Segmentación de clientes y posicionamiento de la marca de materiales de construcción en el distrito de Víctor Larco, 2017

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(1)Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO FACULTAD DE CIENCIAS FISICAS Y MATEMATICAS. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. CA S. ESCUELA ACADEMICO PROFESIONAL DE ESTADISTICA. “SEGMENTACION DE CLIENTES Y POSICIONAMIENTO DE LA MARCA DE MATERIALES DE CONSTRUCCION EN EL DISTRITO DE VICTOR LARCO, 2017”. TESIS PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE. AUTOR:. Br. REYES VARGAS, HENRRY RONALD. BI. BL. IO T. INGENIERO ESTADÍSTICO. ASESORA:. Dra. RIVERA LEÓN, LAURA MARGOT. TRUJILLO- PERU 2018. - .1 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(2) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. DEDICATORIA. A Dios. por darme la oportunidad de vivir y por estar conmigo en cada paso que doy, por fortalecer mi. mi soporte y compañía durante todo el periodo de estudio. A mi madre Ana María.. CA S. corazón e iluminar mi mente y por haber puesto en mi camino a aquellas personas que han sido. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. Por haberme apoyado en todo momento, por sus consejos, sus valores, por la motivación. constante que me ha permitido ser una persona de bien, pero más que nada, por su amor. A mi padre Freddy William.. Por los ejemplos de perseverancia y constancia que lo caracterizan y que me ha infundado siempre, por el valor mostrado para salir adelante y por su amor. A mis familiares.. A mis abuelos Teófilo y Maura y a mi hermana Mariana, por estar conmigo y apoyarme siempre, los quiero mucho. A mi enamorada Sharon.. Quien me brinda su amor, apoyo y aliento para continuar, cuando parecía que me iba a. IO T. rendir.. A mis maestros.. BL. Aquellos que marcaron cada etapa de nuestro camino universitario, y que me ayudaron. BI. en asesorías, por su tiempo compartido y por impulsar el desarrollo de nuestra formación profesional. A las demás personas importantes en el transcurso de mi vida y mis inseparables amigos, por darme los recuerdos más gratos y brindarme su amistad sincera.. ¡Gracias a ustedes!. -2Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(3) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. AGRADECIMIENTOS. A Dios, por haberme dado la vida, el entendimiento, la salud, acompañado y guiado a lo. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. vida llena de aprendizajes, experiencias y felicidad.. CA S. largo de mi carrera, por ser mi fortaleza en los momentos de debilidad y por brindarme una. A mis padres, Freddy y Ana, por apoyarme en todo momento, por los valores que me han inculcado y por haberme dado la oportunidad de tener una excelente educación en el transcurso de mi vida.. A mi querida Alma Mater, Universidad Nacional De Trujillo, por acogerme durante el proceso de mi formación como Ingeniero Estadístico.. A mi estimada asesora, Dra. Rivera León, Laura y a todos mis profesores, por inculcarme valores y todos los conocimientos a lo largo de mi carrera para ser mejor persona y. BI. BL. IO T. desarrollarme como profesional.. -3Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(4) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. PRESENTACIÓN. CA S. Señores Miembros del Jurado:. Cumpliendo con lo establecido en la normatividad académica y acorde al plan curricular. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. de la Escuela Académico Profesional de Estadística de la Universidad Nacional de Trujillo; Tengo el agrado de presentarles la presente tesis titulado: “SEGMENTACION DE CLIENTES Y POSICIONAMIENTO DE LA MARCA DE MATERIALES DE CONSTRUCCION EN EL DISTRITO DE VICTOR LARCO, 2017”, Propongo la presente tesis para que sea analizada a vuestro criterio y consideración, esperando que goce de su aceptación.. El presente trabajo es el resultado del conjunto de conocimientos adquiridos en mi formación académica y del esfuerzo de mi persona, con el único deseo de realizar mis anhelos profesionales.. Aprovecho la oportunidad para expresar mi sincero agradecimiento y aprecio a todos los profesores del Departamento de Estadística, por inculcarnos su conocimiento y. BI. BL. IO T. experiencia a lo largo de los años de nuestra formación académica.. Trujillo, Setiembre del 2018 Henrry Ronald Reyes Vargas. Bachiller en Ciencias Estadísticas.. -4Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(5) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. RESUMEN. La presente investigación tuvo como objetivo determinar la segmentación de clientes y posicionamiento de marcas de materiales de construcción en el Distrito de Víctor. CA S. Larco,2017; se utilizó un cuestionario de encuesta. Se aplico el Método de Clasificación Jerárquica, para determinar la segmentación de los clientes, y el Método de las. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. Valoraciones Ponderadas para determinar el posicionamiento de las marcas de materiales de construcción, y técnicas estadísticas descriptiva para determinar las características predominantes de los clientes en las marcas de materiales de construcción según sus preferencias en Víctor Larco. Se determinaron dos Clúster: Clúster 1: Conformado por 60 clientes que representa al 22% del total de clientes de materiales de construcción en el distrito de Víctor Larco. y Clúster 2: Conformado por 207 clientes, el cual representa al 78% del total de clientes de materiales de construcción de Víctor Larco, Dichos clústeres se diferenciaron principalmente en las variables: Estado Civil, Edad, Categoría Ocupacional, Marcas de Fierros y Marcas de Ladrillos..En cuanto al posicionamiento de los Materiales de Construcción, las Marcas Cemento Pacasmayo, Eurotubo, Aceros. IO T. Arequipa y ladrillos LARK se posicionan como marcas líderes en materiales de. BL. construcción en Víctor Larco.En cuanto a las características predominantes de los clientes. BI. en las marcas de materiales de construcción, según su preferencia se determinó que en su mayoría compra sus materiales en Ferreterías locales y que se encuentran conformes con su precio.. -5Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(6) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. ABSTRACT. Purpose of this study was to determine the customer segmentation and brand positioning of construction materials in the Víctor Larco district, 2017; a survey questionnaire was. CA S. used. To meet this objective we apply the method of hierarchical classification, to determine the segmentation of customers, and the method of the weighted assessments. