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✦ Recomendaciones para ti

📊 Analytics de Audiencia

Basado en Instrumentos #1 (Usos y Gratificaciones) · #2 (Data Analysis + Statistics) · #3 (Embudo de Conversión) · Variables métricas y categóricas de clustering

🔻 Instrumento #3 — Embudo de Conversión

Embudo de Conversión — Starbucks Colombia

Análisis diferencial por etapa · La brecha más crítica: Intención → Comportamiento (personas que no actúan como queremos) · La intención se mueve como motivación

🌎 GEO: Colombia
POBLACIÓN
52,215,503
Colombia total DANE 2024
Δ Población → Mercado Potencial −51,515,503 −98.7%
MERCADO POTENCIAL
700,000
Urbanos 18–45, NSE 3–6, con acceso a tiendas Starbucks
Δ Mercado Potencial → Awareness −350,000 −50.0%
AWARENESS
350,000
Conocen la marca y al menos 1 producto Starbucks
Δ Awareness → Interés −175,000 −50.0%
INTERÉS
175,000
Han buscado, visitado redes o la app, o considerado comprar
⚠️ Δ Interés → Intención (motivación activada) −95,000 −54.3%
INTENCIÓN
80,000
Han descargado la app, visitado la tienda o hecho un pedido a domicilio
🔴 Intención − Comportamiento = GAP CRÍTICO −56,716 −70.9% no convierte
COMPORTAMIENTO
23,284
Compraron al menos 1 vez en los últimos 90 días
Δ Comportamiento → Engagement −8,284 −35.6%
ENGAGEMENT
15,000
Usan la app, acumulan estrellas, interactúan con la marca regularmente
Δ Engagement → Lealtad −13,716 −91.4%
LEALTAD
1,284
Miembros Rewards activos con ≥5 visitas/mes · LTV alto
JD's Funnel · GEO: Colombia
EtapaAudienciaΔ vs anterior
Población52,215,503
Mercado Potencial700,000−51,515,503
Awareness350,000−350,000
Interés175,000−175,000
Intención80,000−95,000
⚠️ Comportamiento23,284−56,716
Engagement15,000−8,284
Lealtad1,284−13,716
🔴 GAP CRÍTICO: Intención → Comportamiento
56,716 personas
tienen intención activada pero no han actuado. Este es el segmento de mayor palanca del embudo: la motivación ya existe, solo falta el estímulo correcto en el canal correcto. La intención se mueve como motivación — activar RICE es la clave.
💸
Fricción de precio
El ticket percibido supera el umbral de "vale la pena" para quien no tiene hábito formado.
😶
Sin incentivo inmediato
No conocen el programa de recompensas o no ven beneficio tangible en la primera compra.
📍
Fricción geográfica
Hay intención pero no hay tienda cerca o el esfuerzo de llegar supera el deseo.
🤔
Identidad no alineada
"Starbucks es para otros." No se ven reflejados en la comunicación de la marca.
Distribución del GAP · Estrategia por segmento
56,716 personas con intención sin convertir — desglosadas por perfil y con plan de cierre
Social Explorer
~23,820 personas · 42% del GAP
¿Por qué no convierten? Alta intención por FOMO y tendencias en redes, pero el precio se percibe como barrera cuando la visita no tiene un "motivo social" claro. Esperan que otros los inviten antes que ir solos.
🎯 Estrategia de cierre
📱 Motivación RICE: Ego + Ideología
📣
Campaña UGC "Tu primera vez"
TikTok e Instagram Reels mostrando el ritual del primer pedido personalizado. Creator content con micro-influencers de nicho (lifestyle, aesthetics). El contenido normaliza ir solo o "de antojo" — no solo en grupo.
🎁
Oferta de activación: "Primer vaso gratis si lo muestras"
Descuento del 30% en la primera bebida de temporada al descargar la app y registrarse. El incentivo no es solo el precio — es tener contenido para subir. Doble recompensa: ego + recompensa económica.
🏷️
Colección "Solo para app members"
Vasos de edición limitada y pins disponibles únicamente en la app. Genera escasez percibida y exclusividad — el FOMO que ya sienten se convierte en acción.
🌟
Occasional Aspirational
~15,880 personas · 28% del GAP
¿Por qué no convierten? Conocen la marca y la admiran, pero no tienen una "ocasión suficientemente especial" que justifique el gasto. Esperan el momento perfecto que nunca llega. Su ego requiere un pretexto elevado.
🎯 Estrategia de cierre
✨ Motivación RICE: Ego + Ideología
💌
Invitación exclusiva "Reserve Experience"
Email con diseño premium — no un descuento, una invitación. Evento de cata de cafés de origen único en tiendas Reserve seleccionadas. El pretexto que necesitan para su primera visita "merecida".
🏆
Programa "Black Card Preview"
Acceso anticipado durante 72 horas a la nueva colección premium de merch antes del lanzamiento público. Activa el ego: "eres de los primeros." El precio alto deja de ser barrera — se vuelve validación.
📸
Creatividades aspiracionales en Instagram
Fotografía editorial de alta gama, no marketing masivo. Colaboraciones con marcas de lujo accesible (moda, diseño de interiores). El mensaje: Starbucks Reserve no es café — es curaduría de vida.
Ritual Professional
~10,776 personas · 19% del GAP
¿Por qué no convierten? Ya tienen intención y ya beben café todos los días — pero lo hacen en otro lugar. Tienen un ritual formado, solo que con otra marca o en casa. El costo de cambio de hábito es percibido como alto.
🎯 Estrategia de cierre
⚙️ Motivación RICE: Recompensa + Coerción implícita
☀️
Campaña "Semana de prueba gratis"
Primera bebida gratis de lunes a viernes (7–9 AM) al registrarse en la app. El objetivo no es el descuento: es instalar el hábito en su horario de rutina. Después de 5 días, el ritual ya está formado.
📲
LinkedIn Ads: "Tu café de trabajo, mejorado"
Segmentación por cargo, sector y horario laboral. Creatividades con ángulo de productividad — no de lifestyle. CTA directo: "Descarga la app y gana tu primera semana." Tono sin adornos, como ellos.
🔁
Racha de activación con recompensa escalonada
3 visitas en la primera semana → bebida gratis. 7 días seguidos → nivel Verde anticipado. El programa de recompensas les da lo que ya esperan de su rutina: predecibilidad y retorno claro por su inversión.
Loyalist
~6,240 personas · 11% del GAP
¿Por qué no convierten? Son usuarios frecuentes pero no han activado el programa de Rewards o no digitalizaron su relación con la marca. Compran en efectivo o sin app. La intención es total — el hábito ya existe. Falta el puente digital.
🎯 Estrategia de cierre
🔒 Motivación RICE: Recompensa + Coerción positiva
💬
Activación en punto de venta
Baristas entrenados para ofrecer la app en caja: "¿Ya acumulas estrellas? Con lo que gastas en un mes alcanzas una bebida gratis." Mensaje inmediato, tangible, sin fricción de registro larga.
🎖️
"Te debemos estrellas" — campaña de recuperación
SMS o QR en caja: "Llevas X visitas con nosotros. Si hubieras tenido la app, ya tendrías Y bebidas gratis." Hace visible el costo de oportunidad de no estar en el programa digital.
🤝
Onboarding sin fricción
Registro en 30 segundos con número de celular (sin email, sin contraseña compleja). Las primeras 20 estrellas se acreditan retroactivamente por el ticket del día. Primera victoria instantánea — el hábito se digitaliza sin interrumpir la rutina.
📡 Mix de canales recomendado para cerrar el GAP
📱
App push / SMS
Ritual Professional · Loyalist
RICE: Recompensa
🎬
TikTok / Reels
Social Explorer
RICE: Ego + Ideología
📸
Instagram editorial
Occasional Aspirational
RICE: Ego
💼
LinkedIn Ads
Ritual Professional
RICE: Recompensa
💌
Email premium
Occasional Aspirational
RICE: Ego + Ideología
🏪
Punto de venta
Loyalist
RICE: Coerción positiva
Miembros activos
1,284
↑ +12% vs mes anterior
Ticket promedio
$23.4K
SD: ±$8.2K · CV: 0.35
Estrellas / visita (media)
4.7 ⭐
Mediana: 4 · Moda: 3
Visitas / semana (media)
2.8x
SD: ±1.9 · CV: 0.68
Permanencia media
47 min
SD: ±38 min · CV: 0.81
📐 Instrumento #2 — Data Analysis + Statistics

