experiencia en Bases de Datos, Arquitectura de
Información y Análisis Estadísticos, tiene la responsabilidad de los servicios
de Database Marketing y Planificación Estratégica de Marketing para los
clientes de Wunderman entre 1999 y 2010
Durante este período ha dirigido al equipo de Planning y de Database Marketing
en la planificación estratégica requerida por los clientes de la agencia, tanto en
las áreas de marketing directo, marketing interno, promociones, marketing B-
to-B y posicionamiento de marca, como en la asesoría, diseño,
implementación y administración de campañas, database marketing y CRM.
Actualmente desarrolla trabajos de consultoría especializada, aplicando
tecnología e innovación a las exigentes necesidades comerciales y de
marketing que tiene la empresa de hoy. Además hace clases y dicta
conferencias.

40. Profesor Hugo Cisternas, Director innovandis
HUGO CISTERNAS
Ha participado en proyectos destacados como:
Database Marketing para Financiera ATLAS de Citibank, CMR Falabella, Johnson’s, Codigas,
Enagas, Isapre Consalud, Entel S.A., Entel PCS, Seguros Cruz del Sur, Transbank, LanPass,
Soprole, Caja de Compensación Los Héroes, Ripley, Larraín Vial corredores de bolsa,
Consultorías CRM para VTR Cable, Euroamérica Seguros, Torre, Larraín Vial
Marketing Directo para Citibank y Atlas, CMR Falabella, Tarjeta Multiopción de Johnson’s,
Codigas, Enagas, Isapre Consalud, Entel S.A., Entel PCS, Seguros Cruz del Sur, Transbank,
Caja de Compensación Los Héroes, Metrogas, etc.
Posicionamiento y gestión estratégica de marcas como: ATLAS Citibank, Johnson’s, Isapre
Consalud, Transbank, Caja de Compensación Los Héroes, Ripley, Aguas Andinas, Mademsa,
Cousiño Macul, Toblerone , entre otras
Planificación y desarrollo de marketing interno para empresas como ING, Metrogas,
EntelPCS, Aguas Andinas.
Participación en proyectos tecnológicos y de bases de datos de gran envergadura como por
ejemplo: Servicio de Impuestos Internos, Biblioteca del Congreso Nacional, Telefónica CTC,
Mutual de Seguridad, CTC Celular (Movistar), Movistar (Argentina), TelCel (Venezuela),
Ministerio de Agricultura, Ministerio de Justicia, Ministerio de Relaciones Exteriores, Canal
13 de Televisión