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Cmo son los clientes con tarjeta de nuestra empresa (cul es su perfil) Cules son los clientes con caractersticas o comportamientos similares: segmentacin de la clientela Cules son los productos o servicios que ms se venden para los diferentes segmentos de clientes Cmo acta cada comercial y establecimiento, determinando su capacidad para la venta de unos determinados productos o serviciosZ  Solucin: Data Mining (   0El Data Mining (minera de datos) es el proceso de seleccin, exploracin, anlisis y modelizacin de los grandes volmenes de datos disponibles en las empresas para descubrir los patrones ocultos. As, los datos se convierten en poderoso conocimiento necesario y muy valioso para la toma de decisionesJ1Z \l 3N  I     Data Mining, algunas citas  4    Data mining contribuye a que las empresas mejoren la rentabilidad de las relaciones con sus clientes gracias a un profundo conocimiento de sus datos  Todo el mundo sabe que hay informacin vital, que puede mejorar su rentabilidad, oculta en los archivos y formularios de su empresa  Lo que no todo el mundo sabe es cmo extraer esta informacin y convertirla en nuevas oportunidades para su utilizacin en acciones de venta, incrementar la retencin de clientes y mejorar los resultados de la empresa 6 4    Data Mining: Objetivos  4    Anlisis uni-variante Descripcin / Resumen de cada variable Posibles necesidades de recodificacin Anlisis bi-variante Qu variables estn relacionadas entre ellas? Anlisis multivariante: mtodos descriptivos Resumen y clasificacin de la informacin a nivel de variables, categoras u observaciones Anlisis multivariante: mtodos causales Explicacin de unas variables por medio de otras Segmentacin ZNZ0Z(/Z-0Z([Z)0Z(?ZZZN/  -[)?     I     B  {  S  'Data Mining: Tcnicas uni-bi variantes( h        Anlisis uni-variante Tablas de frecuencias (cualitativas) Exploracin de estadsticos (cuantitativas) Tablas resumen Anlisis bi-variante Tablas de contingencia Anlisis de correlacin Anlisis de la varianza d`I`I N   s  S   -Data Mining: Tcnicas anlisis multivariante. "B     8Mtodos descriptivos Anlisis factorial componentes principales Anlisis factorial de correspondencias Anlisis de conglomerados (cluster) Mtodos causales Regresin lineal Modelos Lineales Generalizados Regresiones logsticas y multinomiales rboles de segmentacin CHAID Anlisis causal y Redes neuronales ZvZZZZm B   C  &Ejemplo 1: Consumidores de bicicletas&  GInformacin disponible: Edad, Sexo, Estado civil, Nivel educativo Ingresos anuales familiares Promedio de veces que utiliza la bicicleta y promedio de Km. realizados por semana Autoevaluacin del nivel ciclista Gama de producto comprado Objetivo Caracterizar a los consumidores de las tres gamas de producto: baja, media y altaVZZ ZRZ R B     &Ejemplo: Consumidores de bicicletas 1&   &Ejemplo: Consumidores de bicicletas 2&   &Ejemplo: