Cuando se instala un proyecto turístico en una ciudad Z, otras ciudades o poblaciones cercanas o aledañas podrían tener capacidad de ser emisores de turistas para visitar el proyecto de la ciudad Z. Supongamos que en la ciudad de CABUDAREse instala una posada turística con atractivos de equitación y que las ciudades de ACARIGUA y de YARITAGUA podrían ser centros con potencial para enviar turistas. Pues bien, según el marco teórico se dice que las ventas atraídas o emitidas se pueden estimar con los datos poblacionales y las distancias debido al principio de la Ley Gravitacional la cual señala que: dos ciudades A y B se atraen o emiten ventas en relación a una ciudad intermedia C en proporción directa a su población e inversa al cuadrado de la distancia.
En la ciudad intermedia de CABUDARE al terminar la posada con el atractivo de la equitación para el turismo nacional, los dueños estimaron la población para la ciudad deACARIGUA en 569.000 habitantes y esa ciudad estaba a una distancia de 150 kilómetros de Cabudare; igualmente, la población para la ciudad de YARITAGUA era de 41.790 personas y estaba a una distancia de 87 kilómetros de Cabudare. Con esos dato se desea conocer el poder de generación de visitantes de cada una de esas poblaciones, con el fin de establecer una campaña estratégica promocional en el sitio que tenga mayor potencial de ser un buen emisor de viajeros.
Aplicando la fórmjula de REILLY según el principio anterior, entonces:
569.000 / 41.790 x 87 / 150 = 13,62 x 0,58 = 7,899
Es decir que la ciudad de ACARIGUA podría generar 7,90 veces más cleintela quela ciudad de YARITAGUA en relación a la ciudad Intermedia CABUDARE, pues bien:
7,90 / 1 + 7,90 x 100 = 88,76% es el potencial para ACARIGUA
1,00 / 1 + 7,90 x 100 = 11,24% es el potencial para YARITAGUA
La conclusión es que la ciudad de ACARIGUA podría ser un buen emisor de visitantes para la posada ubicada en CABUDARE en un 89% y en cambio el potencial de YARITAGUA es del 11%. La estrategia promocional se debe concentrar en ACARIGUA.
domingo, enero 27, 2008
Segmentar bien los mercados
Cuando se habla del Marketing siempre se aconseja segmentar los mercados. Pero la preguntar importante es: ¿cómo segmentar?
Supongamos un campamento turístico de aventura para el cuál nos interesa conocer los segmentos de visitantes por EDAD y por CLAESE SOCIAL con el fin de establecer una mejor promoción de venta. De un estudio muestral de 4.000 turistas de aventura, se encontró que el 10% (400 clientes) habían visitado el Campamento MORFOS. El detalle de los segmentos fue como sigue:
Por Clase Social
A. (Alta) 2.040 en la muestra y 168 en Morfos
B. (Media) 1.440 en la muestra y 152 en Morfos
C. (Baja) 520 en la muestra y 80 en Morfos
Por Edades
A.Hasta 30 años 500 en la muestra y 123 en Morfos
B.De 31 a 50 años 1.360 en la muestra y 140 en Morfos
C.Más de 50 años 2.140 en la muestra y y 136 en Morfos
Con estos datos el criterio mejor para segmentar es aplicando el METODODE BELSON que consiste en estimar el poder discriminante de diferentes variables dicotómicas explicativas en cuanto a su consumo, como: Jóvenes vs. Adultos o bien sólo dos clases sociales. Podemos entonces conocer como variables dicotómicas en este caso : Media-Baja y Clase Alta y en cuanto a edades menos de 50 años y más de 50 años.