Cluster Plot — Frecuencia vs. Ticket

Variables métricas: visitas/semana · ticket COP. Categórica de color: segmento de propósito

Cluster Plot — Permanencia vs. Ticket

Variables métricas: tiempo en tienda (min) · ticket COP. Revela comportamiento de dwell time

Estrellas Acumuladas — Media por Semana

Tendencia central (media) con banda de dispersión ±1 SD. Identifica fenómenos de gasto entre semana vs. fin de semana

Dispersión (CV) por Segmento

Coeficiente de Variación = SD / Media. Estable <0.3 · Variante 0.3–0.7 · Divergente >0.7

Mix de Compra por Segmento — Bebidas · Alimentos · Merch

Variable categórica: tipo de producto. Métrica: % del ticket. Muestra quién compra merch vs. solo consumibles

📐 Instrumento #2 — Tendencia Central + Dispersión

Estadísticos por Clúster

Media, Mediana, SD y CV calculados sobre ticket COP y frecuencia semanal

Segmento n Ticket (media) Ticket (SD) CV Ticket Frec./sem (media) Frec. (SD) CV Frec. Clasif.
☕ Ritual Professional 312 $28.400 ±$4.200 0.15 4.8× ±0.7 0.15 STABLE
✨ Social Explorer 418 $19.700 ±$8.600 0.44 1.9× ±1.2 0.63 VARIANT
⭐ Loyalist 287 $16.200 ±$3.100 0.19 5.9× ±0.5 0.08 STABLE
🌟 Occasional Aspirational 267 $37.100 ±$11.400 0.31 0.6× ±0.5 0.83 DIVERGENT

Índice de Enganche

Ajusta los pesos de cada variable para ver cómo cambia el score de enganche por segmento en tiempo real. La Membresía es el no-negociable: si el cliente no es miembro, el índice es 0 — sin membresía no hay programa de enganche posible.

📐

Fórmula del Índice de Enganche

IE = Membresía × ( Experiencia×w₁ + Frecuencia×w₂ + Duración×w₃ ) · w₁+w₂+w₃ = 100
Si Membresía = 0IE = 0 · sin excepción · 100 × 0 = 0
Experiencia = NPS percibido · Frecuencia = visitas/sem · Duración = min en tienda
🎖️
Membresía Starbucks Rewards — No Negociable
Sin membresía activa no existe el programa de enganche. Es la condición mínima para que las 3 claves operen.
IE = 1 × (Exp·w₁ + Frec·w₂ + Dur·w₃)
⚠️ Sin membresía el índice de enganche es 0 para todos los segmentos — el cliente no puede acumular estrellas, acceder a beneficios ni ser rastreado por el programa.

⚙️ Editor de Pesos

Mueve los sliders para redistribuir la importancia de cada clave. El total siempre suma 100% — al mover uno, los demás se ajustan proporcionalmente.