Consumidores de bicicletas 3&  &Ejemplo: Consumidores de bicicletas 4&  ]Ante estos resultados nos formulamos tres preguntas: Es cierto que entre la gama baja y la media no hay diferencias significativas? Las variables que presentan unas diferencias significativas entre la gama alta y las otras, son un mismo concepto o son conceptos diferenciados? Qu variables son las que explican en mayor medida la gama comprada? @5(" " 5 )]  &Ejemplo: Consumidores de bicicletas 5&   &Ejemplo: Consumidores de bicicletas 6&   &Ejemplo: Consumidores de bicicletas 7&   &Ejemplo: Consumidores de bicicletas 8&  &Ejemplo: Consumidores de bicicletas 9&   1Ejemplo consumidores de bicicletas: Conclusiones1  rEntre la gama baja y la media no hay diferencias significativas La Edad y los Ingresos representan el Potencial Econmico, mientras que la autoevaluacin, las veces y los Km. por semana determinan el Uso Con una regresin logstica se clasifica correctamente el 97% de las observaciones El uso es lo que ms diferencia a los consumidores de gama alta de los de las otrasss4    !7Ejemplo 2: Caractersticas Poblacin Principado Andorra7  +Informacin del mnibus Social de Andorra realizado por TEC: Edad, Sexo Nacionalidad y tiempo de residencia Poblacin y parroquia de residencia Nivel educativo y Ocupacin Ingresos anuales familiares Objetivo: Determinar las variables de segmentacin ms adecuadas para realizar posteriores anlisisV= Z= Z  +  %#Ejemplo: Poblacin del Principado 1#   +#Ejemplo: Poblacin del Principado 2#   (#Ejemplo: Poblacin del Principado 3#  Problema: las interrelaciones entre las variables de clasificacin pueden provocar confusin en el anlisis de otras variables objeto de estudio La mayora de los inmigrantes, cuando deciden irse de su pas, suelen ser jvenes. Hace unos aos los inmigrantes eran espaoles y franceses. Despus fueron portugueses. Los residentes que llevan ms tiempo en Andorra tienen, en promedio, ms edad. Por tanto, en promedio, los espaoles y franceses son ms mayores de edad que los portugueses y llevan viviendo en Andorra ms tiempo. Si una variable est relacionada con la Nacionalidad tambin lo estar con la Edad y el Tiempo de residencia. Qu es lo que explica su variacin?4   /"#Ejemplo: Poblacin del Principado 4#  Solucin: buscar una nueva variable que tenga en cuenta dichas interrelaciones Parece ser que los de nacionalidad andorrana tienen un perfil diferenciado Las diferencias que se aprecian entre las otras nacionalidades parece que se deben ms al tiempo que hace que estn en Andorra que al origen del inmigrante Los jubilados (sean andorranos o no) tambin parecen tener un perfil propio&O3O3 -#Ejemplo: Poblacin del Principado 5#   .!