A menudo se critica a los disciplinas relacionadas con la gestión de la empresa por carecer de soporte científico y objetivo, y dedicarse a elucubrar con ideas fundadas únicamente en intuiciones. La falta de herramientas que objetiven el conocimiento y que de alguna manera homogeneicen los resultados, hacen que de una misma situación dos personas saquen conclusiones distintas. Sin embargo, si que hay herramientas que empiezan a dar al campo de la gestión un fondo más científico, que miden y analizan situaciones con mucha precisión. Y aunque en España no estén muy extendidas perspectivas como el marketing científico, en países como Estados Unidos las escuelas universitarias de gestión soportan sus teorías con datos contrastados en modelos, y no con cualquier dato que toman sin saber si es relevante o no.

Veamos lo que puede hacer por nosotros, como gestores, a la hora de segmentar a nuestros clientes el análisis multivariante cluster.
El análisis multivariante agrupa una serie de técnicas estadísticas que analizan simultáneamente más de dos variables en una muestra de observaciones. Generalmente, este tipo de análisis se llevan a cabo para resumir y sintetizar grandes conjuntos de datos al objeto de obtener información válida que permita comprender mejor el fenómeno estudiado.

En nuestro caso, y de manera introductoria, vamos a desarrollar un ejemplo aplicado a la segmentación de mercado a partir del Análisis Cluster. Cuando aplicamos la técnica en cuestión, el sistema busca establecer una clasificación de los registros de la base de datos a partir de las semejanzas y diferencias en las variables consideradas, identificando grupos de comportamiento significativamente similar.

Partimos de un archivo que contiene los datos de 25 clientes en 4 variables (la facturación en el año en cada cliente, la antigüedad como cliente en años, el número de reclamaciones e incidencias presentadas en el año, y  el porcentaje de incremento de la facturación respecto al año anterior).

Para interpretar los resultados nos centramos en el Gráfico 1. En principio establecemos dos niveles de agrupación (Nivel 1 y Nivel 2). En el primero se conforman dos grupos, uno con 9 clientes y otro con 16. Mientras que en el segundo encontramos tres segmentos, uno con 9 clientes, otro con 12 clientes y un último con 4 clientes.

Gráfico 1: Dendograma Análisis Cluster




Para continuar con el ejemplo, consideraremos este segundo nivel y concluiremos que el proceso de análisis nos aporta 3 segmentos de clientes y quedan identificados como Grupo 1 (9 clientes, 36%), Grupo 2 (12 clientes, 48%), y Grupo 3 (4 clientes, 16%).

El siguiente paso es describir las principales características que definen a cada uno de los grupos establecidos.

El Grupo 1 presenta la facturación media en 2009 más alta, una antigüedad promedio como cliente de 6 años, un número medio de incidencias/año de 12 y un incremento medio de la facturación respecto a 2008 del 29%.

El Grupo 2 incluye a los clientes que presentan los siguientes valores medios: 4.078 euros de facturación en 2009, una antigüedad de 4 años, 25 reclamaciones o incidencias en el año, y un incremento de la facturación respecto al años anterior de 7%.

En el Grupo 3 quedan incluidos los clientes que presentan una facturación media y una antigüedad menor, un número medio de 11 incidencias anuales y un decremento de la facturación  respecto al año anterior del 19%.

Una vez finalizado el proceso de segmentación, desde el área comercial y de marketing, se establecerían las estrategias y criterios adecuados para la gestión de cada uno de los grupos identificados.