✨ Experiencia
40%
"Uno no vuelve donde la pasa mal." NPS, ambiente, barista, consistencia del producto.
🔁 Frecuencia
35%
Visitas por semana. La repetición forma el hábito — sin frecuencia no hay enganche sostenido.
⏱️ Duración
25%
Minutos en tienda o en app. Más tiempo = vínculo emocional más profundo.
Suma de pesos
Debe ser 100%
100%
✓ Válido

📊 Índice Global

72
Enganche Sólido
Peso por clave
Experiencia
"No vuelvo donde la paso mal"
40%
🔁
Frecuencia
El hábito se forma con repetición
35%
⏱️
Duración
Más tiempo = vínculo más profundo
25%
Referencia IE > 80 → Alto · embajador
IE 60–80 → Sólido · retención estable
IE 40–60 → Frágil · riesgo de churn
IE < 40 → Débil · intervención urgente

📈 Evolución del Índice de Enganche — Últimos 30 días

Eje Y = Índice de Enganche (0–100) · Eje X = días · Haz clic en una audiencia para ver su análisis detallado.

🧩 IE por Segmento

Mueve los sliders para ver cómo cambia el índice de cada perfil según el peso que le das a cada clave.

🚀 Estrategias por Clave

Qué hacer según cuál clave estás priorizando en tu modelo.

Si Experiencia pesa más
Capacitación de baristas, consistencia del producto, tiempos de espera. El NPS debe ser ≥8 en el primer contacto — uno no vuelve donde la pasa mal.
Experiencia
🔁
Si Frecuencia pesa más
Rachas de visitas con recompensa escalonada, push a las 7–9 AM, "Tu Usual Garantizado". El hábito se instala en 21 días — diseñar para ese horizonte.
Frecuencia
⏱️
Si Duración pesa más
Zonas de trabajo, WiFi, playlists exclusivas, eventos de cata. Cada minuto adicional en tienda aumenta el ticket promedio y profundiza el vínculo emocional.
Duración
🎖️
Si Membresía = 0
Ninguna inversión en las 3 claves funciona sin membresía. Prioridad: onboarding en 30 segundos, 20 estrellas retroactivas en primera visita, activación en punto de venta.
No-Negociable
📱
App como puente
Gamifica la frecuencia (rachas, estrellas), registra la duración (pedido anticipado) y amplía la experiencia fuera de tienda. Canal más eficiente para subir el IE sin aumentar CAC.
Multicanal
💡
Modelo relacional
El modelo que engancha en una relación funciona igual aquí: experiencia consistente (cumplir lo prometido), frecuencia (comunicación regular) y duración (tiempo de calidad compartido).
Teoría

Catálogo de Audiencias

Gestión completa de los 4 segmentos de consumidores Starbucks Colombia. Cada perfil incluye métricas clave, framework de Usos y Gratificaciones y estrategia de activación.

🧠 Instrumento #1 · U&G Framework
Ritual Professional
4.8x
visits/sem
$28.4K
ticket
Social Explorer
1.9x
visits/sem
$19.7K
ticket
Loyalist
5.9x
visits/sem
$16.2K
ticket
🌟
Occasional Aspirational
0.6x
visits/sem
$37.1K
ticket
Filtrar:

Teoría de Optimización

Distribución del presupuesto de medios, análisis de riesgo-retorno por canal y curvas de proyección. Ajusta la inversión y el perfil de riesgo para ver cómo cambia el ROI esperado.

📐
¿Qué es Portfolio Optimization?

El proceso de seleccionar y combinar canales de medios para lograr el mejor resultado posible en términos de riesgo y retorno. En publicidad, la pregunta central es: ¿en dónde pongo el dinero para que me genere más recordación?

Usa técnicas cuantitativas para analizar métricas de retorno esperado, correlación entre canales y volatilidad. Un portafolio eficiente ofrece el mayor retorno esperado para un nivel de riesgo dado — ninguna otra combinación de canales puede hacerlo mejor con el mismo presupuesto.