#Ejemplo: Poblacin del Principado 6#   &/Ejemplo: Poblacin del Principado, conclusiones/  Las conclusiones obtenidas depende de la variable de cruce seleccionada. En ocasiones es preciso unificar varias variables para conseguir una explicacin ms adecuada de los fenmenos. No basta con disponer de un programa intuitivo que permita aplicar todas las tcnicas de forma fcil y rpida. Se han de interpretar adecuadamente los resultados obtenidos, integrando la informacin generada por las diferentes tcnicas  Equipo Investigador  Teresa Obis Artal Dra. en Ciencias Econmicas Profesora titular Universidad Autnoma Barcelona, rea Organizacin Empresas Coordinadora y profesora MBA Interuniversitario Experta en tcnicas de anlisis multivariante Eduardo Jimnez Marqus Ldo. en Qumicas. Master ESIC en Marqueting Responsable Marketing en diferentes empresas Experto en marketing e investigacin comercial Tcnicos especialistas de la empresa: TEC, Investigacin y Marketing OperativovZZZZTZ  T     !         ` -[̛e ` -[̛+` 333333www___>?" dd@+?" dd@   P " @ d` < n?" dd@   @@``PR    @ ` `p>>    " (        BClDEFV55 ` Q`$+29CIPUY]Zacdc[c b _9 ^f ]J ^a ^x_abcgfpenl] m  r :EQ J   (,@                 `",   0e0e  ?BsCDElF5%8c8c     ?1d0u0@Ty2 NP'p<'pA)BCD|E||[[V Y S` O K <@=DcegCZ+OqD," Z1-B[{%%%6c ;%<Sc+A$. L|QVHrB2<%,3c k@ o s HB B < PJuDAq4p.{T&p #3~@M S V @D@                              `S"`}@   # BnCJDE4F> \Q3jJXnJQ;V3Q\ @`"@,  < "@m  o7Haga clic para modificar el estilo de ttulo del patrn88 A  0`F "P0  kHaga clic para modificar el estilo de texto del patrn Segundo nivel Tercer nivel Cuarto nivel Quinto nivel7   l   6K "P  V*    6P "   X*    6S "  X*  l  TA޽h ?LOOTEXTB -[̛e 4,___PPT9RpRR  Gesto  C;0(  T   "Z P L   BC DE0FrLL[t]Y8 $" E  ' 2Zaw6wi3`$` '&K}`-u > 3 ( b Y P2 1    -  !     { _ :- - ' !0 Y c[ m rD cT, s%.7U4 =FB[68@                         `"p b  / # "` ` \ Is   " /  BqCDEFR44 ;Y w*GMS!8_/& 1T &>gV{Bs#3y=\G?O=+q7u4y Ph41Gg&(@                 `"s P  B% CIDE<FvOOZ uH uI+NvY<7421uMJAG0B% Wg}G#4EOo   % "$ R# u"    % # ! / E GI9)Z=Mw1c(\<8<@                          `"In\ 8  BCDEHFR 3+xC$Z:pR:Bv&(@`"Gd    3 J0e0e  ?BCQDEF@5%8c8c     ?1d0u0@Ty2 NP'p<'pA)BCD|E||ZQZ @`S"  S    3 0e0e  ?B(CDEHFR@5%8c8c     ?1d0u0@Ty2 NP'p<'pA)BCD|E||nin2p3C` Jm@R!(X#Xn&(@`S" 8     <hT "|  o7Haga clic para modificar el estilo de ttulo del patrn88    6L " ` 0   r:Haga clic para modificar el estilo de subttulo del patrn;;    6Tt "`  V*    6 y "   X*    6| "   X*  l  TA޽h ?LOOTEXTB -[̛e 8 @(    0t# P    V*     0 &     X*     6dG `P   V*     6K `   X*   H  0޽h ? ̙33  \0(  \x \ c $( F0@  x \ c $ @ `  H \ 0޽h ? -[̛e   Pl\(  lx l c $S @m    l c $W Pp<$ 0  H l 0޽h ? -[̛e   `h\(  hx h c $+ Y@m0    h c $r  <$D 0  H h 0޽h ? -[̛e   pP(  r  S \N Y@m0     S ` P@0<$ 0  H  0޽h ? -[̛e   P(  r  S   Y@m0     S  P0<$ 0  H  0޽h ? -[̛e (  |h(  |~ | s *T @m    | s * P0<$0  H | 0޽h ? -[̛e (  h(  ~  s *0 @m     s * P0<$0  H  0޽h ? -[̛e   p\(  px p c $( @m    p c $ Pp<$0  H p 0޽h ? -[̛e   P(  r  S # @m     S $ PP<$ 0  H  0޽h ? -[̛e    C(  r  S  @m   R  s *TR  s *w<  3 A? 2   f1?p,$D 0  S ~_ж_ж1??P  ,$D0 #La edad promedio de nuestros clientes es de 29 aos. Adems, el 64% de los mismos estn casados. En estas variables, no se aprecian diferencias significativas para los consumidores de las diferentes gamas de producto  2   f1?