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Cuando la gente se refiere a las variables de segmentación, por lo general se refieren a uno de los siguientes:

• Una sola variable que se utiliza para asignar a las personas a los segmentos
• Un conjunto de variables en el que se utiliza para asignar a las personas a los segmentos basándose en alguna relación lógica
• Un conjunto de variables que se utilizan en un algoritmo estadístico predictivo para predecir la pertenencia a un segmento
• Un conjunto de variables que se utilizan en un algoritmo de segmentación
• Una variable en un archivo de datos o base de datos que registra la pertenencia a un segmento

Una única variable que se utiliza para asignar a las personas a los segmentos

A menudo, una característica clave de las personas se utiliza para definir los segmentos. Las aerolíneas asignan a los pasajeros en segmentos (niveles) en función de los créditos de estatus (los vuelos más largos y más caros obtienen más créditos de estatus). Los bancos asignan a los clientes en segmentos basándose en el beneficio que los clientes pueden proporcionar al banco.

Un conjunto de variables utilizadas para asignar a las personas en segmentos basándose en una relación lógica

A veces existen relaciones lógicas entre un pequeño número de variables que pueden ser explotadas al asignar a los clientes en segmentos. Los profesionales del marketing directo asignan a los clientes en segmentos y dan prioridad a estos segmentos basándose en el tiempo que han respondido las personas, la frecuencia con la que han respondido y la cantidad que han gastado cuando han comprado cosas anteriormente como resultado de las campañas de correo directo. Las empresas de productos envasados, como Nestlé y Unilever, clasifican a las personas en segmentos por etapas de la vida, en función de la edad, el estado civil y el número de hijos (por ejemplo un segmento de familias con hijos pequeños, otro con adolescentes, «nidos vacíos», etc.).

Un conjunto de variables que se utilizan en un algoritmo estadístico predictivo para predecir la pertenencia a la segmentación

A veces se ha identificado una única variable como útil para la segmentación, pero el valor de la variable es desconocido para algunas personas. Por ejemplo, un banco puede saber cuánto beneficio proporcionan sus clientes, pero el banco no puede conocer el beneficio potencial de los clientes de la competencia. Los modelos predictivos pueden utilizarse para predecir el beneficio de los clientes actuales en función de otras variables, como la edad, el lugar de residencia, el estado civil, la raza, etc. Estas otras variables se denominan a veces en este contexto variables de segmentación, y las predicciones realizadas utilizando estas variables de segmentación pueden utilizarse para priorizar a los clientes de otros bancos (por ejemplo, para dirigirse a ellos con anuncios de Facebook).

Un conjunto de variables que se utilizan en un algoritmo de segmentación

A veces se identifica un gran número de variables, y los algoritmos de segmentación, como el análisis de clústeres de k-means y el análisis de clases latentes, se utilizan para identificar grupos de personas que son similares entre sí. Las variables que se utilizan en este análisis se denominan variables de segmentación.

Una variable en un archivo de datos o base de datos que registra la pertenencia a un segmento

Cuando se forman segmentos utilizando cualquiera de los métodos discutidos anteriormente, las personas en una base de datos o archivo de datos se asignan en segmentos. Por ejemplo, la primera persona puede estar en el segmento 1, la segunda persona en el segmento 3, y así sucesivamente. Los datos que contienen esta información de pertenencia a un segmento también suelen denominarse variable de segmentación.

Este artículo se refiere/restringe a las personas. Sin embargo, las mismas ideas se aplican a otras unidades de análisis (por ejemplo, la agrupación de hogares, países, ocasiones, etc.).

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