Utilização da análise multivariada na segmentação de clientes

Caros Leitores, como foram de Festas?

Bem-vindos a 2018 e ao primeiro DICAS DE GESTÃO do ano!

No DICA DE GESTÃO 17, publicado em 2016, abordamos a segmentação de mercado. No final do artigo mencionamos que, de posse de uma base de dados confiável sobre seus clientes, registrada numa matriz de dados (semelhante a uma tela de Excel), pode-se utilizar um aplicativo estatístico como o SAS ou SPSS (cluster analysis) para resolver o problema da segmentação identificando os segmentos bem como os indivíduos que fazem parte de cada segmento.

Iniciamos o ano retornando ao tema segmentação para abordar, nessa oportunidade, como podemos realizar a segmentação de uma base de clientes.

Nesse artigo vamos aprofundar um pouco mais a metodologia para a segmentação de mercado apresentando de que forma a análise de agrupamentos, cluester analysis, também chamada de análise de conglomerados, uma das técnicas de análise multivariada, pode ser utilizada para realizar a segmentação de uma base de clientes.

Antes de entrar na análise multivariada em particular na análise de cluster, como também é chamada, vamos relembrar rapidamente o conceito de segmentação.

Como vimos anteriormente segmentação consiste em identificar num mercado heterogéneo um determinado grupo de indivíduos, com percepções, respostas e preferências semelhantes em termos de produtos ou serviços. Uma vez realizada a segmentação espera-se que indivíduos de um mesmo segmento se comportem de forma mais semelhante entre si do que em relação a indivíduos de um outro segmento.

Uma segmentação bem realizada vai permitir o desenvolvimento de estratégias mais adequadas ao perfil dos clientes, portanto com maior chance de êxito.

Diante desse desafio vamos recorrer a chamada análise multivariada.

Mas o que é a análise multivariada?

A Análise Multivariada é um ramo da estatística e da análise de dados. Pode ser conceituada segundo Kendall (1957) como sendo “o conjunto de técnicas estatísticas que analisam simultaneamente mais de duas variáveis em uma amostra de observações.”

A análise multivariada inclui, portanto, métodos estatísticos que se encarregam da análise de diversas medidas que são feitas sobre um certo número de objetos, formando parte do mesmo, em geral, qualquer análise simultânea de mais de duas variáveis.

É exatamente esse o nosso problema quando pretendemos segmentar uma base de clientes a partir de diversas variáveis. Temos diversos dados sobre o perfil de cada cliente e queremos agrupá-los em segmentos.

Dificilmente nos interessará segmentar uma base de clientes a partir de uma única variável seja ela renda, idade, sexo, local de residência, escolaridade ou preferências e hábitos de consumo. A segmentação com base numa única variável não deixa de ser uma segmentação, todavia, muito precária. Quanto mais variáveis são consideradas mais refinada será a segmentação realizada. E para nos auxiliar nessa tarefa a análise de agrupamentos é a técnica de análise multivariada indicada.

A análise de agrupamentos ou de conglomerados, cluster analysis é uma das técnicas de analise multivariada que tem como finalidade reunir objetos, agrupar, baseados nas características dos mesmos. Ela, portanto, classifica objetos de acordo com as suas similaridades em relação a outros de determinado grupo. Portanto se aplica a segmentação de mercado. Cada grupo resultante dessa classificação deve ter elevada homogeneidade interna e elevada heterogeneidade externa. Em outras palavras análise de agrupamentos é uma técnica analítica que nos auxilia a identificar subgrupos significativos de indivíduos ou objetos. Tudo o que se quer ao segmentar uma base de clientes.

Como fazer então a segmentação do mercado utilizando a análise de conglomerados?

A Figura 1 ilustra passo a passo as principais etapas de um processo de segmentação de mercado utilizando a análise de conglomerados.

Inicialmente temos que formular o problema definindo qual a base de clientes que deverá ser segmentada.

Em seguida definimos as variáveis a partir das quais se dará a segmentação. Pode ser renda, idade, sexo, nível de escolaridade, preferências, hábitos de consumo, atitude em relação as compras entre outras. A simples inclusão de uma ou duas variáveis pode mudar consideravelmente os segmentos.

Definidas as variáveis de segmentação, bases de segmentação, temos que levantar as informações de cada um dos membros do universo de clientes que será segmentado com relação a cada uma das variáveis escolhidas. Aqui muitas vezes pode ser necessário o que chamamos de confiabilização da base de dados para verificar se os dados de que dispomos estão atualizados e são confiáveis. Fazer uma segmentação com base em informações obsoletas pode nos levar a cometer equívocos na hora de analisar os segmentos e formular estratégias de marketing para cada um deles.

Feito isso o próximo passo é definir uma medida de distância. Lembre-se que cada cliente será um ponto no espaço “n” dimensional. A medida de distância determina quão semelhantes, ou quão diferentes, são os clientes que estão sendo segmentados. A medida de semelhança mais utilizada é a distância euclidiana ou o seu quadrado. A distância euclidiana é a raiz quadrada da soma dos quadrados das diferenças dos valores para cada variável. A partir daí escolhe-se o processo de segmentação que pode ser hierárquico ou não hierárquico. Para mais informações sobre essa etapa ler Malhotra, 2001, página 529.

Em seguida decide-se sobre o número de segmentos que se pretende obter o que exige julgamento por parte do pesquisador/profissional de marketing. Tenha em mente que quanto mais segmentos maior a precisão, todavia o custo para implementar diferentes estratégias geralmente aumenta na proporção da quantidade de segmentos identificados.

Obtidos os segmentos o pesquisador precisa avaliar o perfil de cada segmento e a validade do processo de segmentação.

No SPSS você assinala a opção ANALISAR e depois entra em CLASSIFICAR. A partir daí estará diante da análise de cluster.

Procuramos aqui resumir, de forma simples, as principais etapas envolvidas em um processo de segmentação.

Caso você queira se aprofundar no assunto recomendo além do Malhotra duas outras bibliografias. Análise Multivariada de dados do Hair, Anderson, Tatham e Black da Editora Bookman e Análise Multivariada do Corrar, Paulo e Dias Filho da Editora Atlas.

 

 

 

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