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. to determine the positioning of brands of construction materials, and as a last point, techniques of descriptive statistics to determine the predominant characteristics of the customers in the brands of materials according to their preferences in Víctor Larco. According to the features seen in the study, determined two Cluster: Cluster 1: most workers dependent, which considered all the attributes of a very important building materials. Cluster 2: mostly self-employed, which considered all attributes as the price of the materials, the strength, consistency, anti saltpeter and flexibility of very important building materials. And to the exact weight, brick, well cooked and the tough iron, regularly important attributes. With regard to the positioning of the materials of construction, them marks cement Pacasmayo, Eurotubo, steels Arequipa and bricks LARK is positioned as. IO T. marks leaders in materials of construction in Victor Larco, The predominant. BL. characteristics of clients in the brands of building materials, according to your preference. BI. was determined that mostly buy their materials at local hardware stores, and found compliant with the price of these.. -6Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(7) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. INDICE. DEDICATORIA .................................................................................................................................... I AGRADECIMIENTOS .......................................................................................................................... II. CA S. PRESENTACION ................................................................................................................................. III RESUMEN ......................................................................................................................................... IV. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. ABSTRACT ......................................................................................................................................... V. INDICE............................................................................................................................................... VI INDICE DE TABLAS ............................................................................................................................. VII INDICE DE GRAFICOS......................................................................................................................... VIII I. INTRODUCCION ........................................................................................................................... 1 1.1. REALIDAD PROBLEMATICA ................................................................................................... 1 1.2. ANTECEDENTES DEL PROBLEMA .......................................................................................... 2 1.3. ENUNCIADO DEL PROBLEMA ............................................................................................... 6 1.4. HIPOTESIS ............................................................................................................................ 6 1.5. OBJETIVOS ........................................................................................................................... 6 1.5.1. 1.5.2.. OBJETIVO GENERAL ................................................................................................ 6 OBJETIVOS ESPECIFICOS ......................................................................................... 7. IO T. II. MARCO TEORICO ......................................................................................................................... 8 2.1 SEGMENTACION ................................................................................................................... 8. BL. 2.2. POSICIONAMIENTO ............................................................................................................. 11. BI. 2.3 TEORIA ESTADISTICA............................................................................................................. 16. III. MATERIAL Y METODOS................................................................................................................ 21 3.1 MATERIALES DE ESTUDIO ..................................................................................................... 21 3.1.1. DISEÑO ....................................................................................................................... 26 3.1.2. MUESTRA.................................................................................................................... 21 3.1.3. VARIABLES DE ESTUDIO .............................................................................................. 23 3.2. METODOS ............................................................................................................................ 26 3.2.1. RECOLECCION DE DATOS ........................................................................................... 26. -7Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(8) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 3.2.2. ANALISIS ESTADISTICO .............................................................................................. 27 3.2.3. PROCESAMIENTO DE DATOS .................................................................................... 27 IV. RESULTADOS ............................................................................................................................... 28 V. ANALISIS Y DISCUSION DE RESULTADOS....................................................................................... 48. CA S. VI. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ....................................................................................... 51 VII. REFENCIAS BIBLIOGRAFICAS ....................................................................................................... 52. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. VIII. ANEXOS...................................................................................................................................... 54. INDICE DE TABLAS. TABLA N°1: CALCULO DE PONDERACIONES DE LOS ATRIBUTOS……………………………………………….19 TABLA N°2: PUNTUACIONES OTORGADAS POR UN INDIVIDUO MUESTREADO………………………..19 TABLA N°3: VALORES MEDIO DE LAS PUNTUACIONES……………………………………………………………..20 TABLA N°4: OPERACIONES FINALES PARA CALCULAR EL POSICIONAMIENTO…………………………..20 TABLA N°5: MATRIZ DE OPERALIZACION DE VARIABLES………………………………………………………….23 TABLA N°6: MATRIZ DE OPERALIZACION DE VARIABLES INTERVINIENTES……………………………….24 TABLA N°7: CLUSTER DE PERTENENCIA…………………………………………………………………………………..29. IO T. TABLA N°8: SEGMENTACION…………………………………………………………………………………………………..30 TABLA N°9: IMPORTANCIA RELATIVA DE LOS ATRIBUTOS DE LOS MATERIALES DE CONSTRUCCIÓN, VÍCTOR LARCO 2017……………………………………………………………………………………………………………….39. BI. BL. TABLA N°10: PUNTUACIONES MEDIAS DE LOS ATRIBUTOS DE LAS MARCAS DE LOS MATERIALES DE CONSTRUCCIÓN ……………………………………………………………………………………………………………………..40 TABLA N°11: POSICIONAMIENTO DE LAS MARCAS DE CEMENTO…………………………………………….41 TABLA N°12: POSICIONAMIENTO DE LAS MARCAS DE LADRILLO……………………………………………..42 TABLA N°13: POSICIONAMIENTO DE LAS MARCAS DE FIERRO…………………………………………………43 TABLA N°14: POSICIONAMIENTO DE LAS MARCAS DE TUBERIAS…………………………………………….44. -8Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(9) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. INDICE DE FIGURAS. FIGURA N°1: DENDOGRAMA PARA LA FORMACIÓN DE LOS CLÚSTER………………………………………..28 FIGURA N°2: POSICIONAMIENTO DE LAS MARCAS DE CEMENTO……………………………………………….41 FIGURA N°3: POSICIONAMIENTO DE LAS MARCAS DE LADRILLO………………………………………………..42. CA S. FIGURA N°4: POSICIONAMIENTO DE LAS MARCAS DE FIERRO…………………………………………………….43 FIGURA N°5: POSICIONAMIENTO DE LAS MARCAS DE TUBERIAS………………………………………………..44. