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El método Belson - Contenido educativo

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Subido el 12 de enero de 2024 por Daniel R.

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Explicación del método Belson. Módulo de Investigación Comercial, de los ciclos formativos de Grado Superior de la familia de Comercio y Marketing.

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Hola, hoy vamos a hablar de cómo seleccionar el mejor criterio de segmentación de acuerdo 00:00:00
al método Bellson. Sabemos que las empresas segmentan el mercado de acuerdo a diferentes 00:00:17
criterios, la edad, el sexo, el nivel de renta, etc. ¿Cómo determinar cuál de esos criterios 00:00:22
de segmentación es el que tiene un mayor poder discriminante? Es decir, ¿cuál es 00:00:29
el que nos permite diferenciar más los distintos segmentos o grupos homogéneos en que se divide 00:00:33
la población? Con el método Bellson podemos discernir cuál de los criterios de segmentación 00:00:39
tiene un mayor poder discriminante. Vamos a verlo con un ejemplo. 00:00:45
Partimos de un ejemplo en el que vamos a preguntar a los encuestados si van en bicicleta a su 00:00:50
puesto de trabajo. La muestra total de esa encuesta es 2.500 personas a las cuales hemos 00:00:55
preguntado y 250 nos han dicho que van en bicicleta a su puesto de trabajo, se desplazan 00:01:00
en bicicleta. Tenemos tres criterios de segmentación, edad, nivel de renta y municipio en que se 00:01:04
vive y en este caso pues hemos planteado tres segmentos para cada uno de los criterios de 00:01:10
segmentación. ¿Qué es lo primero que tenemos que hacer? Bueno, lo primero que tenemos que 00:01:14
hacer es para cada uno de los segmentos del criterio de segmentación de edad calcular 00:01:18
el porcentaje de personas que van en bicicleta a su puesto de trabajo. ¿Cómo se hace esto? 00:01:22
Si de una muestra de 800, 120 personas van a su puesto de trabajo en bicicleta, tenemos 00:01:28
que dividir 120 entre 800 y multiplicarlo por 100, saliendo que la proporción de personas 00:01:33
de hasta 30 años que van en bicicleta a su trabajo es del 15%. Calculamos esto para el 00:01:39
resto de segmentos y calculamos también el porcentaje de personas sobre la muestra total 00:01:46
que van en bicicleta a su puesto de trabajo. En este caso, 255. Muy fácil, 10%. Hecho 00:01:51
esto, ¿qué tenemos que hacer? Bien, pues tenemos que agrupar los segmentos para tener 00:01:57
variables dicotómicas, es decir, no podemos tener para cada criterio de segmentación 00:02:03
tres segmentos, tenemos que tener únicamente dos segmentos para cada una de las variables, 00:02:08
es decir, dentro de edad no podemos tener hasta 30 años de 31 a 50 y más de 50, no, 00:02:13
tenemos que convertirlo en dos segmentos. ¿Cómo se hace esto? ¿Cómo se convierten 00:02:17
esos criterios de segmentación en variables dicotómicas? Pues básicamente agrupando 00:02:21
los datos. Aquí tenemos, dentro del criterio de segmentación edad, grupos de hasta 30 00:02:26
años, de 31 a 50 y más de 50 años. Podemos ver que la media de personas que van en bicicleta 00:02:31
al trabajo es del 10%. Los que tienen 30 años o menos superan esa media, sin embargo, los 00:02:37
que tienen más de 30 años están por debajo de esa media de la muestra total. Por tanto, 00:02:42
lo agrupamos en dos variables dicotómicas, los que están por encima de la media de la 00:02:49
muestra total y los que están por debajo de la media de la muestra total. Así tendríamos 00:02:52
ahora dos segmentos dentro del criterio de edad. Hasta 30 años de las 800 personas que 00:02:56
había en la muestra, 120 declaran ir en bicicleta al puesto de trabajo. Y ahora, los que tienen 00:03:02
más de 30 años ya no son 900, son 900 más los 800 que tienen más de 50 años, es decir, 00:03:07
en total son 1.700 en la muestra. ¿Y cuántos declaran ir en bicicleta al trabajo? La suma 00:03:14
de los que van en bicicleta de 31 a 50 años y los que van en bicicleta de más de 50 años, 00:03:19
es decir, 85 más 45, 130. Fijaos que 120 más 130, 250, 800 más 1.700, 2.500. Hacemos 00:03:24
lo mismo con el nivel de renta y con el municipio en que se vive. Podemos ver que los segmentos 00:03:32
que están por encima de la proporción de la muestra total son los que tienen renta 00:03:38
baja y media, bueno, lo agrupamos, ¿no? El nivel de renta, pues los que tienen baja media 00:03:43
y los que tienen renta alta. El primero de ellos, de una muestra de, pues los que tienen 00:03:48
