En marketing , la segmentación geodemográfica es una técnica de clasificación estadística multivariante para descubrir si los individuos de una población caen en diferentes grupos haciendo comparaciones cuantitativas de múltiples características con el supuesto de que las diferencias dentro de cualquier grupo deben ser menores que las diferencias entre grupos.
La segmentación geodemográfica se basa en dos principios simples:
El uso de distintos algoritmos conduce a distintos resultados, pero no existe un único método para seleccionar el mejor algoritmo, así como ningún algoritmo ofrece ninguna prueba teórica de su certeza. [1] Una de las técnicas más utilizadas en la segmentación geodemográfica es el conocido algoritmo de agrupamiento k-means . De hecho, la mayoría de los sistemas geodemográficos comerciales actuales se basan en un algoritmo k-means. Aun así, las técnicas de agrupamiento que provienen de redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos o lógica difusa son más eficientes dentro de bases de datos grandes y multidimensionales (Brimicombe 2007).
Las redes neuronales pueden manejar relaciones no lineales, son robustas al ruido y presentan un alto grado de automatización. No asumen ninguna hipótesis sobre la naturaleza o distribución de los datos y brindan una valiosa ayuda para manejar problemas de naturaleza geográfica que, hasta la fecha, han sido imposibles de resolver. Uno de los métodos de redes neuronales más conocidos y eficientes para lograr una agrupación no supervisada es el Mapa Autoorganizado (SOM). El SOM se ha propuesto como una mejora con respecto al método k-means, ya que proporciona un enfoque más flexible para la agrupación de datos censales. El método SOM ha sido utilizado recientemente por Spielman y Thill (2008) para desarrollar la agrupación geodemográfica de un conjunto de datos censales relacionados con la ciudad de Nueva York.
Otra forma de caracterizar la similitud de un polígono individual con todas las regiones se basa en la lógica difusa . El concepto básico de la agrupación difusa es que un objeto puede pertenecer a más de un grupo. En la lógica binaria, el conjunto está limitado por la definición binaria sí-no, lo que significa que un objeto pertenece o no pertenece a un grupo. La agrupación difusa permite que una unidad espacial pertenezca a más de un grupo con valores de pertenencia variables. La mayoría de los estudios relacionados con el análisis geodemográfico y la lógica difusa emplean el algoritmo Fuzzy C-Means y el algoritmo Gustafson-Kessel, [1] (Feng y Flowerdew 1999).
Los sistemas de segmentación geodemográfica más conocidos son Claritas Prizm (EE. UU.), CanaCode Lifestyles (Canadá), PSYTE HD (Canadá), Tapestry (EE. UU.), CAMEO (Reino Unido), ACORN (Reino Unido) y MOSAIC (Reino Unido). También están surgiendo nuevos sistemas orientados a subgrupos de población. Por ejemplo, Segmentos examina los estilos de vida geodemográficos de los hispanos en los Estados Unidos. Tanto MOSAIC como ACORN utilizan la onomástica para inferir la etnia a partir de los nombres de los residentes. [2] [3]
CanaCode Lifestyle Clusters fue desarrollado por Manifold Data Mining y clasifica los códigos postales canadienses en 18 grupos de estilos de vida principales distintos y 110 estilos de vida específicos. [4] Utiliza estadísticas del año en curso sobre más de 10 000 variables que abarcan desde datos demográficos y factores socioeconómicos hasta gastos y rasgos de estilo de vida (por ejemplo, comportamientos del consumidor), incluidos el uso de productos, el uso de medios y la psicografía.
PSYTE HD Canada [5] es un sistema de segmentación de mercado geodemográfico que clasifica los códigos postales canadienses y las áreas de diseminación en 57 grupos de estilos de vida únicos y tipos de vecindarios mutuamente excluyentes. PSYTE HD Canada se basa en la base demográfica y socioeconómica del censo canadiense, además de varios otros datos de terceros combinados en un entorno de construcción de clústeres de última generación. Los clústeres resultantes representan las instantáneas más precisas de los vecindarios canadienses disponibles. PSYTE HD Canada es una herramienta eficaz para analizar datos de clientes y mercados potenciales, obtener información e información de mercado e interpretar el comportamiento del consumidor en el diverso mercado canadiense.