📚 Estrategias de Optimización — Aplicadas a Starbucks Colombia
📊
Modern Portfolio Theory (MPT)
Base recomendada · Correlación baja entre canales
✓ Recomendada
Cómo se aplica
Starbucks mezcla canales propios (App, Email, POS) con canales pagos (TikTok, Instagram). Estos dos grupos tienen correlación baja: cuando un algoritmo de Meta cae, el push propio sigue operando sin interrupción. Nunca concentrar más del 40% en un solo canal.
Resultado concreto
El portafolio actual (18% App + 20% TikTok + 15% Instagram + 7% POS) aplica MPT: si TikTok pierde alcance por cambio de algoritmo, los canales propios absorben el golpe. El ROI del portafolio cae de 4.2× a 3.1× en vez de a 1.2×.
Correlación a vigilar: TikTok e Instagram tienen correlación alta (~0.7) — ambos dependen de algoritmos de contenido. Si se mueve el presupuesto entre ellos, el riesgo no se reduce. Para bajar correlación real hay que mover presupuesto hacia App Push, Email o POS.
🎯
Mean-Variance Optimization (MVO)
Frontera Eficiente · Los sliders de arriba son MVO en tiempo real
✓ Recomendada
Cómo se aplica
Los sliders de esta sección son MVO: varían el peso de cada canal para encontrar la combinación de mayor ROI al menor riesgo. La Frontera Eficiente del gráfico de abajo muestra exactamente qué portafolios son racionales y cuáles no. Si un punto está por debajo de la curva, hay un portafolio mejor con el mismo riesgo.
Distribución óptima MVO
Para Starbucks Colombia en perfil Medio, el MVO sugiere: App Push 22%, POS 12%, Email 11% (canales propios de alta eficiencia), TikTok 18%, Instagram 14%, Google 10%, LinkedIn 7%, Eventos 6%. Esto maximiza ROI a ~5.1× con volatilidad de 22%.
Limitación en Starbucks: MVO depende de datos históricos confiables. TikTok Colombia tiene solo ~18 meses de data — eso hace que su posición en la Frontera Eficiente sea menos confiable que la del App Push (3+ años de data). Usar MVO + Monte Carlo en paralelo para TikTok.
🔭
Black-Litterman Model
Para cuando el equipo tiene hipótesis de mercado
Situacional
Cuándo usarlo
Cuando el equipo de marca tiene una hipótesis concreta sobre el mercado. Ejemplos reales Starbucks: "creemos que TikTok va a sobre-rendir en diciembre" por lanzamiento de Peppermint Mocha, o "Instagram va a perder eficiencia" por aumento de CPM en Q4.
Ejemplo concreto Q4
Sin Black-Litterman el MVO daría TikTok 18%. Con la view "TikTok sobre-rinde 40% en diciembre", el modelo ajusta a TikTok 26% y reduce Instagram 3% y LinkedIn 3% — sin ignorar el histórico de riesgo de TikTok. El resultado es una sobrepondracion inteligente, no arbitraria.
No usar para decisiones rutinarias. Black-Litterman es para hipótesis de alta convicción y bien fundamentadas. Usarlo mal (views sin datos) produce portafolios peores que el MVO base. Starbucks debería aplicarlo máximo 2 veces al año: Q4 (navidad) y Q2 (temporada de bebidas frías).
🎲
Monte Carlo Simulation
Para medir riesgo real antes de comprometer presupuesto
Validación
Cómo se aplica
Antes de aprobar el portafolio final, simular 10,000 escenarios posibles de campaña usando la distribución histórica de cada canal. Esto reemplaza el "estimamos que TikTok dará 3.5×" por "en el 60% de los escenarios TikTok da entre 2.1× y 5.2×, y en el 18% genera pérdida neta" — información mucho más útil para decidir.
Resultados reales Starbucks
App Push: 10K escenarios → 94% positivos · Max Drawdown −3%
TikTok: 10K escenarios → 67% positivos · Max Drawdown −28%
Google SEM: 10K escenarios → 71% positivos · Max Drawdown −22%
Uso recomendado: Correr Monte Carlo una vez al trimestre sobre el portafolio completo. Si el percentil 10 del portafolio total cae por debajo de 1.5×, rebalancear hacia canales propios. Herramienta: Excel con simulación de datos o Python (biblioteca NumPy).
⚖️
Risk Parity
Para priorizar estabilidad de marca sobre crecimiento
Conservador
Lógica
Cada canal aporta el mismo peso de riesgo al portafolio. Los canales volátiles reciben menos dinero; los estables, más. No considera el retorno esperado — solo el riesgo de cada canal.
Distribución Risk Parity
App Push (vol 12%) → $298K
Email (vol 15%) → $238K
POS (vol 10%) → $358K
TikTok (vol 58%) → $62K
Google (vol 45%) → $80K
¿Cuándo elegirlo?
Cuando la marca está en una fase de consolidación (no de crecimiento agresivo), cuando hay presión regulatoria o reputacional, o cuando el equipo no puede monitorear campañas de alta volatilidad semanalmente.
Comparación directa: Risk Parity daría ROI esperado ~3.2× vs MVO Moderado ~5.1× con el mismo $1M. El costo de la estabilidad es −1.9× de retorno. Para Starbucks Colombia en fase de crecimiento, MVO es más apropiado. Risk Parity aplica solo si el objetivo es proteger NPS y brand equity sin importar el ROI de corto plazo.
🔑 Características del Portafolio
Time Horizon
1–3 meses: SEM, App Push, Email — respuesta directa y medible. 6–12 meses: Eventos Reserve, branding en Instagram — construcción de percepción. El selector de arriba ajusta el ROI proyectado según el horizonte.
📈
Return Expectations
Si el target es mínimo 3× ROI en Q1, usar Black-Litterman para forzar ese piso sin ignorar el riesgo. Si el target es maximizar alcance sin ROI mínimo, MVO con sesgo hacia TikTok e Instagram es preferible.
⚠️
Risk Tolerance
MVO minimiza varianza. Risk Parity iguala riesgo por canal. Los tres perfiles del toggle (Bajo / Medio / Alto) son tres puntos distintos sobre la Frontera Eficiente — no tres estrategias diferentes, sino tres posiciones en la misma curva.
📊
Historical Data
App Push, Email y POS tienen 3+ años de data confiable en Colombia — buenos para MVO. TikTok y Eventos tienen menos de 2 años — para estos, Monte Carlo es más robusto que MVO puro.
🗺️ Cómo Aplicarlo en Starbucks
1
Definir objetivo e inversión
Presupuesto: $1M USD. Time horizon: 3 meses. Risk tolerance: Moderado. Restricción: mínimo 30% en canales propios para garantizar base de retención.
2
Evaluar datos históricos
Extraer CPM, CTR y conversión de los últimos 4 trimestres por canal. Calcular correlaciones: App vs Email (alta, 0.8), TikTok vs Instagram (alta, 0.7), Propios vs Pagos (baja, 0.2).
3
Elegir el método
Para Starbucks en modo crecimiento: MVO + MPT como base. Si el equipo tiene hipótesis sobre Q4: añadir Black-Litterman. Validar siempre con Monte Carlo antes de aprobar.
4
Evaluar recursos
MVO y MPT: ejecutables con Excel avanzado o Google Sheets. Monte Carlo: Python (15 líneas de NumPy). Black-Litterman: requiere analista de medios. Asignar 1 persona responsable de rebalanceo mensual.
5
Piloto → escala
Lanzar con $200K USD (20% del presupuesto) durante 4 semanas. Medir ROI real vs. proyectado. Si la desviación es menor a ±15%, escalar al portafolio completo. Si supera ±15%, rebalancear pesos antes de comprometer los $800K restantes.

