INTRODUCCIÓN A LA SEGMENTACIÓN DE MERCADOS
Concepto
Desarrollo histórico
Tipos básicos de segmentación
Técnicas de segmentación
SEGMENTACIÓN POST HOC. ANÁLISIS CLUSTER
EL ANÁLISIS CLUSTER COMO TÉCNICA DE SEGMENTACIÓNPOST HOC
Medidas de similitud
Técnicas en el análisis cluster
Clusters jerárquicos, secuenciales, aglomerativosy exclusivos (S.A.H.N)
El dendograma en el análisis cluster jerárquico
Análisis cluster no jerárquico
SPSS Y EL ANÁLISIS CLUSTER JERÁRQUICO
SPSS Y EL ANÁLISIS CLUSTER NO JERÁRQUICO
SAS Y EL ANÁLISIS CLUSTER JERÁRQUICO
Procedimiento ACECLUS
Procedimiento CLUSTER
Procedimiento TREE
SAS Y EL ANÁLISIS CLUSTER NO JERÁRQUICO
SEGMENTACIÓN POST HOC CON HERRAMIENTAS DE MINERÍA DE DATOS
Análisis cluster con Enterprise Miner. Nodo clustering
Análisis cluster con SPSS Clementine
El nodo Entrenar K-medias: Cluster no jeráquico
El nodo Cluster Bietápico: Cluster jerárquico
SEGMENTACIÓN POST HOC. ÁRBOLES DE DECISIÓN
LOS ÁRBOLES DE DECISIÓN COMO TÉCNICA DE SEGMENTACIÓN POST HOC
Características de los árboles de decisión
Herramientas para el trabajo con árboles de decisión
Árboles CHAID
Árboles CART
Árboles QUEST
ÁRBOLES DE DECISIÓN CON SPSS
Creación de un árbol de decisión: método CHAID
Métodos CRT y QUEST. Poda de árboles
ÁRBOLES DE DECISIÓN CON ENTERPRISE MINER. NODO TREE
Entrenamiento interactivo (Interactive Training)
ÁRBOLES DE DECISIÓN CON SPSS CLEMENTINE
El nodo Crear C5.0
El nodo Árbol C&R
SEGMENTACIÓN AD HOC. ANÁLISIS DISCRIMINANTE
EL ANÁLISIS DISCRIMINANTE COMO TÉCNICA DE CLASIFICACIÓN Y SEGMENTACIÓN
HIPÓTESIS EN EL MODELO DISCRIMINANTE
ESTIMACIÓN DEL MODELO DISCRIMINANTE
Contrastes de significación en el modelo discriminante
Selección de variables discriminantes
INTERPRETACIÓN DE LA FUNCIÓN DISCRIMINANTE
CLASIFICACIÓN DE LOS INDIVIDUOS
SPSS Y EL ANÁLISIS DISCRIMINANTE
SAS Y EL ANÁLISIS DISCRIMINANTE: PROCEDIMIENTO DISCRIM
EJEMPLO DE ANÁLISIS DISCRIMINANTE SAS y el análisis discriminante paso a paso: procedimiento STEPDISC y ejemplo
SEGMENTACIÓN AD HOC. MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA
SEGMENTACIÓN MEDIANTE MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA
MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA BINARIA
Modelo lineal de probabilidad
Modelos Probit y Logit
MODELOS DE ELECCIÓN MÚLTIPLE
Modelo Logit Multinomial
Modelo Probit Multinomial
REGRESIÓN LOGÍSTICA BINARIA CON SPSS
EL MODELO PROBIT CON SPSS
EL MODELO LOGIT MULTINOMIAL CON SPSS
LA REGRESIÓN LOGÍSTICA CON SAS. PROC LOGISTIC
EL MODELO PROBIT CON SAS
MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA LOGIT Y PROBIT CON SAS ENTERPRISE MINER
MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETACON SPSS CLEMENTINE
SEGMENTACIÓN MEDIANTE REDES NEURONALES
Segmentación cluster mediante redes neuronales
Segmentación discriminante mediante la red neuronal Perceptrón
Análisis cluster con redes neuronales a través de Sas Enterprise Miner
Análisis discriminante con redes neuronales en Sas Enterprise Miner
Análisis cluster con redes neuronales a través de SPSS Clementine
Análisis discriminante con redes neuronales en SPSS Clementine
ÍNDICE
Resumen
En este libro se abordan las técnicas de segmentación de mercados desde un punto de vista eminentemente práctico. Sin descuidar los conceptos teóricos se presentan las técnicas de segmentación desarrolladas con las herramientas más habituales y actuales.En cuanto al software, se han desarrollado los ejemplos prácticos con SAS y SPSS, así como con herramientas avanzadas de segmentación provenientes de la minería de datos. En concreto se han utilizado SPSS Clementine y SAS Enterprise Miner.El libro comienza con una introducción a la segmentación de mercados para posteriormente adentrarse en las técnicas de segmentación post hoc, incluyendo análisis cluster y árboles de decisión.A continuación, se tratan las técnicas de segmentación ad hoc incluyendo el análisis discriminante y los modelos de elección discreta. Por último, se estudia la segmentación mediante redes neuronales.En cuanto al software, se han desarrollado los ejemplos prácticos con SAS y SPSS, así como con herramientas avanzadas de segmentación provenientes de la minería de datos. En concreto se han utilizado SPSS Clementine y SAS Enterprise Miner.El libro comienza con una introducción a la segmentación de mercados para posteriormente adentrarse en las técnicas de segmentación post hoc, incluyendo análisis cluster y árboles de decisión.A continuación, se tratan las técnicas de segmentación ad hoc incluyendo el análisis discriminante y los modelos de elección discreta. Por último, se estudia la segmentación mediante redes neuronales.