Las clasificaciones CAMEO son un conjunto de clasificaciones de consumidores que las organizaciones utilizan internacionalmente como parte de sus estrategias de ventas, marketing y planificación de redes.
CAMEO UK se ha creado a nivel de código postal, hogar e individuo y clasifica a más de 50 millones de consumidores británicos. Se ha diseñado para segmentar con precisión el mercado británico en 68 tipos de barrios distintos y 10 segmentos de marketing clave.
A nivel internacional, Global CAMEO es el sistema de segmentación de consumidores más grande del mundo y abarca 40 países. También existe una clasificación global única, CAMEO International, que segmenta a través de las fronteras.
CAMEO fue desarrollado y es mantenido por Callcredit Information Group.
CACI en Londres ha desarrollado una clasificación de barrios residenciales ( Acorn ). Es la única herramienta geodemográfica disponible actualmente que se ha creado utilizando datos del año actual en lugar de la información del censo de 2011. Acorn ayuda a analizar y comprender a los consumidores para aumentar la interacción con los clientes y los usuarios de los servicios y ofrecer estrategias en todos los canales. Acorn segmenta los 1,9 millones de códigos postales del Reino Unido en 6 categorías, 18 grupos y 62 tipos.
Mosaic UK es el sistema de clasificación de personas de Experian. Fue creado originalmente por el profesor Richard Webber (profesor visitante de geografía en la Universidad Kings College de Londres) en colaboración con Experian. La última versión de Mosaic se publicó en 2009. Clasifica a la población del Reino Unido en 15 grupos socioeconómicos principales y, dentro de ellos, en 66 [6] tipos diferentes.
Mosaic UK es parte de una familia de clasificaciones Mosaic que cubre 29 países, incluida la mayor parte de Europa Occidental, Estados Unidos, Australia y el Lejano Oriente.
Mosaic Global es la herramienta de clasificación global de consumidores de Experian. Se basa en la sencilla premisa de que las ciudades del mundo comparten patrones comunes de segregación residencial. Mosaic Global es un sistema de segmentación consistente que cubre más de 400 millones de hogares del mundo utilizando datos locales de 29 países. Ha identificado 10 tipos de barrios residenciales que se pueden encontrar en cada uno de los países.
En Australia , geoSmart es un sistema de segmentación geodemográfica basado en el principio de que las personas con perfiles demográficos y estilos de vida similares tienden a vivir cerca unas de otras. Lo desarrolló un proveedor australiano de soluciones geodemográficas, RDA Research.
Los segmentos geodemográficos de geoSmart se generan a partir de las medidas demográficas y las características modeladas del Censo australiano ( Oficina de Estadísticas de Australia ), y el sistema se actualiza en función del crecimiento reciente de los hogares. La agrupación crea un código de segmento único que se representa mediante una descripción o un boceto en miniatura.
En Australia, geoSmart se utiliza principalmente para segmentación de bases de datos, adquisición de clientes, elaboración de perfiles de áreas comerciales y segmentación por buzones de correo, aunque puede emplearse en una amplia gama de otras aplicaciones.
La Clasificación del Área de Salida (OAC) es la segmentación geodemográfica abierta y gratuita de la Oficina de Estadísticas Nacionales del Reino Unido (ONS) basada en el Censo de Población del Reino Unido de 2011. Clasifica 41 variables del censo en una clasificación de tres niveles de 7, 21 y 52 grupos.
Las ventajas percibidas de la OAC sobre otras clasificaciones comerciales se derivan del hecho de que la metodología es abierta y documentada, y que los datos son abiertos y están libremente disponibles tanto para el público como para las organizaciones comerciales, sujetos a condiciones de licencia.
El OAC tiene una amplia variedad de posibles aplicaciones, desde el análisis geográfico hasta el marketing social y la elaboración de perfiles de consumidores. El sector público del Reino Unido es uno de los principales usuarios del OAC.
Este método clasifica los barrios de EE. UU. en 67 segmentos de mercado, según factores socioeconómicos y demográficos, y luego consolida estos 67 segmentos en 14 tipos de modos de vida con nombres como "alta sociedad", "estilos para personas mayores" y "fábricas y granjas". [7] La menor granularidad espacial de los datos se produce a nivel del grupo de bloques del censo de EE. UU.
Véase también Segmentación de mercado#Empresas (bases de datos de segmentación propias)