Primero estimamos en porcentaje de los consumidores de la Marca MORFOS en relación al universo muestral:
Clase Social
A (Alta) 168 / 2.040 x 100 = 8,24 (menor que 10%)
B (Media) 152 / 1.440 x 100 = 10,56 (mayor que 10%)
C (Baja) 80 / 520 x 100 = 15,38 (mayor que 10%)
TOTAL 400 / 4.000 x 100 = 10%
Por Edad
A 124 / 500 x 100 =24,8 (mayor que 10%)
B 140 / 1.360 x 100 = 10,29 (mayor que 10%)
C 136 / 2.140 x 100= 6,36 (menor que 10%)
Si ahora se discrimina entre los clientes de la MARCA MORFOS mayor de 10% y menor de 10%, tenemos :
CLASE SOCIAL
B+C en la muestra 1.960 y en Morfos 232 (11,84% de la muestra)
A en la muestra 2.040 y en Morfos 168 (8,24% de la muestra)
POR EDAD
A+B en la muestra 1.860 y en Morfos 264 (14,19% de la muestra)
C en la muestra 2.140 y en Morfos 136 ( 6,36% de la muestra)
Por termino medio la proporción de clientes parece ser del 10% y entonces aplicamos el 10% al valor de 1960 para obtener 196 y menos el valor 232 nos arroja un valor de + 36. Lo mismo sucede con el 10% de 2.040 que es 204 menos el valor 168 obtenemos + 36. Este número 36 es el VALOR DISCRIMINANTE de la variable CLASE SOCIAL. Y si se hace el mismo cálculo para la variable EDAD se obtiene 78 (264 menos 186 y 214 menos 136). ESTE PODER DISCRIMINANTE DE LA VARIABLE EDAD nos indica que es el MEJOR CRITERIO para que el responsable del Marketing segmente su mercado es en función de la EDAD y entonces en base a las edades hacer su estrategia de venta.
Supongamos un campamento turístico de aventura para el cuál nos interesa conocer los segmentos de visitantes por EDAD y por CLAESE SOCIAL con el fin de establecer una mejor promoción de venta. De un estudio muestral de 4.000 turistas de aventura, se encontró que el 10% (400 clientes) habían visitado el Campamento MORFOS. El detalle de los segmentos fue como sigue:
Por Clase Social
A. (Alta) 2.040 en la muestra y 168 en Morfos
B. (Media) 1.440 en la muestra y 152 en Morfos
C. (Baja) 520 en la muestra y 80 en Morfos
Por Edades
A.Hasta 30 años 500 en la muestra y 123 en Morfos
B.De 31 a 50 años 1.360 en la muestra y 140 en Morfos
C.Más de 50 años 2.140 en la muestra y y 136 en Morfos
Con estos datos el criterio mejor para segmentar es aplicando el METODODE BELSON que consiste en estimar el poder discriminante de diferentes variables dicotómicas explicativas en cuanto a su consumo, como: Jóvenes vs. Adultos o bien sólo dos clases sociales. Podemos entonces conocer como variables dicotómicas en este caso : Media-Baja y Clase Alta y en cuanto a edades menos de 50 años y más de 50 años.
Primero estimamos en porcentaje de los consumidores de la Marca MORFOS en relación al universo muestral:
Clase Social
A (Alta) 168 / 2.040 x 100 = 8,24 (menor que 10%)
B (Media) 152 / 1.440 x 100 = 10,56 (mayor que 10%)
C (Baja) 80 / 520 x 100 = 15,38 (mayor que 10%)
TOTAL 400 / 4.000 x 100 = 10%
Por Edad
A 124 / 500 x 100 =24,8 (mayor que 10%)
B 140 / 1.360 x 100 = 10,29 (mayor que 10%)
C 136 / 2.140 x 100= 6,36 (menor que 10%)
Si ahora se discrimina entre los clientes de la MARCA MORFOS mayor de 10% y menor de 10%, tenemos :
CLASE SOCIAL
B+C en la muestra 1.960 y en Morfos 232 (11,84% de la muestra)
A en la muestra 2.040 y en Morfos 168 (8,24% de la muestra)
POR EDAD
A+B en la muestra 1.860 y en Morfos 264 (14,19% de la muestra)
C en la muestra 2.140 y en Morfos 136 ( 6,36% de la muestra)
Por termino medio la proporción de clientes parece ser del 10% y entonces aplicamos el 10% al valor de 1960 para obtener 196 y menos el valor 232 nos arroja un valor de + 36. Lo mismo sucede con el 10% de 2.040 que es 204 menos el valor 168 obtenemos + 36. Este número 36 es el VALOR DISCRIMINANTE de la variable CLASE SOCIAL. Y si se hace el mismo cálculo para la variable EDAD se obtiene 78 (264 menos 186 y 214 menos 136). ESTE PODER DISCRIMINANTE DE LA VARIABLE EDAD nos indica que es el MEJOR CRITERIO para que el responsable del Marketing segmente su mercado es en función de la EDAD y entonces en base a las edades hacer su estrategia de venta.