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. FIGURA N°6: PORCENTAJE DE CLIENTES SEGÚN MARCA DE CEMENTO……………………………………….45 FIGURA N°7: PORCENTAJE DE CLIENTES SEGÚN MARCA DE TUBERIAS………………………………………..45 FIGURA N°8: PORCENTAJE DE CLIENTES SEGÚN MARCA DE LADRILLOS……………………………………….46 FIGURA N°9: PORCENTAJE DE CLIENTES SEGÚN MARCA DE FIERROS……………………………………………46 FIGURA N°10: PORCENTAJE DE CLIENTES, SEGÚN LUGAR DE COMPRA DE MATERIALES……………….47 FIGURA N°11: PORCENTAJE DE CLIENTES DE MATERIALES DE CONSTRUCCION, SEGÚN LA. BI. BL. IO T. CONFORMIDAD DE LOS MATERIALES RESPECTO AL PRECIO…………………………………………………………48. -9Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(10) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. I.. INTRODUCCION. CA S. 1.1. REALIDAD PROBLEMATICA En los tiempos actuales, como sabemos un mercado se compone de personas y organizaciones con necesidades, dinero que gastar y el deseo. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. de gastarlo. Sin embargo, dentro de la mayor parte de los mercados las necesidades y deseos de los compradores no son las mismas, para ello tenemos estrategias de segmentación del mercado y el posicionamiento de las marcas para poder conocer el mercado.. La estrategia de segmentación de mercados y la estrategia de posicionamiento de mercado son como las dos caras de una moneda, mientras la estrategia de segmentación identifica clientes que serán la meta, la estrategia de posicionamiento se refiere a la selección de mezcla de mercadotecnia para cada segmento de mercado meta. Por ello el posicionamiento de un producto o marca de una empresa lo determina el comprador, junto con las acciones de la competencia; en consecuencia, el posicionamiento de una marca es la forma en que la percibe el comprador. IO T. con relación a las marcas de los competidores claves de la empresa. Con frecuencia, el producto es el punto focal de la estrategia de. BI. BL. posicionamiento, dado que los otros competentes de la mezcla de mercadotecnia están dirigidos hacia el posicionamiento del producto en los ojos y la mente del comprador. En agosto 2017, el sector Construcción en el Perú se incrementó 4.78% al compararlo con similar mes del año anterior y alcanzó la tasa más alta en lo que va del año, acumulando tres meses de crecimiento consecutivo, informó el jefe del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). La demanda de materiales y acabados para la construcción muestra un importante dinamismo en las regiones del interior del país, por lo que las. - 10 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(11) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. siguientes ruedas de negocios del sector se realizarán en provincias, señaló la Cámara Peruana de la Construcción (Capeco). Para el 2017 se estimó un crecimiento de 4%. La proyección de crecimiento para este mercado fue de 3% en el 2016, con lo cual el mercado podría bordear los 6,000 millones de dólares, muy apoyado por una mayor. CA S. inversión pública, además en cuanto a los materiales de construcción, el cemento y el acero son dos de los principales elementos para la construcción que tuvieron resultados pobres en el 2016, mientras que en el. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. mercado de ladrillos se observó que un crecimiento de 1%, pero la estimación para el 2017 sería de un crecimiento aproximado de 1.5%, señalo la consultora senior de TMS.. Como consecuencia a estas situaciones, me planteo realizar una investigación para poder identificar cuáles son las marcas de materiales de construcción que tienen un mejor posicionamiento en el mercado de la construcción y segmentar los clientes e identificar los factores que influyen en su elección.. 1.2. ANTECEDENTES DEL PROBLEMA. 1.2.1. ANTECEDENTES INTERNACIONALES. IO T. En México. Lares (2005), realizó un estudio sobre la “Estrategia para. BI. BL. el posicionamiento de mercado de una empresa de publicidad en colima en el año 2010”, cuyo objetivo principal fue determinar que estrategias está llevando a cabo la competencia desde la perspectiva del cliente y de qué manera pueden mejorarse para lograr un posicionamiento de mercado, concluyendo que las empresas con mayor participación de mercado son las imprentas. Por tal situación que se dedican al giro de la publicidad impresa, no han logrado hasta ahora un posicionamiento claro.. - 11 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(12) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Sarmiento (2005) realizó un estudio sobre “Posicionamiento de Big cola en la ciudad de México,2005”, cuyo objetivo principal fue analizar y describir las estrategias utilizadas por Big Cola para su posicionamiento en la ciudad de México, en dicho estudio se concluye que, el producto logro posicionarse en primer lugar en la mente del consumidor y esto creo una gran ventaja al ser la pionera. CA S. en ofrecer algo diferente de un mismo producto(No existían envases más allá de 2 litros a un costo menos que $6.0 por litro; Big Cola se. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. introduce como un costo de $4.0, haciendo evidente la brecha entre precio y cantidad). La estrategia más acertada fue la combinación entre Precio- Cantidad, ya que con ello les permitió la entrada a nuevos consumidores y atrajo a los de otras marcas.. Narros (2007) realizó un estudio sobre “Segmentación de mercados de consumo de criterios relacionales: Aplicación a la compra de alimentación en hipermercados. Madrid”, cuyo objetivo principal fue segmentar la base de datos de clientes con variables relacionales en mercados de consumo. En dicho estudio se concluye que en la segmentación final relacional obtenida con criterios específicos del comportamiento de compra (asociaciones de productos) es más. IO T. explicativa y predictiva, sobre los indicadores de la decisión de compra simultanea de productos, que la derivada de la aplicación de. BI. BL. criterios generales del comportamiento de compra. Como resultado. 1.2.2.. se obtiene un mayor número de segmentos de menor tamaño, lo que puede permitir la aplicación de un Marketing más personalizado.. ANTECEDENTES NACIONALES. Chirinos (2007) en su estudio sobre “Determinar la segmentación y estructura de mercado de los spots publicitarios: Yogurt Gloria. Chiclayo- Perú”, cuyo. objetivo. principal fue. determinar la. segmentación y estructura de mercado de los spots publicitarios: - 12 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(13) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. yogurt gloria. En dicho estudio concluye que, la segmentación de mercado del Grupo Gloria son las diversas necesidades que dan a conocer los consumidores y su estructura de mercado del Grupo Gloria trabaja en base a los números de productores que existen en el mercado.. CA S. En Lima, Gargate & Lindo (2006), realizaron un estudio sobre “Análisis estadístico multivariante para la segmentación de los clientes de telefónica”, cuyo objetivo principal es segmentar a los. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. clientes de telefónica, para así ofrecerles un servicio diferenciado, promociones especiales. En dicho estudio concluyeron segmentar a los clientes bajo dos criterios: el patrón de consumo y el de valor. Falla (2007) en su estudio sobre “Análisis de la segmentación de mercado por estilo de vida de los consumidores del portafolio de marcas de Cervecerías Peruanas Backus S.A.A. en la ciudad de Chiclayo”, cuyo objetivo principal fue analizar la segmentación de mercado por estilo de vida del portafolio de Cervecerías Peruanas Backus S.A.A. en el Perú. En dicho estudio se concluye que, los factores que influyen en la elección de la cerveza Cristal y Pilsen y que determinan su compra en la ciudad de Chiclayo son la calidad y tradición de la cerveza; Cusqueña con un relanzamiento de cerveza. IO T. Premium, hace de ella una cerveza segmentada a los consumidores pudientes de un status socioeconómico alto, lo que se pudo ver. BI. BL. reflejada en la mayoría la catalogaba de regular por no haberla probado o no estar de acuerdo a su costo; Pilsen callao abarcando todo el mercado, como cerveza líder por su textura y sabor es uy aceptada en el publico pero, aun no se ha logrado segmentarla a un público definido por que hay diversidad en sus consumidores.. 1.2.3.. ANTECEDENTES LOCALES Rodríguez (2014) en su estudio sobre “Segmentación de consumidores y posicionamiento de marcas de detergentes en Trujillo metropolitano” cuyo objetivo principal fue determinar la - 13 -. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(14) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. segmentación de consumidores y posicionamiento de las marcas de detergente en la población de Trujillo, concluyendo que Ariel y Ace son las que se posicionan como marcas líderes con el atributo más valorado “quita bien las manchas”, así como también concluyendo. CA S. que existen tres clases de consumidores en Trujillo metropolitano.. Reyes (2010) Realizó un estudio sobre “Segmentación de los. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. servicios de Salud en Consulta Externa-Hospital Regional Docente”, cuyo objetivo principal fue determinar la segmentación de los servicios de Salud en consulta Externa- Hospital Regio al Docente de Trujillo-2010. En dicho estudio se concluye que, los servicios de consulta externa deben ser segmentados por características demográficas de los pacientes: Edad, Lugar de procedencia, sexo; las características de los pacientes que indican que deben ser segmentados los servicios de consulta Externa son: Satisfacción, imagen del servicio, cubrir sus expectativas, tratamiento y la paciencia que brinda el médico.. Moreno (2010) en su estudio sobre “Segmentación como ventaja competitiva para la captación y fidelización de clientes de las. IO T. empresas de telefonía Móvil de Trujillo Metropolitano”, cuyo objetivo. BI. BL. principal fue segmentar a los clientes de telefonía móvil de Trujillo Metropolitano. según. sus. características. demográficas,. psicograficas. De uso para la captación y fidelización, En dicho estudio concluye que, la segmentación permite diseñar estrategias de Posicionamiento para desarrollar el concepto de cada operador, la estrategia de diferenciación, estrategia del desarrollo del producto, estrategia de nicho de mercado, estrategia de mercado, estrategia de promoción, estrategia de plaza de acuerdo a las características demográficas y psicograficas para logar una mayor captación y fidelización de clientes.. - 14 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(15) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Javier (2012), Realizó un estudio sobre “Plan de marketing en el posicionamiento de la Empresa de Transportes Línea S.A. -Trujillo”, cuyo objetivo principal fue proponer un plan de marketing para incrementar el posicionamiento de la Empresa de Transportes Línea S.A.- Trujillo, concluyendo que las dimensiones más importantes que influyen en el plan de marketing de la Empresa de Transportes Línea. CA S. S.A. – Trujillo y contribuyen en mayor medida a incrementar su. 1.3.. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. posicionamientos son : promoción y calidad de servicio.. PROBLEMA:. •. ¿Cómo se caracteriza la segmentación de clientes y el posicionamiento de las marcas de materiales de construcción en el Distrito de Víctor Larco,2017?. 1.4.. HIPOTESIS. •. La segmentación de clientes de materiales de construcción queda determinada según características socioeconómicas y los atributos de los materiales de construcción, y las marcas Cemento Pacasmayo, Eurotubo,. IO T. Aceros Arequipa y ladrillos LARK se posicionan como marcas líderes en. BL. materiales de construcción en Víctor Larco.. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACION. BI. 1.5.. 1.5.1. OBJETIVO GENERAL •. Determinar las características que determinan la segmentación de sus clientes y el posicionamiento de las marcas de materiales de construcción en el distrito de Víctor Larco, 2017.. - 15 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(16) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 1.5.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS •. Segmentar a los clientes de materiales de construcción según características demográficas, socioeconómicas y atributos de los. el distrito de Víctor Larco.. Determinar el posicionamiento de las marcas de materiales de. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. •. CA S. materiales de construcción que los clientes consideren importantes en. construcción: Cementos, tuberías, Ladrillos, Fierros, según los atributos que determinan los clientes en el distrito de Víctor Larco.. •. Determinar las características predominantes en las marcas de materiales de construcción según preferencia de los consumidores en. BI. BL. IO T. el Distrito de Víctor Larco.. - 16 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(17) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. II. MARCO TEORICO. 2.1.. SEGMENTACIÓN DE MERCADOS La Segmentación de mercados es el proceso de analizar el mercado con. CA S. el fin de identificar grupos de consumidores que tienen características comunes con respecto a la satisfacción de necesidades específicas. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. (Arellano. R., 2000). 2.1.1. CARACTERÍSTICAS DE LA SEGMENTACIÓN ➢. La Segmentación es un proceso. Esto significa que es una actividad permanente. Comienza con la identificación de grupos específicos de consumidores y luego, debido a que estos son entidades en proceso permanente de cambio, continua con la vigilancia de cada para irse adecuado a sus necesidades específicas.. ➢. crearlos. Ello implica que los segmentos existen en la. IO T BL BI. La Segmentación consiste en identificar grupos y no. naturaleza y que la empresa tiene que descubrirlos.. ➢. Los. segmentos. se. crean. en. función. de. las. características de los consumidores y no es función de los productos que los satisfacen. Los consumidores se van a orientar al consumo de tal producto en función de sus necesidades y, por lo tanto, los productos son los elementos que utilizan las empresas para satisfacer las necesidades similares de los individuos.. - 17 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(18) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 2.1.2. Justificación de la segmentación La segmentación de mercados se justifica en el hecho de que permite un mejor aprovechamiento de los recursos de la. CA S. empresa y de la sociedad, a la vez que incrementa la satisfacción de los consumidores. En efecto, la segmentación. