Tecnicas de Segmentacion de Mercados
Velderrey Sanz, Pablo
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 seg...
Sinopsis
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.
Índice
CAPÃTULO 1. INTRODUCCIÃN A LA SEGMENTACIÃN DE MERCADOS 1.1 CONCEPTO 1.2 DESARROLLO HISTÃRICO 1.3 TIPOS BÃSICOS DE SEGMENTACIÃN 1.4 TÉCNICAS DE SEGMENTACIÃN CAPÃTULO 2. SEGMENTACIÃN POST HOC. ANÃLISIS CLUSTER 2.1 EL ANÃLISIS CLUSTER COMO TÉCNICA DE SEGMENTACIÃN POST HOC 2.1.1 Medidas de similitud 2.1.2 Técnicas en el análisis cluster 2.1.3 Clusters jerárquicos, secuenciales, aglomerativos y exclusivos (S.A.H.N) 2.1.4 El dendograma en el análisis cluster jerárquico 2.1.5 Análisis cluster no jerárquico 2.2 SPSS Y EL ANÃLISIS CLUSTER JERÃRQUICO 2.3 SPSS Y EL ANÃLISIS CLUSTER NO JERÃRQUICO 2.4 SAS Y EL ANÃLISIS CLUSTER JERÃRQUICO 2.4.1 Procedimiento ACECLUS 2.4.2 Procedimiento CLUSTER 2.4.3 Procedimiento TREE 2.5 SAS Y EL ANÃLISIS CLUSTER NO JERÃRQUICO 2.6 SEGMENTACIÃN POST HOC CON HERRAMIENTAS DE MINERÃA DE DATOS 2.6.1 Análisis cluster con Enterprise Miner. Nodo clustering 2.6.2 Análisis cluster con SPSS Clementine 2.6.3 El nodo Entrenar K-medias: Cluster no jeráquico 2.6.4 El nodo Cluster Bietápico: Cluster jerárquico CAPÃTULO 3. SEGMENTACIÃN POST HOC. ÃRBOLES DE DECISIÃN 3.1 LOS ÃRBOLES DE DECISIÃN COMO TÉCNICA DE SEGMENTACIÃN POST HOC 3.1.1 Características de los árboles de decisión 3.1.2 Herramientas para el trabajo con árboles de decisión 3.1.3 Ãrboles CHAID 3.1.4 Ãrboles CART 3.1.5 Ãrboles QUEST 3.2 ÃRBOLES DE DECISIÃN CON SPSS 3.2.1 Creación de un árbol de decisión: método CHAID 3.2.2 Métodos CRT y QUEST. Poda de árboles 3.3 ÃRBOLES DE DECISIÃN CON ENTERPRISE MINER. NODO TREE 3.3.1 Entrenamiento interactivo (Interactive Training) 3.4 ÃRBOLES DE DECISIÃN CON SPSS CLEMENTINE 3.4.1 El nodo Crear C5.0 3.4.2 El nodo Ãrbol C&R CAPÃTULO 4. SEGMENTACIÃN AD HOC. ANÃLISIS DISCRIMINANTE 4.1 EL ANÃLISIS DISCRIMINANTE COMO TÉCNICA DE CLASIFICACIÃN Y SEGMENTACIÃN 4.2 HIPÃTESIS EN EL MODELO DISCRIMINANTE 4.3 ESTIMACIÃN DEL MODELO DISCRIMINAN
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