renta baja y media son 900 más 1.200, es decir, en total 2.100 personas. ¿Y cuántos 00:03:55
van en bicicleta al trabajo? Pues 99 más 144, por tanto, 243 personas. Y de los que 00:04:00
tienen renta alta se mantienen los datos que ya teníamos previamente, es decir, de 400 00:04:08
personas estamos hablando de que 7 van en bicicleta al trabajo. ¿Y en cuanto al municipio 00:04:13
en que se vive? Exactamente igual. Los que están por encima de la proporción de la 00:04:19
muestra total son aquellos que viven en una ciudad pequeña y los que están por debajo 00:04:24
de la proporción de la muestra total son los que viven en pueblos o en ciudades grandes, 00:04:29
pues lo agrupamos en dos variables, pueblo y ciudad grande y ciudad pequeña. Pueblo 00:04:33
y ciudad grande, ¿cuál ha sido la muestra entre los dos segmentos? Pues 500 y 1.000, 00:04:38
1.500 en total. ¿Cuántos declaran ir en bicicleta a su trabajo en los pueblos y las 00:04:42
ciudades grandes? Pues 40 de los pueblos más 60 de la ciudad grande, por tanto, 100. En 00:04:49
las ciudades pequeñas pues tenemos una muestra de 1.000 y 150 personas que declaran ir en 00:04:55
bicicleta al trabajo. Bien, ¿ahora qué tenemos que hacer? Pues ahora tenemos que calcular el 00:05:01
número teórico de consumidores, que son los que tendría cada segmento de manera proporcional a 00:05:06
total, es decir, si el segmento de hasta 30 años en lugar de ir el 15% de los encuestados de esa 00:05:13
muestra de ese segmento de los que tienen hasta 30 años a trabajo en bicicleta, que todos los 00:05:21
segmentos siguiesen la proporción del 10%, es decir, si el 10% de los que tienen hasta 30 años, 00:05:27
que son 800 personas, va en bicicleta al trabajo, el 10% de 800 sería 80 personas deberían ir en 00:05:33
bicicleta al trabajo si siguen la misma proporción que sigue la muestra total. Tendríamos que calcular 00:05:42
el 10% de 1.700 que sería 170 y así sucesivamente, el 10% de 2.100, el 10% de 400 00:05:47
y una vez hecho esto, una vez hecho esto, tendríamos que calcular la diferencia de i 00:05:59
entre el número real de personas que van al trabajo en bicicleta y el número teórico que 00:06:06
irían al trabajo en bicicleta si todos los segmentos siguiesen la misma proporción que 00:06:13
la muestra total. Al calcular esa diferencia, que la calculamos en valor absoluto, es decir, 00:06:17
es la diferencia en valor absoluto entre el número de consumidores reales y el número de consumidores 00:06:23
teóricos, es decir, nos da igual que los reales sean mayor a los teóricos aquí que que los 00:06:27
teóricos sean mayores a los reales en el siguiente segmento, vamos a poner el valor absoluto y tiene 00:06:31
que coincidir, van a coincidir para cada uno de los criterios de segmentación, podemos ver entre 00:06:35
120 y 80 cuál es la diferencia, pues 40, entre 130 y 70 cuál es la diferencia, 40, aquí entre 00:06:40
243 y 210 cuál es la diferencia, 33, entre 7 y 40 cuál es la diferencia, 33, entre 100 y 150 cuál es 00:06:47
la diferencia, 50 y el otro también son 50. ¿Qué podemos ver aquí? Podemos ver que el criterio de 00:06:55
segmentación que implica una mayor diferencia entre los consumidores reales y los consumidores 00:07:03
teóricos es el municipio en que se vive, por tanto, el municipio en que se vive es el criterio que 00:07:07
tiene un mayor valor discriminante y, por tanto, sería el mejor criterio para segmentar el mercado. 00:07:13
Hemos visto que el método Benson sirve para seleccionar cuál es el mejor criterio de 00:07:24
segmentación para dividir un mercado, pero existen otros métodos como, por ejemplo, el 00:07:28
hachí cuadrado o el análisis de la variabla. En cualquier caso, es importante saber cuál es el 00:07:33
criterio de segmentación que tiene un mayor poder discriminante porque eso va a ayudar a la 00:07:38
empresa en la planificación y en el desarrollo de su estrategia de marketing mix. Bueno, espero que 00:07:43
este vídeo haya sido de vuestro interés, que haya sido claro y nada, nos vemos en otros vídeos. ¡Un saludo! 00:07:50
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Idioma/s:
es
Autor/es:
Daniel Revilla Serrano
Subido por:
Daniel R.
Licencia:
Reconocimiento - Compartir igual
Visualizaciones:
685
Fecha:
12 de enero de 2024 - 11:02
Visibilidad:
Público
Centro:
IES CLARA DEL REY
Duración:
07′ 57″
Relación de aspecto:
1.78:1
Resolución:
1920x1080 píxeles
Tamaño:
203.41 MBytes

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