📉 Frontera Eficiente — Portafolio de Medios Starbucks

Cada punto = una combinación posible del presupuesto entre los 8 canales. La curva superior = la Frontera Eficiente (MVO). Los puntos en la curva son los únicos portafolios racionales. Eje X = riesgo (volatilidad), Eje Y = ROI esperado.

◆ Portafolio actual — Frontera Eficiente · Portafolios ineficientes

💵
Presupuesto total disponible
$1,000,000
$0 sin asignar
USD $

📡 Asignación por Canal

Mueve los sliders para redistribuir el presupuesto. Los demás canales se ajustan automáticamente. Canal propio = sin costo de pauta. Canal pago = inversión directa en medios.

Total asignado
100%
$1,000,000 USD

⚠️ Perfil de Riesgo

Risk Tolerance
Time Horizon

📈 Curva de Retorno — Últimos 12 meses

Retorno acumulado proyectado por canal según inversión y perfil de riesgo actual. Los clusters agrupan canales con comportamiento similar.

🎯 Riesgo vs. Retorno por Canal

Cada punto es un canal. Eje X = volatilidad (riesgo), Eje Y = ROI esperado. Cuadrante superior izquierdo = más eficiente.

🏆 Mejores Canales por Audiencia y Modalidad

Qué canal usar, con qué formato y para qué objetivo según cada perfil de consumidor. Conectado con el Instrumento #1 (U&G), el Embudo (#3) y el índice de enganche.

📊 ROI por canal × audiencia — comparativo

📋 Portafolio de Canales — Vista Integrada

Inversión, métricas de publicidad (impresiones · alcance · frecuencia) y audiencia objetivo en una sola vista. Se actualiza con los sliders y el perfil de riesgo.

Audiencias: ☕ Ritual ✨ Explorer ⭐ Loyalist 🌟 Aspirational
Canal · Objetivo Tipo Audiencia Formatos % USD invertido Alcance Impresiones Frecuencia ÷ Fatiga Riesgo ROI ajustado

📐 Métricas en Publicidad

Las tres métricas fundamentales para evaluar el alcance real de cualquier campaña. Aplican a todos los canales — propios y pagos.

👁️
Impresiones
Número total de veces que un anuncio fue mostrado en pantalla, sin importar si fue a la misma persona varias veces.
💡 Una persona puede generar múltiples impresiones si ve el mismo anuncio en distintas sesiones.
🎯
Alcance
Número de personas únicas que vieron el anuncio al menos una vez. No cuenta repeticiones de la misma persona.
💡 El alcance siempre es ≤ impresiones. Si alcance = impresiones, cada persona vio el anuncio exactamente una vez.
🔁
Frecuencia
Número promedio de veces que cada persona vio el anuncio. Se calcula dividiendo impresiones entre alcance.
Frecuencia = Impresiones ÷ Alcance
🧮 Calculadora de Frecuencia
2.78
🎯 Frecuencia óptima (2–4). La repetición suficiente para recordación sin generar fatiga. Rango ideal para la mayoría de campañas.
📖 Manual de Usuario

Guía completa para
entender esta plataforma

Esta guía explica, en lenguaje simple, qué hace cada sección, para qué sirve y cómo usarla. No necesitas saber nada de marketing para entenderla.

1
¿Qué es esta plataforma?
El propósito general en términos simples

Esta plataforma es una herramienta de gestión de audiencias diseñada específicamente para Starbucks Colombia. Su propósito es responder una pregunta central:

La pregunta central
"¿Quiénes son mis clientes, qué los engancha y cómo uso mi dinero para llegar a ellos de la manera más eficiente posible?"

Piénsalo así: imagina que tienes $1 millón de dólares para invertir en publicidad y quieres saber exactamente en qué gastarlo, a quién dirigirte y cómo medir si está funcionando. Esta plataforma hace exactamente eso — y te lo muestra de forma visual e interactiva.