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. de mercados es el resultado de un compromiso entre las necesidades y los recursos de los consumidores, así como con los intereses de la empresa.. 2.1.3. Proceso de segmentación. ➢ Delimitación del área de mercado. Toda segmentación se realiza al interior de un área específica de mercado. Por ello, antes de iniciar el trabajo de segmentación, la empresa deberá decidir de una mera aproximada, el área de influencia en la cual quiere trabajar.. BI. BL. IO T. ➢ Identificación de las variables de segmentación. A partir de las decisiones anteriores, la empresa podrá analizar cuáles son las variables que tienen alguna influencia diferenciadora con respecto a su producto. ➢ Segmentación en función de las variables identificadas. A partir de las variables identificadas, la empresa escogerá aquellas que tienen mayor capacidad diferenciadora. ➢ Identificación de las características de cada segmento. Finalmente, para esta parte la empresa deberá identificar las características totales de cada segmento.. - 18 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(19) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 2.1.4. Variables Utilizadas para la Segmentación Las variables más usadas para segmentar el mercado son: •. Segmentación demográfica: abarca a todas las variables. individuales. que. corresponden. a. las. CA S. características físicas intrínsecas de los consumidores, además de su ubicación geográfica. Segmentación. Socioeconómica:. Esta. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. •. división. corresponde a factores ligados a la economía y al estatus social de las personas. •. Segmentación. Psicográfica:. Esta. segmentación. corresponde a las características psicológicas de los consumidores.. •. Segmentación por uso o utilización: Este criterio corresponde a la manera que los individuos utilizan determinado tipo de bienes.. BI. BL. IO T. •. Segmentación por estilo de vida: Los estilos de vida son categorías de segmentación que engloban diversos criterios a la vez. Ellos se basan en estadísticos reales de. aspectos. demográficos,. socioeconómicos,. psicológicos y de utilización de diversos productos.. - 19 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(20) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 2.2.. EL POSICIONAMIENTO Es la manera en que un producto o servicio es percibido por el segmento de consumidores al que está dirigido, en función de las variables importantes que el segmento de consumidores toma en cuenta para la. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. 2.2.1. Proceso de Posicionamiento. CA S. elección y utilización de la clase de productos.. ➢ Evaluación del interés de cada segmento: Después de haber descubierto los segmentos existentes en los mercados, les toca a los especialistas de marketing analizar desde el punto de vista práctico, cual es el interés comercial de cada uno de los segmentos encontrados.. ➢ Selección de un segmento (o varios) objetivo: con la información de cada segmento, la empresa escogerá a cuál o a cuáles segmentos va a dirigirse.. BI. BL. IO T. ➢ Identificación de diversas posibilidades de posicionamiento para cada segmento escogido: En seguida, el segmento escogido como objetivo empresarial debe ser sometido a estudios más profundos con el fin de conocer las variables que influyen más en su decisión de compra y de uso del producto. ➢ Selección y desarrollo de un conecto de posicionamiento: A partir del análisis de las variables importantes y del posicionamiento de los competidores en el mercado, las empresas deberán decidir cuál será el posicionamiento de sus productos.. - 20 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(21) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 2.2.2. El posicionamiento y la percepción El posicionamiento se basa en la percepción, y la percepción es la verdad dentro del individuo. La percepción es el "Significado que, en base a las experiencias, atribuimos a. CA S. los estímulos que nos entran por los sentidos". Las percepciones pueden ser tanto subjetivas (que dependen de. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. los instintos particulares del "ello" del individuo) como selectivas (que dependen de sus experiencias, intereses y actitudes) y están directamente relacionadas con tres tipos de influencias:. • Las características físicas de los estímulos.. • La interrelación del estímulo con su entorno. • Las condiciones internas particulares del individuo. Vale la pena mencionar en este punto, que según estudios que se han realizado, el ser humano es sensible a los. BI. BL. IO T. estímulos a través de los sentidos con el siguiente porcentaje de influencia: Vista 55%, Oído 18%, Olfato 12%, Tacto 10% y Gusto 5%.. 2.2.3. Importancia del posicionamiento Hoy en día existen demasiados productos, demasiadas compañías, demasiadas alternativas entre las cuales escoger, cada una gritando: "Soy la mejor opción", demasiado "ruido" en el mercado. Cada día, miles de mensajes compiten por una participación en la mente del consumidor: sobre todo si tomamos en cuenta que según. - 21 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(22) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. algunos estudios, el consumidor promedio está expuesto a 500 mil mensajes publicitarios. sin embargo, el ser humano objetivo de toda esta información puede leer sólo entre 25 y 50 mil palabras en el mismo período y hablar apenas una. CA S. quinta parte de esta cantidad Existe aún otra limitación. De acuerdo con George A. Miller,. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. Psicólogo graduado de la Universidad de Harvard, la mente humana puede solo administrar siete marcas (unidades, nombres) por categoría: las siete maravillas del mundo, los números de teléfono de 7 dígitos. entonces, "Garantizar un posicionamiento es el paso más importante en una venta efectiva" (Ron Rosenfeld, Len Sirowitz y Tom Lawson). La posición del producto es la percepción que tiene el cliente sobre los atributos del producto en relación con los de marcas competitivas. Los consumidores toman un gran. BI. BL. IO T. número de decisiones todos los días. Para realizar la reevaluación. continua. de. numerosos. productos,. los. compradores tienden a agrupar en su mente los productos para simplificar la decisión de compra.. Al momento de posicionarse, el nombre es uno de los factores clave, hasta el punto de que cuando alguien quiere pedir una cerveza, pide una Cristal, o una bebida y pide una Coca Cola.. - 22 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(23) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Una empresa que está entrando nueva en el mercado, debe tener un nombre que le permita de inmediato ser ubicada en la mente, que le permita ser identificada con el producto que representa. Posicionamiento y segmentación:. CA S. 2.3.. El posicionamiento del producto guarda estrecha relación con la. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. segmentación. La estrategia de posicionamiento se desarrolla con un target o segmento específico en mente, pues no es posible ser exitoso con una estrategia que trate de apelar a todo el mundo (mercado). Debe seleccionarse al mismo tiempo, cuál es el segmento al que queremos llegar y la idea más adecuada con la cual posicionar el producto. (Kotler P.). Al momento de segmentar es importante estar bien enfocado en el mercado objetivo, como para no distraernos por las reacciones que puedan ocurrir en otros grupos alrededor. En ocasiones, existe la tentación de crear una imagen "difusa" que pueda significar diferentes. IO T. cosas a diferentes segmentos, pero esta es una acción de gran riesgo y. BI. BL. no recomendable. Esta estrategia puede incluir toda una serie de excelentes ventajas, pero al final, como no existe ninguna realmente diferenciadora, el producto puede no ser identificado con ellas.. Una estrategia de posicionamiento bien enfocada hacia un segmento bien específico es la clave del éxito. (Kotler P.). - 23 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(24) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 2.4.. MATERIALES DE CONSTRUCCIÓN Un material de construcción es una materia prima o con más frecuencia un producto manufacturado, empleado en la construcción de edificios u obras de ingeniería civil.. CA S. 2.4.1. Características de los materiales de construcción Los materiales de construcción tienen como característica común. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. el ser duraderos. Dependiendo de su uso, además deberán satisfacer otros requisitos tales como la dureza, la resistencia mecánica, la resistencia al fuego, o la facilidad de limpieza. Por norma general, ningún material de construcción cumple simultáneamente todas las necesidades requeridas: la disciplina de la construcción es la encargada de combinar los materiales para satisfacer adecuadamente dichas necesidades.. 2.4.2. Propiedades de los materiales. ➢ Densidad: relación entre la masa y el volumen.. BI. BL. IO T. ➢ Higroscopicidad: capacidad para absorber el agua. ➢ Coeficiente de dilatación: variación de tamaño en función de la temperatura.. ➢ Conductividad térmica: facilidad con que un material permite el paso del calor. ➢ Resistencia mecánica: capacidad de los materiales para soportar esfuerzos. ➢ Elasticidad: capacidad para recuperar la forma original al desaparecer el esfuerzo.. - 24 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(25) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. ➢ Plasticidad: deformación permanente del material ante una carga o esfuerzo. ➢ Rigidez: la resistencia de un material a la deformación.. 2.5.1.. CA S. 2.5. TEORIA ESTADISTICA Método de Clasificación Jerárquica (Análisis Clúster) (Luque. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. T., 2000). El análisis clúster jerárquico (ACJ) es una herramienta exploratoria diseñada para revelar las agrupaciones naturales (o con los conglomerados o clúster) dentro de un conjunto de datos que no sería de otra manera evidente. Es el más útil cuando usted desea agrupar un número pequeño de objetos. Los objetos en análisis clúster jerárquico pueden ser casos o relaciones entre variables. El Análisis Clúster Jerárquico comienza separando cada objeto en un clúster por sí mismo. En cada etapa del análisis. El criterio por el. BI. BL. IO T. que los objetos son separados se relaja en orden a enlazar los dos conglomerados más similares hasta que todos los objetos sean agrupados en un árbol de clasificación completo. El criterio básico para cualquier agrupación es la distancia. Los objetos que estén cerca uno del otro pertenecería al mismo conglomerado o clúster, y los objetos que estén lejos uno del otro pertenecerá a distinto clúster. La agrupación se realiza sobre la base de las similitudes o diferencias (distancias).. - 25 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(26) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. a) Medidas de similitud: La mayoría de los esfuerzos para producir una estructura de grupo bastante simple de un conjunto de daos complejos requieren una medida de “cercanía” o “similitud”. A menudo hay. una medida de similitud.. CA S. una gran cantidad de subjetividad involucrada en la elección de. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. Las consideraciones importantes incluyen la naturaleza de las variables (discreto, binario continuo), las escalas de medición (nominal, ordinal, intervalo, proporción), y el conocimiento de la materia. Cuando los elementos (unidades o casos) se agrupan, se suele indicar la proximidad por alguna especie de distancia. Por otro lado, las variables se agrupan generalmente sobre las bases de coeficientes de correlación o de medidas como la de la asociación.. b) Distancias y coeficientes de similitud para pares de. BI. BL. IO T. elementos. ✓ Distancia euclidiana:. 𝑑(𝑥, 𝑦) = √(𝑥1 − 𝑦1 )2 + (𝑥2 − 𝑦2 )2 … + (𝑥𝑝 − 𝑦𝑝 )2 𝑑(𝑥, 𝑦) = √(𝑥 − 𝑦)´ (𝑥 − 𝑦). ✓ La distancia estadística: 𝑑(𝑥, 𝑦) = √(𝑥 − 𝑦)´ 𝐴(𝑥 − 𝑦) Por lo general. A = S-1, donde S contiene las varianzas y covarianzas de las muestras. Sin embargo, sin conocimiento previo de los distintos grupos, estas cantidades de muestra - 26 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(27) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. no se pueden calcular. Por esta razón, a menudo se prefiere la distancia euclídea para la agrupación.. 2.5.2. Método de las Valoraciones Ponderadas (Serrano F. y Serrano. CA S. C.,2005) Este método parte del supuesto de que no todos los atributos de. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. un producto alcanzan la misma importación para el consumidor, sino unos pesaran más que otros en la decisión de compra. Para un segmento determinado. Los atributos se jerarquizan de alguna forma de mayor a menor ponderación, esto es, según la fuerza motivadora que tenga cada uno en la decisión de compra. Es importante para la dirección de Marketing o de Producto conocer de qué manera se ponderan los atributos, cuáles son los más relevantes sobre cuales hay que reforzar los mensajes en las. BI. BL. IO T. piezas de comunicación.. La primera parte del desarrollo del método esta, pues orientada a determinar cuantitativamente estas ponderaciones. Las etapas de esta primera fase son las siguientes:. 1. Se propone un conjunto de atributos que se supone son los que más contribuyen a posicionar al producto. Si alguno o algunos de los atributos propuestos, obtuvieran para todos los productos muestreados, valoraciones muy bajas, se pueden, eliminar para las etapas posteriores.. - 27 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(28) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 2. Pedir a una muestra de consumidores que valore cada atributo en una escala. 3. Aplicar los cálculos diseñados en el cuadro N° 1.. SUMAS SUMAS PONDERADAS NORMALIZADAS KA KB. …. …. Fi2 … TOTAL SUMAS PONDERADAS. ∑jFAj ∑jFBj. …. Fi1. …. …. …. … i. 1 FA1 FB1. VALORACIÓN DE LOS ATRIBUTOS 2 … j FA2 … FAj FB2 … FBj. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. Atributos A B. CA S. TABLA N° 1: Cálculo de las ponderaciones de los atributos.. Fij. ∑jFij ∑∑jFij. Ki 100. 𝑗. Donde: 𝑘𝑖 =. ∑1 𝑗𝑓𝑖𝑗. ∑ ∑ 𝑗𝐹𝑖𝑗. ∗ 100. TABLA N° 2: Puntuaciones otorgadas por un individuo muestreado a cada tributo. MARCAS. 