Reducción de dimensiones y segmentación.
Resumir variables y agrupar personas son tareas diferentes.
Reducir varias medidas a componentes no produce automáticamente grupos de clientes; el agrupamiento requiere otra lógica.
Entienda el enfoque antes de entrar al detalle.
Reducir varias medidas a componentes no produce automáticamente grupos de clientes; el agrupamiento requiere otra lógica.
Una lectura visual de Reducción de dimensiones y segmentación
Qué información y condiciones se necesitan.
Variables pertinentes, escalas, faltantes y propósito del análisis.
PCA · análisis de componentes principales
Resuma varias medidas con menos componentes.
Consultar esta rutaEFA · análisis factorial exploratorio
EFA · análisis factorial exploratorio
Consultar esta rutaMCA · análisis de correspondencias múltiples
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Consultar esta rutaAnálisis de conglomerados y segmentación
Agrupe observaciones con patrones parecidos.
Consultar esta rutaCómo funciona y cómo debe aplicarse.
Reducir dimensiones y segmentar son tareas diferentes. PCA sintetiza variación numérica; EFA explora factores comunes que pueden dar cuenta de relaciones entre indicadores; MCA representa asociaciones entre categorías; el análisis de conglomerados agrupa unidades por similitud. Una dimensión no es un segmento y un grupo obtenido por un algoritmo no es automáticamente un público comercial accionable.
Procedimiento y decisiones de aplicación
Elegir por datos y objetivo
Distinguir variables numéricas y categóricas, síntesis y medición latente, representación y agrupación de personas.
Preparar
Revisar escalas, faltantes, redundancia y categorías escasas. Las decisiones de estandarización o distancia cambian el peso de las variables.
Validar e interpretar
Examinar cargas, contribuciones, estabilidad o separación según la técnica. Nombrar dimensiones y grupos a partir de evidencia; utilizar variables externas para comprobar utilidad sin incorporarlas indebidamente al criterio de creación.
Del procedimiento a una conclusión sustentada.
Diez atributos de experiencia pueden resumirse en dimensiones y, posteriormente, usarse para agrupar clientes. Son dos pasos: primero se construye una representación y después una segmentación. La reducción puede eliminar diferencias pequeñas pero estratégicas; debe justificarse frente al objetivo, no aplicarse por rutina.
Decisiones que estructuran su aplicación
Cada paso tiene una comprobación distinta; el procedimiento desarrollado arriba precisa qué se decide y qué evidencia se conserva.
Controles que determinan la interpretación
| Criterio | Qué se comprueba |
|---|---|
| Pertinencia | No utilizar PCA como sustituto de EFA cuando se pretende estudiar un constructo latente. |
| Estabilidad | Comparar soluciones y muestras. |
| Acción | Comprobar si los grupos pueden reconocerse y atenderse. |
Elección justificada de técnica, representación y/o grupos, diagnóstico y criterios de utilización en nuevos casos.
¿Se puede segmentar usando solo datos demográficos?
Puede construirse una clasificación demográfica, pero no necesariamente identifica necesidades o conductas diferenciadas. La selección de variables define qué tipo de segmentación aparece. Debe distinguirse perfil descriptivo y criterio que crea grupos, y comprobar utilidad frente a la decisión que motiva el estudio.
Aplicación en el portafolio
Segmentación de consumidores
Consultar esta soluciónSegmentación avanzada
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Referencias para profundizar
Revisemos la aplicación en su estudio.
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