¿Para quién es? Para cualquier persona del equipo de Starbucks Colombia — desde el área de marketing hasta la gerencia — que quiera entender mejor a sus clientes y tomar decisiones de inversión más inteligentes. No se requiere experiencia técnica previa.
2
Conceptos básicos
Las 5 ideas que necesitas entender antes de empezar
👥
Audiencia / Segmento
Fundamental
Una audiencia es un grupo de personas con características similares. En vez de tratar a todos los clientes igual, los dividimos en grupos que se parecen entre sí. A esto se le llama segmentación. Esta plataforma identifica 4 tipos de clientes de Starbucks Colombia y los trata diferente a cada uno.
Ejemplo: No es lo mismo un profesional que llega todos los días a las 7 AM a pedir el mismo café, que una persona que viene una vez al mes porque es su regalo personal especial. Sus motivaciones son completamente diferentes y necesitan estrategias diferentes.
🎭
Perfil MBTI
Fundamental
El MBTI (Myers-Briggs Type Indicator) es un sistema de clasificación de personalidad con 16 tipos, identificados por 4 letras. Cada segmento de esta plataforma tiene un tipo MBTI asociado porque la personalidad influye directamente en cómo una persona toma decisiones de compra, qué la motiva y qué tipo de comunicación le llega mejor.
Ejemplo: Un ESTJ (Ritual Professional) valora el orden, la eficiencia y la rutina. Un ENFP (Social Explorer) valora la novedad, la creatividad y la conexión social. El mismo anuncio de Starbucks no funciona igual para los dos.
📊
ROI (Retorno sobre Inversión)
Importante
El ROI mide cuánto dinero se recupera por cada peso invertido. Si el ROI es 3×, significa que por cada $1 invertido se obtienen $3 de retorno. En esta plataforma, el ROI se usa para comparar cuál canal de publicidad es más eficiente con el presupuesto disponible.
Ejemplo: Si inviertes $100,000 en App Push y generas $480,000 en ventas adicionales, el ROI es 4.8×. Si inviertes los mismos $100,000 en Google Ads y solo generas $260,000, el ROI es 2.6×. La App es más eficiente.
🔗
Enganche (Engagement)
Importante
El enganche mide qué tan profunda es la relación entre un cliente y la marca. No es solo si alguien compra, sino si vuelve, cuánto tiempo pasa en la tienda y qué tan buena fue su experiencia. Un cliente muy enganchado compra más, recomienda la marca y no se va a la competencia fácilmente.
Ejemplo: Un Loyalist que visita Starbucks 5.9 veces por semana tiene un enganche altísimo. Un cliente que vino una vez por curiosidad tiene enganche casi cero. El objetivo es convertir el segundo en el primero.
🔽
Embudo de Conversión
Importante
El embudo de conversión describe el recorrido que hace una persona desde que conoce la marca hasta que se convierte en cliente fiel. Se llama "embudo" porque en cada etapa hay menos personas — como un embudo que filtra. Las etapas son: Población → Mercado Potencial → Awareness → Interés → Intención → Comportamiento → Engagement → Lealtad.
Ejemplo: De los 52 millones de colombianos, solo 700,000 son el mercado potencial de Starbucks. De esos, solo 350,000 conocen la marca. De esos, solo 23,284 compraron en los últimos 90 días. El objetivo es hacer que más personas avancen en el embudo.
3
Las 7 secciones de la plataforma
Qué hace cada pestaña y cuándo usarla
Las pestañas están en la barra de navegación en la parte superior de la pantalla. Puedes navegar entre ellas en cualquier momento sin perder información.
🛍️
Tienda
Interactiva
Simula la experiencia de compra de un cliente de Starbucks. Puedes seleccionar bebidas, alimentos y merch, agregar al carrito y "pagar". Si pagas, la plataforma te ofrece unirte al programa de Rewards. Sirve para entender la experiencia del cliente desde adentro.
📋
Membresía
Quiz
Aquí se hace el test de personalidad de 16 preguntas. Al completarlo, la plataforma determina a cuál de los 4 segmentos perteneces y te asigna tu perfil MBTI. Es la puerta de entrada al sistema de personalización.
Mi Perfil
Personal
Muestra tu segmento asignado, tu tipo MBTI, las estrellas acumuladas y recomendaciones personalizadas de productos. También tiene el simulador de compra para sumar estrellas interactivamente.
📊
Analytics
Datos
El centro de análisis de la plataforma. Contiene el embudo de conversión con los 56,716 clientes en el "gap crítico", las 5 gráficas de clustering estadístico y los 4 perfiles completos de consumidor con el framework de Usos y Gratificaciones.
Enganche
Interactivo
Calcula el Índice de Enganche (IE) de cada segmento. Tiene sliders para ajustar cuánto peso le das a la Experiencia, la Frecuencia y la Duración. La gráfica de 30 días y el panel de análisis se actualizan en tiempo real.
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Audiencias
Catálogo
El catálogo completo de los 4 segmentos. Cada perfil tiene 3 tabs internos: el framework completo de Usos y Gratificaciones (U&G), la estrategia de comunicación recomendada y el análisis de motivaciones RICE. Tiene filtros y buscador.
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Optimización
Estrategia + Presupuesto
La sección más completa. Contiene la teoría de Portfolio Optimization aplicada a medios (MPT, MVO, Black-Litterman, Monte Carlo, Risk Parity), los sliders de asignación de presupuesto, el análisis de riesgo-retorno, la tabla integrada con métricas publicitarias y la sección de mejores canales por audiencia con gráfica comparativa.
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Los 3 instrumentos de análisis
El marco académico detrás de la plataforma — explicado a fondo

Esta plataforma no es una colección arbitraria de gráficas. Está construida sobre tres instrumentos académicos interconectados que forman un sistema completo: uno para entender por qué compran, otro para medir cuánto y cómo compran, y otro para mapear dónde están en el camino hacia la compra. Los tres se alimentan entre sí.

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Instrumento #1
U&G → ¿Por qué?
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Instrumento #2
Estadística → ¿Cuánto?
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Instrumento #3
Embudo → ¿Dónde están?
Instrumento #1
Usos y Gratificaciones (U&G)

Desarrollada en los años 70 por Katz, Blumler y Gurevitch, la teoría de Usos y Gratificaciones parte de una premisa simple pero poderosa: las personas no consumen pasivamente — eligen activamente qué consumir basándose en las necesidades que quieren satisfacer. Aplicada a Starbucks, la pregunta no es "¿compró un latte?" sino "¿qué necesidad satisface ese latte para ella en ese momento?".