2 V2A V2B. … … …. n VnA VnB. …. …. …. …. j. V1j. V2j. …. Vnj. IO T. A B. 1 V1A V1B. …. Atributos. Los datos contenidos en las n tablas (una por cada individuo) se resumen en el cuadro. BL. N° 3, que difiere del anterior en dos aspectos. En primer lugar los valores Mij que. BI. contiene los promedios de las puntuaciones obtenidas en la celda correspondiente del cuadro N° 2. Por otra parte, la última columna se ha construido con los valores máximos de cada fila; esta columna está formada con las valoraciones de la marca ideal.. - 28 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(29) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. TABLA N° 3:Valores medio de las puntuaciones de los atributos y de la marca ideal.. Atributos A B. 1 M1A M1B. 2 M2A M2B. MARCAS … n … MnA … MnB. I MAXAj MAXBj. …. …. …. …. …. M1i. M2i. …. Mni. MAXij. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. CA S. … i. El proceso culmina con los cálculos que se muestran en el cuadro N° 4. TABLA N°4: Operaciones finales para calcular el posicionamiento.. Atributos A B. 1. 2. M1AKA M1BKB. M2AKA M2BKB. MARCAS … n … MnAkA … MnBkB. I MAXAjkA MAXBjKB. …. …. …. …. …. M1iKi ∑M1iKi M1. M2iKi ∑M2iKi M2. … … …. Mniki ∑Mniki Mn. MAXijki ∑MAXijki MI. BI. BL. IO T. …. i TOTALES MEDIAS. - 29 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(30) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. III. MATERIAL DE ESTUDIO:. 3.1.. POBLACION Estará constituida por los clientes de materiales de construcción en el. •. Criterio de inclusión:. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. Personas naturales mayores de 18 años.. CA S. distrito de Víctor Larco, 2017.. Personas jurídicas. 3.2.. MUESTRA. La muestra fue obtenida, utilizando la técnica de muestreo aleatorio simple con un nivel de confianza de 95% (Z=1.96), 6% de especificación y una proporción de 0.50 (Considerando varianza máxima al ser desconocida), se utilizó la fórmula de proporciones para poblaciones infinitas:. 𝑛=. 𝑍2 ∗ 𝑝 ∗ 𝑞 𝑒2. IO T. Donde:. BI. BL. n = Tamaño de muestra. Z = Valor estadístico asociado a un nivel de confianza del 95% e = 6% p = Probabilidad de ocurrencia (0.5) q=1–p. 3.2.1. TAMAÑO DE LA MUESTRA El tamaño de la muestra se determina a continuación, reemplazando en la fórmula:. - 30 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(31) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 𝑛=. 1.962 ∗ 0.5 ∗ 0.5 = 266.778 = 267 0.062. Luego de la aplicación de la formula se encontró que el tamaño de muestra óptima para el estudio es de 267 clientes a ser. CA S. encuestados que cumplan el criterio de inclusión.. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. 3.2.2. VARIABLES EN ESTUDIO • Variables Dependientes Segmentación. Dimensiones:. ✓ Características. del. consumidor:. Demográficas. y. Socioeconómicas.. ✓ Atributos de los materiales de construcción que los clientes consideren relevantes.. Posicionamiento. Dimensiones: ✓ Atributos. BI. BL. IO T. • Variables intervinientes del consumidor Demográficas ✓ Sexo. ✓ Edad ✓ Lugar de residencia ✓ Estado civil. Socioeconómicas ✓ Grado de instrucción ✓ Categoría ocupacional ✓ Ingreso mensual. - 31 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(32) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Materiales de construcción ✓ Lugar donde compra los Materiales de Construcción. ✓ Frecuencia de compra. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. ✓ Tipo de material de construcción. CA S. ✓ Marca. ✓ Conformidad de atención ✓ Atributos. Tabla N° 5: Matriz de Operacionalizacion de las Variables. Variable. Dividir un mercado en grupos distintos de consumidores, con base en sus necesidades, características o conducta, y que podrían requerir productos o mezclas de marketing distintos.. IO T. Segmentación. Definición conceptual. BI. BL. Lograr que un producto ocupe un lugar claro, distinto y deseable en relación con los Posicionamiento productos de la competencia, en la mente de los consumidores meta.. Definición Operacional. Indicadores. Escala de medición. La segmentación quedara -Variables determinada por demográficas las variables -Variables demográficas y socioeconómicas socioeconómicas. Sexo Edad Lugar de residencia Estado Civil Grado de instrucción Categoría Ocupacional. Nominal. El posicionamiento de las marcas será determinado según los atributos y la importancia que le den los clientes.. Antisalite Peso Exacto Precio Cocción Consistencia Sin Salitre Buen Peso Flexible No Muy Acerado. Ordinal. Dimensiones. -Atributos. - 32 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(33) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Tabla N°6: Matriz de Operacionalizacion de Variables Intervinientes. Variables. Según su Escala. Categoría. Demográficas Nominal. Edad Lugar de residencia. Continua Nominal. Nominal. 1. Soltero 2. Casado 3. Viudo 4. Divorciado 5. Conviviente. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. Estado civil. 1.Masculina 2. Femenino. CA S. Sexo. Socioeconómicas. Ordinal. 1. Sin Instrucción 2. Primaria 3. Secundaria 4. Superior técnica 5. Superior universitaria. Categoría ocupacional. Nominal. 1. Empleado independiente 2. Empleado dependiente 3. Ama de casa 4. Estudiante 5. Jubilado 6. Otros. Ingreso mensual. Continua. Grado de instrucción. Nominal. BI. BL. IO T. Materiales de construcción Indique donde compra regularmente sus materiales de construcción. Marca de cemento. 1. Cemento Pacasmayo 2. Cemento Inca Nominal 3. Cemento Sol 4. Otros. - 33 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(34) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. Continuación…. Frecuencia de compra de cemento. Nominal. 1.Semanal 2. Quincenal 3. Mensual 4.Otro. Conformidad del precio. Nominal. 1. Si 2. No. CA S. 1.Eurotubo 2.Calplast 3.Pavco vinduit 4. Otro 1.Semanal 2. Quincenal 3. Mensual 4. Otro 1. Si 2. No 1. Siderperu 2. Aceros Arequipa 3. Otros 1.Semanal 2. Quincenal 3. Mensual 4. Otro. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. Marca de tuberías. Frecuencia de compra de tuberías. Nominal. Conformidad del precio. Nominal. Marca de Fierros. Frecuencia de compra de fierros. Nominal. Conformidad del precio. Nominal. Marca de Ladrillos. 1.Ladrillos Lark 2. Ladrillos Inkaforte 3. Ladrillos artesanales 4. Otros 1.Semanal 2. Quincenal 3. Mensual 4. Otro. Nominal. Conformidad del precio. Nominal. 1. Si 2. No. Ordinal. 1. Nada importante 2. Muy importante 3. Poco importante 4. Regularmente importante 5. Importante 6. Muy importante 7. Demasiado importante. IO T. Frecuencia de compra de ladrillos. BL BI. 1. Si 2. No. Atributos de los materiales. 3.2.3. UNIDAD DE ANALISIS Un cliente mayor de 18 años de materiales de construcción del distrito de Víctor Larco. 2017. - 34 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(35) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. 3.3.. METODOS 3.3.1. TIPO DE INVESTIGACION: El estudio corresponde a una investigación aplicada, descriptiva de corte transversal.. CA S. 3.3.2. DISEÑO DE LA INVESTIGACION Se empleará una el diseño de una casilla para el caso de una. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. variable dimensional M: X →O1,O2. Donde:. M: Muestra de clientes seleccionados en el distrito de Víctor Larco.. X: Variables de estudio. O1: Determinar la segmentación de clientes de materiales de construcción.. O2: Determinar el posicionamiento de clientes de materiales de. IO T. construcción. BI. BL. 3.3.3. RECOLECCION DE DATOS. La recolección de datos se realizó de forma directa mediante la aplicación de un cuestionario de encuesta, con un total de 26 ítems conformado por 2 partes. La primera parte a recoger las características demográficas y socioeconómicas de los clientes con un total de 7 ítems. La segunda parte compuesta por 19 Ítems, que indagan sobre el posicionamiento y la segmentación; que. - 35 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(36) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. será diligenciado por los clientes de los materiales de construcción en el distrito de Víctor Larco. El instrumento fué validado mediante el coeficiente de alfa de. 3.3.4. ANALISIS ESTADISTICO. CA S. chrombach con un valor de 0.756. ver anexo n°2. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. Para el logro de los objetivos en el presente estudio se hizo uso: ✓ El Método multivariante de Clasificación Jerárquica (Análisis Clúster), con el objetivo de segmentar a los consumidores de materiales de construcción en el distrito de Víctor Larco.. ✓ El método de Valoraciones Ponderadas, para determinar el posicionamiento de las diferentes marcas de Materiales de Construcción en el distrito de Víctor Larco.. ✓ Técnicas de Estadística Descriptiva (Tablas, Tablas de frecuencia y Figuras), Para determinar las características predominantes en las marcas de materiales de construcción. BI. BL. IO T. según preferencias de los clientes en el distrito de Víctor Larco.. 3.3.5. PROCESAMIENTO DE DATOS Para el procesamiento de los datos se realizó mediante el uso de software estadísticos: ➢ Microsoft Excel (office 2016) ➢ IBM SPSS Statistic v. 23. - 36 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(37) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. VI. RESULTADOS. 4.1.. SEGMENTACIÓN. DE. LOS. CLIENTES. DE. MATERIALES. DE. BI. BL. IO T. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. CA S. ………CONSTRUCCIÓN EN EL DISTRITO DE VÍCTOR LARCO, 2017. FIGURA 1: Dendograma para la formación de los Clúster. - 37 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(38) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. BI. BL. IO T. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. CA S. TABLA 7: Clúster de pertenencia CLIENTE Clúster Distancia CLIENTE Clúster Distancia CLIENTE Clúster Distancia CLIENTE Clúster Distancia 1 2 5.099 68 2 2.828 135 2 4.243 202 2 3.606 2 2 0.000 69 2 4.359 136 2 4.359 203 2 4.359 3 1 5.099 70 2 3.742 137 2 3.742 204 2 5.568 4 1 3.606 71 2 3.606 138 2 3.464 205 2 4.472 5 1 0.000 72 1 4.796 139 2 5.477 206 2 3.000 6 2 4.796 73 1 4.899 140 1 3.873 207 2 2.828 7 1 4.899 74 2 5.000 141 2 5.292 208 2 4.690 8 2 6.481 75 2 3.606 142 2 4.583 209 2 3.873 9 2 2.828 76 2 4.000 143 2 4.000 210 2 4.690 10 2 4.796 77 2 3.162 144 1 4.472 211 2 4.583 11 2 4.000 78 2 3.317 145 2 3.000 212 2 4.000 12 1 4.359 79 2 3.317 146 1 4.796 213 2 4.000 13 1 4.583 80 2 5.745 147 2 4.583 214 2 4.583 14 2 3.742 81 1 5.099 148 2 6.000 215 2 5.099 15 2 5.196 82 1 3.606 149 2 5.099 216 2 3.464 16 2 3.464 83 1 4.359 150 2 3.162 217 1 5.099 17 2 4.796 84 2 4.583 151 2 3.317 218 2 6.083 18 1 5.099 85 2 3.873 152 1 4.123 219 1 4.472 19 2 4.690 86 2 4.123 153 2 3.606 220 2 3.464 20 2 4.583 87 1 4.243 154 2 2.646 221 2 3.000 21 2 4.583 88 1 5.385 155 2 4.690 222 1 4.000 22 2 4.583 89 2 3.742 156 1 3.873 223 2 3.873 23 2 2.828 90 1 4.000 157 2 4.899 224 2 4.123 24 1 4.472 91 2 3.317 158 2 3.162 225 2 4.000 25 2 4.123 92 2 3.464 159 2 4.583 226 2 4.472 26 2 4.000 93 2 3.317 160 2 2.828 227 1 4.000 27 2 3.162 94 1 4.123 161 2 3.873 228 1 3.873 28 2 5.099 95 2 4.359 162 2 3.000 229 2 3.464 29 2 3.464 96 2 5.292 163 2 3.464 230 1 4.472 30 1 5.099 97 2 3.464 164 1 4.359 231 2 4.243 31 2 6.083 98 2 3.606 165 2 4.583 232 2 3.317 32 1 4.472 99 2 4.359 166 2 2.449 233 2 3.000 33 2 3.464 100 2 5.568 167 1 5.916 234 2 3.317 34 2 3.000 101 2 4.472 168 2 4.000 235 1 4.123 35 1 4.000 102 2 3.000 169 1 4.359 236 2 3.606 36 2 3.873 103 2 2.828 170 2 3.742 237 2 2.646 37 2 4.123 104 2 4.690 171 2 4.000 238 2 4.690 38 2 4.000 105 2 3.873 172 2 2.828 239 1 3.873 39 2 4.472 106 2 4.690 173 2 4.359 240 2 4.899 40 1 4.000 107 2 4.583 174 2 3.742 241 2 3.162 41 1 3.873 108 2 4.000 175 2 3.606 242 2 4.583 42 2 3.464 109 2 4.000 176 1 4.796 243 2 2.828 43 1 4.472 110 2 4.583 177 1 4.899 244 2 3.873 44 2 4.243 111 2 5.916 178 2 5.000 245 2 3.000 45 2 3.317 112 2 3.317 179 2 3.606 246 2 3.464 46 2 3.000 113 2 4.472 180 2 4.000 247 1 4.359 47 2 3.317 114 2 4.000 181 2 3.162 248 2 4.583 48 1 4.123 115 2 4.472 182 2 3.317 249 2 2.449 49 2 3.606 116 1 3.742 183 2 3.317 250 1 5.916 50 2 2.646 117 2 2.646 184 2 5.745 251 2 4.000 51 2 4.690 118 2 4.472 185 1 5.099 252 1 4.359 52 1 3.873 119 2 5.000 186 1 3.606 253 2 3.742 53 2 4.899 120 2 3.606 187 1 4.359 254 2 4.000 54 2 3.162 121 2 3.873 188 2 4.583 255 2 2.828 55 2 4.583 122 2 3.464 189 2 3.873 256 2 4.359 56 2 2.828 123 2 5.385 190 2 4.123 257 2 3.742 57 2 3.873 124 2 2.828 191 1 4.243 258 2 3.606 58 2 3.000 125 2 4.796 192 1 5.385 259 1 4.796 59 2 3.464 126 2 3.606 193 2 3.742 260 1 4.899 60 1 4.359 127 2 4.243 194 1 4.000 261 2 5.000 61 2 4.583 128 2 4.359 195 2 3.317 262 2 3.606 62 2 2.449 129 1 4.690 196 2 3.464 263 2 4.000 63 1 5.916 130 2 3.464 197 2 3.317 264 2 3.162 64 2 4.000 131 2 2.646 198 1 4.123 265 2 3.317 65 1 4.359 132 2 3.606 199 2 4.359 266 2 3.317 66 2 3.742 133 2 4.472 200 2 5.292 267 2 5.745 67 2 4.000 134 2 2.828 201 2 3.464. Fuente: Encuesta diligenciada por los clientes del distrito de Víctor Larco 2017.. - 38 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(39) BI. BL. IO T. EC Y AD M E AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. CA S. Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. - 39 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.

(40) Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación - UNT. CLUSTER 1. Sexo. N. Edad. 60. 60. Mediana. 1.0000. 1.0000. Asimetría. 3.093. 2.494. .27872. .92425. Desviación estándar CLUSTER 2. Estado Civil. N. 207. 207. Mediana. 1.0000. 2.0000. Asimetría. 3.322. 1.800. .25988. Ingreso Mensual Familiar. 60. 60. Categoría Ocupacional. Grado de Instrucción. 60. 60. Lugar de Compra. 60. DE AT C EM IEN ÁT CIA IC S AS FÍ SI. CLUSTERS. CA S. TABLA 8: SEGMENTACION Marca de cemento. Marca de tuberías. Marca de Fierros. Marca de Ladrillos. 60. 60. 60. 60. 3.0000. 3.0000. 2.0000. 4.0000. 1.0000. 2.0000. 2.0000. 1.0000. 1.0000. -.970. .560. .630. .697. .641. -.053. .404. .409. .775. .60693. .61868. .56148. .82064. 1.13297. .63424. .85964. .53652. .52722. 207. 207. 207. 207. 207. 207. 207. 207. 207. 5.0000. 3.0000. 1.0000. 4.0000. 1.0000. 2.0000. 2.0000. 2.0000. 2.0000. -.181. 2.634. .265. .989. 1.936. .009. .360. .481. .367. 1.16676. 1.07469. .67648. .49693. .68874. .86022. .60709. .84481. .72322. .74602. 267. 267. 267. 267. 267. 267. 267. 267. 267. 267. 267. Mediana. 1.0000. 2.0000. 5.0000. 3.0000. 1.0000. 4.0000. 1.0000. 2.0000. 2.0000. 2.0000. 2.0000. Asimetría. 3.248. 1.919. -.062. 2.263. .420. .942. 1.524. .000. .367. .551. .519. .26373. 1.12289. 1.28177. .66280. .52294. .73231. .95069. .61314. .84657. .69188. .72035. Desviación estándar N. Desviación estándar. M. Y. BI. BL. IO. TE. CA. Fuente: Elaboración Propia. - .1 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/.