Consulta a Expertos (DELHI)
Muchas veces en los estudios de marcado tenemos que recurrir al sondeo de opinión de expertos (personas con experiencia) que nos proporcionen datos o cifras que luego aplicaremos a nuestros estimados. No basta con los hallazgos de los expertos, pues para obtener un dato estadístico "duro" necesitamos una metodología como por ejemplo aplicar la Ley llamada beta. En efecto, supongamos que consultamos a 10 expertos sobre el posible crecimiento del mercado de viajeros que se podrían alojar en la hotelería para una zona "Z" y para para el año 2008. Con el sondeo DELPHI le preguntamos a cada persona que nos den datos en valores porcentuales y para tres escenarios : PESIMISTA,MAS PROBABLE y OPTIMISTA. Supongamos que obtenemos estas cifras:
Ernesto:
2,5
3,0
3,5
Alberto
3,2
4,0
5,0
Carlos
4,5
5,2
6,0
Alfredo
2.0
2,5
3,0
Pedro
3,0
3,5
4,5
Antonio
4,2
5,0
5,7
Enrique
1,8
2,4
3,5
Manuel
2,3
3,8
4,2
Elena
3,7
4,0
4,7
Luisa
2,1
3,0
3,5
La sumatoria de todos los primeros datos de cada experto que es el dato PESIMISTA es igual a 29,3 y divido entre 10 expertos obtenemos el valor promedio de 2,93. Lo mismo hacemos para la sumatoria de los datos MAS PROBABLE y para los datos OPTIMISTA; con estos resultados : suma 36,4 y valor medio 3,64; y suma 43,6 y valor medio 4,36.
La mayoría de las personas al tener esos estimados obtendrían un promedio simple para cada tipo de OPINION como por ejemplo :2,93 + 3,64 + 4,36 = 10,94 entre 3 =3,64. Claro el cálculo no está mal, aunque mejor podría ser el promedio de un intervalo de clase con el estimado de una desviación media y así obtener un mejor más refinado. Para proceder de esta manera entonces tenemos que utilizar la llamada LEY BETA para poder obtener la media de una posible distribución normal de las opiniones de los expertos.
La fórmula de la LEY BETA es como sigue:
X = Valor Pesimista + ( 4 x valor Mas Probable) + Valor Optimista todo esto entre 6
Por ejemplo con los datos del experto ERNESTO obtenemos su valor medio BETA y la Desviación Estándar
de esta manera:
Ernesto = 2,5 + (4 x 3,0)+ 3,5 entre 6 = 3,0 valor beta medio
Desviación Estándar= (Valor Optimista - Valor Pesimista) entre 6
Desviación Estándar = 3,5 - 2,5 / 6 = 0,1667
Los cálculos anteriores se realiza para los datos de cada experto consultado y obtenemos una Tabla con su valor medio y con su Desviación Estándar, como aparece en seguida:
Ernesto:3,00 y 0,1667
Alberto :4,03 y 0,3000
Carlos :5,22 y 0,2500
Alfredo:2,50 y 0,1667
Pedro:3,58 y 0,2500
Antonio: 4,98 y 0,2500
Enrique: 2,48 y 0,2833
Manuel: 3,62 y 0,3167
Elena : 4,07 y 0,1667
Luisa: 2,93 y 0,2333
Si obtenemos ahora el valor promedio de todos estos datos entonces el resultado es : 3,641 y 0,23834 y con estos datos, suponiendo un valor de confianza del 95% estimamos el posible crecimiento del mercado de viajeros que se encontraría entre: 3,641 menos 0,23834 = 3,40; y entre 3,641 más 0,23834 =3,87. En resumen, según la opinión de los expertos podemos esperar un crecimiento de los viajeros a la zona "Z" para el año 2008 entre 3,4% y 3,9%. Este dato es mucho más refina y seguro que el 3,64 estimado con un promedio simple.