¿Para qué sirve en esta plataforma?
Sirve para diseñar mensajes que resuenen, no solo mensajes que informen. Si sabes que el Loyalist busca identidad y pertenencia, no le mandas una promoción de descuento — le mandas contenido que lo haga sentir parte de algo exclusivo. Si sabes que el Aspirational busca estatus, no le hablas de precio — le hablas de experiencia premium.
Las 8 dimensiones que analiza el instrumento:
1. Necesidades
Las carencias que el cliente intenta resolver con Starbucks. Pueden ser funcionales (necesito cafeína), sociales (necesito un lugar donde reunirme) o emocionales (necesito un ritual que me ancle).
2. Emociones
El estado emocional que el cliente busca obtener (o mantener) al venir. El Loyalist busca calma y familiaridad. El Aspirational busca emoción y orgullo. El Social busca alegría compartida.
3. Intereses
Los temas y actividades que capturan su atención fuera de Starbucks y que la plataforma puede usar para contextualizar mensajes. Ej: el Ritual Professional está interesado en productividad, tecnología y carrera.
4. Motivaciones
Los "motores" detrás de la acción. Por qué decide ir hoy y no mañana. Esta dimensión se profundiza con el framework RICE (Recompensa, Ideología, Coerción, Ego).
5. Comportamientos
Patrones observables: ¿viene solo o acompañado? ¿En qué momento del día? ¿Paga con la app o en efectivo? ¿Pide siempre lo mismo o experimenta? Datos que el Instrumento #2 cuantifica.
6. Experiencias
Cómo vive y recuerda cada visita. ¿Qué hace durante la espera? ¿Le importa el nombre en el vaso? ¿Qué haría que no regresara? Define qué palancas de servicio importan para cada perfil.
7. Creencias
Las ideas que tiene sobre Starbucks como marca — si lo ve como artesanal o comercial, como sostenible o no, como asequible o aspiracional. Determina qué mensajes generan rechazo y cuáles generan afinidad.
8. Valores
Los principios que guían su vida y que espera que la marca comparta. El cliente que valora la sostenibilidad responde bien a campañas de vaso reutilizable. El que valora la eficiencia responde bien a pedido anticipado en la app.
🔗 Cómo se conecta con el RICE
Las Motivaciones del U&G se profundizan con el modelo RICE: Recompensa (¿está motivado por puntos, descuentos o beneficios tangibles?), Ideología (¿comparte los valores de la marca?), Coerción (¿responde a urgencia, ediciones limitadas o presión social positiva?) y Ego (¿le importa el reconocimiento y el estatus que le da la marca?). Cada segmento tiene un mix distinto de las 4 palancas.
¿Dónde lo encuentras? Pestaña Audiencias → tab "🧠 U&G" de cada segmento (las 8 dimensiones completas por perfil) · Pestaña Audiencias → tab "⚡ RICE" (motivaciones activas) · Sección inferior de Analytics (resumen comparativo de los 4 segmentos).
Instrumento #2
Data Analysis + Statistics

El Instrumento #1 dice por qué compran. Este dice cuánto, con qué frecuencia y qué tan predecible es ese comportamiento. Usa estadística descriptiva e inferencial para convertir comportamientos cualitativos en números comparables, y clustering para agrupar automáticamente a los clientes según sus patrones.

Bloque 1 — Tendencia Central (el cliente "típico")
Media (Promedio)
Suma de todos los valores dividida entre el número de observaciones. Ej: ticket medio del Loyalist = $12,800 COP. Sensible a valores extremos — un cliente que gasta $200,000 sube la media de todo el grupo.
Mediana
El valor del cliente exactamente en el medio cuando los ordenamos de menor a mayor. Más robusta que la media cuando hay valores extremos. Si la mediana y la media son muy distintas, hay clientes atípicos distorsionando el análisis.
Moda
El valor que más se repite. Si la moda de días de visita del Loyalist es "lunes y miércoles", esos son los días donde las promociones tienen más impacto potencial — porque ya están predispuestos a venir.
Bloque 2 — Dispersión (qué tan predecible es el cliente)
Desviación Estándar (SD)
Mide cuánto se aleja cada cliente del promedio. SD baja = los clientes del segmento son muy homogéneos entre sí. SD alta = hay clientes muy distintos dentro del mismo grupo. Una SD alta en ticket sugiere que el segmento necesita sub-segmentarse.
Coef. de Variación (CV)
SD dividida entre la media. Permite comparar la variabilidad entre segmentos distintos. CV < 0.3 = muy predecible (Loyalist: 0.15 en frecuencia). CV > 0.7 = muy errático (Occasional: 0.83 en frecuencia). La plataforma lo grafica en Analytics.
MAE (Error Abs. Medio)
Mean Absolute Error — qué tanto se equivoca el modelo cuando intenta predecir el comportamiento de un cliente. Un MAE bajo significa que el modelo puede anticipar bien cuándo y cuánto va a gastar ese segmento. Útil para planificar inventario y personal.
Bloque 3 — Clustering (cómo se formaron los 4 segmentos)
El clustering es un algoritmo que agrupa automáticamente a los clientes que se parecen entre sí, sin que nadie defina los grupos de antemano. En esta plataforma se usó K-Means clustering sobre 5 variables: ticket promedio por visita, frecuencia mensual de visitas, tiempo de permanencia en tienda, uso de la app y antigüedad como cliente. El resultado fueron exactamente 4 clusters naturales, que la plataforma denominó Ritual Professional, Social Explorer, Loyalist y Occasional Aspirational.
Las 5 gráficas en Analytics
1. Scatter frecuencia vs. ticket · 2. Evolución de Estrellas acumuladas por mes · 3. Coef. de Variación por segmento · 4. Mix de categoría de compra · 5. Distribución de hora de visita. Cada gráfica responde una pregunta distinta sobre el comportamiento.
Cómo leer el Scatter Plot
Eje X = visitas por mes. Eje Y = ticket promedio por visita. Cada punto es un cluster. Los segmentos en la esquina superior derecha (alta frecuencia, alto ticket) son los más valiosos. El Loyalist tiene alta frecuencia, ticket moderado. El Aspirational tiene baja frecuencia, ticket alto.
¿Dónde lo encuentras? Pestaña Analytics → sección "Instrumento #2: Análisis Estadístico" con las 5 gráficas interactivas · Tabla comparativa de métricas estadísticas por segmento (Media, SD, CV, MAE) · Los badges de CV en la tabla de Optimización también usan este instrumento.
Instrumento #3
Embudo de Conversión

El embudo de conversión es el mapa del viaje completo que hace una persona desde que nunca ha oído hablar de Starbucks hasta que se convierte en embajador de la marca. Se llama "embudo" porque en cada etapa hay menos personas que en la anterior — y cada caída es una oportunidad de intervención.

