EXPERIENCIA / DISTRIBUCIÓN

Estimación de la demanda futura del mercado incluyendo escenarios negativos, prescripción de marcas por consumidores, Key Drivers decisores en punto venta son algunos trabajos que hemos prestado para grandes firmas en este sector.
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1

Probabilidad de recomendar una marca

Para valorar qué influye a la hora de recomendar una marca, nos pidieron desarrollar un simulador que permitiese estimar la probabilidad de recomendación de una marca en función de variables sociodemográficas, imagen de marca y satisfacción del servicio.

Solución:

Aplicar una regresión logística a datos de encuesta de opinión sobre la imagen de marca, hábitos de compra/consumo, satisfacción sobre el servicio,etc.

Acciones llevadas a cabo:

Se utilizaron datos de un cuestionario realizado a un target representativo de consumidores y se crearon métricas variables para la aplicación de la regresión logística.

Con toda esta información, se realizó un modelo de regresión logística.

Resultados:

Creamos un simulador final que calculaba la probabilidad de recomendación de la marca en función de las características socio-demográficas, las opiniones y los hábitos de consumo del entrevistado.

Ejemplo simulador

Simulador
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2

Gran consumo: geomarketing y segmentación puntos de venta

Una importante marca de bebidas deseaba segmentar 17.000 puntos de venta del canal FOOD en 4 categorías (IMAGE, RICH, CONVENCIONAL y POPULAR), teniendo en cuenta las características sociodemográficas y socio-económicas de los entornos de los establecimientos.

Solución:

Usar datos de las 35.000 secciones censales españolas y de una aplicación de geomarketing para definir las áreas de influencia de cada tienda y las características de cada entorno.

Acciones llevadas a cabo:

  • Se realizó Geo-localización puntos de venta y a través de método de Huff, se definieron las áreas de influencia de cada uno de ellos (en base a la superficie y a la distancia entre tiendas).
  • Se identificaron las características socio-demográficas y económicas de los entornos.

Resultados:

Conseguimos segmentar las 17.000 tiendas en 4 categorías, con posibilidad de obtener el cluster a nivel nacional, autonómico y provincial.

Segmentación de clientes

Ejemplo Segmentación de clientes
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3

Drivers de las ventas por secciones de tienda

Una compañía líder en la distribución de productos quiere cuantificar el aporte los principales key drivers que influyen en las ventas cada sección de su negocio.

Con el objetivo de determinar la eficacia del mix de medios por sección y cuantificar factores exógenos que influyen en sus ventas.

Solución:

Realizar mediante análisis descriptivos, una clasificación de variables que pudiesen afectar a las distintas secciones de productos.

Aplicar modelos econométricos explicativos en los que se testaba el mix de medios y otras variables previamente analizadas.

Acciones llevadas a cabo:

Utilizando modelos, se calculó la inversión óptima recomendada para cada una de las secciones

Se cuantificó el aporte de otras variables (intangibles, búsquedas web y estacionalidades), que tienen distintos efectos en cada sección.

Resultados:

Se logró demostrar que el efecto del mix de medios era distinto en cada sección.

Se identificó el nivel de saturación publicitaria de cada una de las secciones.

Ejemplo driver ventas

Ejemplo driver ventas
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4

Distribución: Segmentación de clientes

Los consumidores presentan ciertas necesidades y actitudes comunes. Esto permite segmentarlos en varios grupos de interés para las empresas.

Nuestro cliente poseía una clasificación de sus compradores, pero estaba compuesta por demasiados segmentos (15) y hacía que fuese poco manejable para establecer planes de acción. Por este motivo, necesitaba reducir el número de segmentos.

Solución:

Se recopiló la información referente al ticket de compra de un grupo de clientes ya segmentados y se lanzó una encuesta sobre usos y actitudes para completar la investigación.

A partir de estos datos, se reagruparon los segmentos en base a criterios cualitativos, cuantitativos y técnicas multivariantes.

Acciones llevadas a cabo:

Se buscó que cada grupo tuviese características homogéneas en cuanto a estilo de vida, ticket y comportamiento de compra.

Además, debían agrupar un porcentaje representativo de clientes y tener gastos y frecuencia de compra parecida.

Finalmente, se realizaron análisis estadísticos multivariantes para crear factores que maximizasen la homogeneidad dentro de un grupo y garantizasen la heterogeneidad con los otros.

Resultados:

Se consiguió reagrupar los 15 segmentos iniciales en 6 segmentos más afines. La nueva segmentación ofreció ciertas ventajas frente a la antigua: mayor operatividad, mayor homogeneidad y mayor oportunidad comercial.

Segmentación de clientes

Ejemplo Segmentación de clientes
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