Ernesto:
2,5
3,0
3,5
Alberto
3,2
4,0
5,0
Carlos
4,5
5,2
6,0
Alfredo
2.0
2,5
3,0
Pedro
3,0
3,5
4,5
Antonio
4,2
5,0
5,7
Enrique
1,8
2,4
3,5
Manuel
2,3
3,8
4,2
Elena
3,7
4,0
4,7
Luisa
2,1
3,0
3,5
La sumatoria de todos los primeros datos de cada experto que es el dato PESIMISTA es igual a 29,3 y divido entre 10 expertos obtenemos el valor promedio de 2,93. Lo mismo hacemos para la sumatoria de los datos MAS PROBABLE y para los datos OPTIMISTA; con estos resultados : suma 36,4 y valor medio 3,64; y suma 43,6 y valor medio 4,36.
La mayoría de las personas al tener esos estimados obtendrían un promedio simple para cada tipo de OPINION como por ejemplo :2,93 + 3,64 + 4,36 = 10,94 entre 3 =3,64. Claro el cálculo no está mal, aunque mejor podría ser el promedio de un intervalo de clase con el estimado de una desviación media y así obtener un mejor más refinado. Para proceder de esta manera entonces tenemos que utilizar la llamada LEY BETA para poder obtener la media de una posible distribución normal de las opiniones de los expertos.
La fórmula de la LEY BETA es como sigue:
X = Valor Pesimista + ( 4 x valor Mas Probable) + Valor Optimista todo esto entre 6
Por ejemplo con los datos del experto ERNESTO obtenemos su valor medio BETA y la Desviación Estándar
de esta manera:
Ernesto = 2,5 + (4 x 3,0)+ 3,5 entre 6 = 3,0 valor beta medio
Desviación Estándar= (Valor Optimista - Valor Pesimista) entre 6
Desviación Estándar = 3,5 - 2,5 / 6 = 0,1667
Los cálculos anteriores se realiza para los datos de cada experto consultado y obtenemos una Tabla con su valor medio y con su Desviación Estándar, como aparece en seguida:
Ernesto:3,00 y 0,1667
Alberto :4,03 y 0,3000
Carlos :5,22 y 0,2500
Alfredo:2,50 y 0,1667
Pedro:3,58 y 0,2500
Antonio: 4,98 y 0,2500
Enrique: 2,48 y 0,2833
Manuel: 3,62 y 0,3167
Elena : 4,07 y 0,1667
Luisa: 2,93 y 0,2333
Si obtenemos ahora el valor promedio de todos estos datos entonces el resultado es : 3,641 y 0,23834 y con estos datos, suponiendo un valor de confianza del 95% estimamos el posible crecimiento del mercado de viajeros que se encontraría entre: 3,641 menos 0,23834 = 3,40; y entre 3,641 más 0,23834 =3,87. En resumen, según la opinión de los expertos podemos esperar un crecimiento de los viajeros a la zona "Z" para el año 2008 entre 3,4% y 3,9%. Este dato es mucho más refina y seguro que el 3,64 estimado con un promedio simple.
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