@,$D 0H  0޽h ? -[̛e       P (  x  c $  @m   R  s *TR  s *w<  3 A? 2   f1?  ,$D 0  S ~l_ж_ж1??  ,$D0 rEn promedio, un 59% de nuestros clientes son hombres. El ingreso familiar anual es, en promedio, de 30.321 Euros.s ss 2   f1?0,$D 0  S ~_ж_ж1??  ,$D0 vPara la gama alta, el porcentaje de hombres asciende hasta el 79% y el ingreso familiar anual supera los 42.500 Euros.w ww p  S ~$_ж_ж1??0,$D0 DEn cambio, entre la gama baja y la media no se aprecian diferencias.E EE 2  C x81? ` ,$D 0 B 2  C xd1?00,$D 0 B H  0޽h ? -[̛e 5     u (  x  c $  @m   R  s *TR  s *w<  3 A? 2   f1?0  ,$D 0  S ~P _ж_ж1??p`@,$D0 Los clientes de gama alta tienen un nivel de educacin superior, como tambin lo es su autoevaluacin como ciclistas, el promedio de veces que utiliza la bici y los Km. por semana. *W  O 2   f1?0  ,$D 02   f1? 0 ,$D  02   f1?,$D 0q  S ~_ж_ж1??0,$D 0 ESin embargo, no se aprecian diferencias entre la gama baja y la mediaF FF 2   f1?  ,$D 02   f1?  ,$D 02   f1? 0  ,$D 02   f1? 0  ,$D 0H  0޽h ? -[̛e &  f(  r  S  @m     S (! P@ <$ 0  "p`PpH  0޽h ? -[̛e z   * "  (  r  S ) @m   $  0, 0,$D 0 *Comparaciones de medias por pares, Scheff+ +*#   R  s *[_[R  s *[S[R  s *@R  s *@R  s *@R  s *..<  3 A ?< R  s *. .<  3 A ?<  R  s *. .<  3 A?,  R  s *. .<  3 A?, T z  S ~|5_ж_ж1?? ,$D0 NEfectivamente, entre la gama media y la baja no hay diferencias significativasO OO 2   f1? ,$D 02   f1?@0 ,$D 02   f1?0 @ ,$D 02   f1?0  ,$D 0H  0޽h ? -[̛e     X(  r  S p= @m   p  3 A?$@Z ,$D 0p  3 A? L@ ,$D 0p  3 A? f ,$D 0p  3 A? X P,$D 0   0l@ 0,$D 0 w-Anlisis factorial de componentes principales. .. 2   f1?` ,$D 0  S ~D_ж_ж1??^ `,$D0 =El KMO indica que el anlisis factorial de componentes principales sobre las cinco variables cuantitativas dar buenos resultados. Las cinco variables se resumen bien en dos factores, manteniendo casi el 84% de la informacin total del modelo  2   f1? ` ,$D 0H  0޽h ? -[̛e j  0(  x  c $LM @m   <  3 A?$@Z <  3 A? L@ <  3 A? f <  3 A?t X     0O 0,$D 0 w-Anlisis factorial de componentes principales. .. 2   f1?  ,$D 0u  S ~dT_ж_ж1??p 2,$D0 ITodas las variables quedan bien explicadas por los dos factores extradosJ JJ 2   f1?p @ @,$D 02   f1? pp,$D 0B @ 0D  ,$D 0  S ~lY_ж_ж1??` " ,$D0 `El primer factor est muy relacionado con los Km. realizados, las veces/sem. y la autoevaluacina a*R   f  S ~t^_ж_ж1??  ,$D 0 :El segundo factor representa la Edad y el Ingreso Familiar; ;; B  0D ` ,$D 0B  0D 0 ,$D 0B @ 0D  p,$D  0  6lcp,$D  0 X1. Uso bicicleta B @ 0Dp,$D  0  6gJ,$D  0 ^2. Potencial econmico H  0޽h ? -[̛e H     @  (  r  S  n @m   ^  6A?PX`  0o Pp,$D 0 `Segmentacin con CHAID  2   f1? P,$D 0g  S ~s_ж_ж1?? ,$D0 ;Los clientes de gama alta son los que ms usan la bicicleta< << 2   f1?  ,$D 0B  0D ,$D 0h  S ~x_ж_ж1??N   ,$D0 <Y aquellos que usndola menos tienen estudios universitarios= == B  0D P,$D 02   f1? @P,$D 0  B,  ,$D 0 U rboles puros    BT ^,$D  0 fErrores: 5+2+4 Aciertos: 93,8% H  0޽h ? -[̛e \     P (  R  s *a<  3 A?^ pR  s *#,#<  3 A ?pH p R  s *6r6<  3 A ?< R  s *6A6<  3 A ?l   0 Pp ]Regresin logstica  2   f1? ,$D 0  S ~_ж_ж1??0  ,$D0 _El modelo clasifica correctamente el 97% de las observaciones, algo menos (90%) en la gama Alta` `` 2   f1? 0` ,$D 0B  0D 0p ,$D 04  S ~_ж_ж1?? ,$D0 REl USO es lo que ms explica la gama. El aumento de 1 pto. en USO aumenta la  ventaja de comprar gama alta en 58 a 1w w*7  = B  0D  ,$D 0  H  @m   H  0޽h ? -[̛e   `P(  r  S  @m     S l P<$ 0  H  0޽h ? -[̛e   p\(  x  c $i @m     c $ PP<$ 0  H  0޽h ? -[̛e    ;(  r  S 4 @m   R  s *R  s *R  s *KKR  s *<  3 A?P^j2   f1? ` ,$D 0  S ~_ж_ж1??~ p,$D0 Los espaoles y los franceses son los ms mayores, en promedio, y tienen ms aos de residencia. En cambio, los portugueses son los ms jvenes y, en promedio, han llegado a Andorra ms tarde  2   f1?`0 ,$D 02   f1? ` ,$D 02   f1?`P0,$D 02   f1?@p,$D 0H  0޽h ? -[̛e p      (  x  c $ @m   R  s *>R  s *R  s *KKR  s *<  3 A?P^j2   f1?@ ,$D 07   S ~}_ж_ж1??p,$D0 ULa mayora de los espaoles y los portugueses tienen un nivel de renta bajo (menos de 300.000 ptas.) Las rentas ms elevadas corresponden a los andorranos (aunque 1/3 de stos tampoco superan las 300.000 ptas.) F^  k   2    f1? ,$D 02    f1?0  ,$D 0  S ~,}_ж_ж1?? ,$D0 Entre los franceses y los de otras nacionalidades se produce un % muy elevado de universitarios (al mismo nivel que los andorranos)  H  0޽h ? -[̛e   $(  r  S T} @m  } r  S }  @P } H  0޽h ? -[̛e   0(  x  c $F @m   x  c $7  @P  H  0޽h ? -[̛e f      (   x   c $} @m  } R   s *8R   s *TTR   s * N R   s *BR   s *y(y<   3 A?22    f1?,$D 0   S ~}_ж_ж1?? pb,$D0 La inmigracin se produce por gente joven, que va hacindose mayor en el Principado aumentando, tambin, su tiempo como residente. Los espaoles son los que llevan ms tiempo en Andorra (en promedio 28 aos y son un 84% de los que llevan ms de 17 viviendo en Andorra). La inmigracin portuguesa se produjo hace unos 11 aos. Los nuevos inmigrantes vuelven a ser espaoles y de otras nacionalidades  2   # l'.1? [ ,$D 02    f1?,$D 02    f1?p ,$D 0H   0޽h ? -[̛e c      (  x  c $} @m  } R  s *8R  s *TTR  s * N R  s *BR  s *y(y<  3 A?2p2    f1?P ,$D 0   S ~-}_ж_ж1??,$D0 kLas rentas familiares inferiores se producen entre los jubilados y los que llevan ms tiempo de residencia.l ll 2    f1? @0,$D 0  S ~2}_ж_ж1??0 ,$D0 Entre los nuevos inmigrantes se incrementa el % de universitarios. En cambio, la mayora de los jubilados y de los que llevan ms de 17 aos en Andorra tienen estudios primarios (o menos).  2   f1?  ,$D 0H  0޽h ? -[̛e   0(  r  S 4} @m  } R  s *8R  s *TTR  s * N R  s *BR  s *y(y  <0}  P<$ 0 } H  0޽h ? -[̛e <  |(    S 4} Y@m0<$0  }   S } P0<$ 0 } H  0޽h ? -[̛e r0HZ u 0yw Eup-~|ɆAo7O%@sq+v-0@ / Oh+'0