Como fazer uma Análise de Agrupamentos

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Do curso por Insper

Introdução ao Marketing Analítico

460 classificações

Insper

Introdução ao Marketing Analítico

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Público-Alvo Profissionais, estudantes e interessados da área de Marketing que desejam conhecer os fundamentos básicos de Marketing Analítico e sua aplicação prática. Objetivo do Curso O curso tem como objetivo central introduzir o conceito de Marketing Analítico e apresentar de forma simplificada e prática algumas técnicas, de modo que o participante possa avaliar e recomendar decisões e ações em Marketing baseadas em análise de dados. Objetivos de Aprendizagem Ao final do curso o aluno será capaz de: • Explicar a importância de definir e utilizar métricas em Marketing. • Desenvolver métodos de levantamento de dados primários e secundários. • Desenvolver hipóteses testáveis inferindo causalidades. • Segmentar o mercado com base no comportamento do consumidor. • Gerar insights para o posicionamento de marca. • Suportar a tomada de decisões em Marketing com base em fatos e dados. Dedicação e Carga-Horária Cinco módulos temáticos de aproximadamente 3h cada, totalizando 15h. Cada módulo tem duração estimada de uma semana. Assista ao vídeo de divulgação do curso: https://youtu.be/FvtgLAW_s8Y

Na lição

Segmentação Baseada em Comportamento do Consumidor

Ao final desse módulo, espera-se que você esteja apto a aplicar a técnica de segmentação com base em dados, analisar resultados e recomendar a formação de grupos homogêneos.

O que é Análise de Agrupamentos4:43

Como fazer uma Análise de Agrupamentos6:57

Calculando Distâncias Euclidianas (Gastos Diários) - Excel10:35

Calculando Distâncias Euclidianas (Renda e Idade) - Excel6:29

Procedimentos da Análise de Agrupamentos9:00

Procedimentos da Análise de Agrupamentos - Stata9:16

Conheça os instrutores

Carlos R. F. Bara
Professor
Danny Claro
Professor
Silvio Laban
Professor

[MÚSICA]

Olá!

Dando sequência a segmentação baseada em comportamento do consumidor,

nós vamos falar agora de como fazer análise de agrupamentos.

Análise de agrupamentos, também chamada de cluster análise,

ela é constituída de 6 passos.

No início você tem que definir problema e também tem que ter uma base de dados.

A partir disso você vai começar a calcular as distâncias entre os respondentes,

observações da sua base de dados.

Depois nós vamos ter que fazer procedimento de aglomeração,

como juntar, e nós vamos ver que existem vários procedimentos.

A partir daí nós já podemos decidir quantos

clusters queremos e, consequentemente,

interpretar o perfil de cada cluster e ver se os resultados são válidos.

A formação de segmentos necessita de uma medida de distância,

nós temos que saber como medir a distância entre as observações.

Sejam elas indivíduos, famílias, sejam elas tomadores de decisão,

empresas, análise de cluster serve para muitas pesquisas,

muitas formas de pesquisas e nós vamos ver com o foco em marketing então na maior

parte das vezes nós vamos ter os respondentes que são consumidores.

Mas ela pode ser usada também para empresas e assim por diante.

E aí nós queremos método pra indicar, para escrever,

designar cada observação em que grupo que deve estar colocada.

Retomando o nosso exemplo de comportamento de gastos diários,

nós precisamos medir a distância entre 2 pontos.

Vamos tomar aqui, por exemplo, o ponto A e B.

Como é que a gente poderia medir a distância entre eles?

Você deve estar se lembrando do famoso teorema de Pitágoras

onde a gente pode fazer triângulo e identificar que essa

distância nada mais é do que a hipotenusa de triângulo retângulo onde a soma do

quadrado dos catetos é igual ao quadrado da hipotenusa.

Esse tipo de cálculo é o que nós vamos usar.

É cálculo que foi descoberto há muitos anos atrás,

quinhentos e oitenta anos antes de Cristo nasceu Pitágoras

e ele fez esse cálculo geométrico para medir a distância entre 2 pontos.

Nós sabemos também que duzentos anos depois veio

grande matemático do Egito, chamado Euclides,

e o Euclides nada mais fez do que generalizar a fórmula de Pitágoras,

ou seja, o Euclides criou o que a gente chama de geometria euclidiana

generalizando não mais pra 2 variáveis, mas pra N variáveis.

Então, se tiver 4, 5, 6, é claro que não dá mais pra fazer gráfico

mas você pode tranquilamente usar a mesma expressão.

Vamos aplicar então a fórmula pra calcular a distância entre os pontos?

Vamos voltar no nosso exemplo.

Você tem aqui X1 e X2, o ponto A, qual é a distância entre o A e o B?

Se eu fizer a distância entre o A e B usando apenas a variável X1,

eu faço 2 menos 8 dá menos 6.

Se eu usar apenas a variável X2, eu tenho 4 menos 2 igual a 2.

E aí a gente pode fazer uma fórmula que é extrair a raiz quadrada da soma dos

quadrados, que é exatamente o teorema de Pitágoras.

[SEM_ÁUDIO] Com isso

a gente pode construir uma tabela que vocês estão vendo agora,

que é a tabela das distâncias de todos os pontos só usando as

variáveis de maneira isolada e em seguida de uma maneira combinada,

extraindo a raiz quadrada da soma dos quadrados.

[SEM_ÁUDIO] Vamos

fazer mais exercício?

Nós temos aqui 3 indivíduos com rendas diferentes, idades diferentes,

e eu peço que você calcule então a distância euclidiana entre o A e o B,

e o B e o C.

[SEM_ÁUDIO]

[SEM_ÁUDIO]

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[SEM_ÁUDIO]

Neste exemplo que nós acabamos de ver,

ficou claro que quando nós transformamos a unidade da medida de idade de anos para

meses, os resultados são completamente diferentes, fica tudo destorcido.

Cluster análise tem essa coisa que você precisa prestar muita atenção:

As unidades das variáveis.

Estão na mesma base, têm a mesma escala, são de igual dimensão?

Se forem, tudo bem, você parte pra análise de cluster com as variáveis originais,

senão tem que fazer uma transformação das variáveis.

É uma transformação muito simples que consiste em padronizar as variáveis

e nós vamos ver como se faz isso no Softer.

Padronizar a variável nada mais é do que você pegar aquela variável,

subtrair a média e dividir pelo desvio padrão.

Com isso a variável passa a ter uma média igual a 0 e desvio padrão igual à 1,

e aí você pode partir tranquilamente para a análise de cluster.

Aqui está a fórmula de Euclides, é uma fórmula bastante simples,

basta você fazer a diferença entre pra cada

respondente a nota que ele deu pra cada variável,

para par você vai fazer a distância entre o A e o B, você pega a variável 1,

o que ele respondeu correspondente ao A e o B, subtrai e eleva o quadrado,

subtrai e eleva o quadrado, soma e depois tira a raiz quadrada.

Essa é a fórmula de Euclides pra calcular a distância euclidiana.

Agora você está pronto para a próxima etapa onde nós vamos aprender

a fazer os procedimentos de cluster.

[SEM_ÁUDIO]

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