Las 6 etapas del embudo — y qué hace la marca en cada una:
1
AWARENESS — 200,000 personas
Conocen que Starbucks existe. Tal vez pasaron frente a una tienda o vieron un anuncio. Objetivo de marca aquí: generar recordación. Canales ideales: TikTok, Instagram, OOH (vallas). Métrica clave: alcance e impresiones.
2
CONSIDERACIÓN — 150,000 personas
Empiezan a evaluar si Starbucks es para ellos. Buscan en Google, miran reseñas, preguntan a amigos. Objetivo: ser la opción preferida. Canales: Google Search, YouTube, influencers. Métrica clave: CTR y tiempo en página.
3
INTENCIÓN — 80,000 personas
Ya decidieron que quieren venir. Buscan la dirección de la tienda más cercana, ven los precios en la app, planean cuándo ir. La motivación está activada. Objetivo: eliminar fricciones. Canales: App Push, Google Maps ads, Email.
⚠️
GAP CRÍTICO: 56,716 personas que NO convierten
Esta es la brecha más importante de todo el embudo. Personas con intención confirmada que no llegan a comprar. Razones típicas: precios percibidos como altos, no saben exactamente cómo llegar, la cola se ve larga, no tienen efectivo. Cada peso invertido aquí tiene el ROI más alto del embudo porque no hay que generar motivación — ya existe.
4
COMPORTAMIENTO — 23,284 personas
Compran por primera vez o regresan ocasionalmente. Objetivo: convertir la primera visita en hábito. Canales: App Rewards, Email de onboarding, notificaciones post-visita. Métrica clave: tasa de segunda visita dentro de los 30 días.
5
LEALTAD — 14,400 personas
Compran con regularidad y tienen la app activa. El hábito está formado. Objetivo: aumentar frecuencia y ticket. Canales: personalizaciones en app, doble estrellas, ofertas exclusivas Rewards. Métrica: frecuencia mensual y LTV.
6
ADVOCACY — ~2,400 personas (Loyalists activos)
Recomiendan Starbucks espontáneamente, publican en redes, traen amigos. Son el Loyalist puro. Objetivo: amplificar su voz. Canales: UGC (contenido generado por usuarios), programas de referidos, eventos exclusivos. Métrica: NPS y menciones orgánicas.
🔗 Cómo se conecta con el Enganche
El embudo dice cuántas personas hay en cada etapa. El Índice de Enganche (IE) dice qué tan profunda es la relación de los que ya son clientes. Un cliente puede estar en "Lealtad" pero tener un IE bajo si su frecuencia cayó. El Enganche es el termómetro de salud de los que ya pasaron el embudo.
¿Dónde lo encuentras? Pestaña Analytics → sección superior "Instrumento #3: Embudo de Conversión" con las cifras interactivas y el GAP crítico destacado · La sección Enganche funciona como el análisis de profundidad de las etapas 4–6 del embudo.
5
Cómo usar la plataforma
El flujo recomendado de principio a fin
Puedes usar las secciones en cualquier orden, pero este flujo está diseñado para que vayas construyendo entendimiento de forma progresiva — de lo más concreto (la tienda) a lo más estratégico (la optimización).
1
Empieza por la Tienda 🛍️
Navega la tienda como si fueras un cliente. Selecciona productos, agrégalos al carrito y prueba el proceso de pago. Esto te ayuda a entender la experiencia desde el punto de vista del consumidor — un paso clave antes de analizar comportamientos.
💡 Si pagas, la plataforma te pregunta si quieres hacerte miembro. Di que sí para ver cómo funciona el onboarding de Rewards.
2
Haz el test de personalidad en Membresía 📋
Ve a la pestaña Membresía y completa las 16 preguntas. Sé honesto — las respuestas determinan a cuál de los 4 segmentos perteneces. No hay respuestas correctas o incorrectas. El test tarda entre 3 y 5 minutos.
💡 Puedes hacer el test varias veces respondiendo de forma diferente para ver cómo cambia el perfil asignado.
3
Explora tu perfil en Mi Perfil ⭐
Después del test llegarás automáticamente a Mi Perfil. Aquí verás tu segmento, tu tipo MBTI con su descripción, y las recomendaciones personalizadas. Usa el simulador de compra para sumar estrellas y ver cómo funciona el programa de Rewards.
💡 El slider del simulador va de $0 a $200,000 COP. 1 estrella = cada $5,000 COP gastados.
4
Analiza el embudo y las estadísticas en Analytics 📊
Ve a Analytics. Primero observa el embudo de conversión y ubica el GAP crítico (Intención → Comportamiento). Luego revisa las 5 gráficas: scatter plots de frecuencia vs. ticket, evolución de estrellas, coeficiente de variación por segmento y mix de compra. Termina leyendo los perfiles completos de cada segmento con el framework U&G.
💡 Los números en rojo en el embudo son los más importantes — representan donde se están perdiendo clientes.
5
Experimenta con el Índice de Enganche ⚡
Ve a la pestaña Enganche. Esta sección calcula el Índice de Enganche (IE) — una métrica compuesta que mide qué tan profunda y sólida es la relación de cada segmento con la marca Starbucks. No es lo mismo que frecuencia de compra: el IE considera también la calidad de cada visita y el tiempo que el cliente invierte en la experiencia.
La fórmula del Índice de Enganche
IE = Membresía × (Experiencia×w₁ + Frecuencia×w₂ + Duración×w₃)
Membresía = si tiene la app activa (multiplica todo — sin app, el enganche se reduce). Experiencia = puntuación promedio de calidad percibida de cada visita (escala 0–10). Frecuencia = visitas normalizadas por mes sobre el máximo observado en el dataset. Duración = tiempo promedio de permanencia en tienda, normalizado. Los pesos w₁, w₂, w₃ son los sliders — tú decides cuánto importa cada componente.
Los 3 sliders y qué revelan al moverlos:
⚡ Slider de Experiencia (w₁)
Ponlo alto (70%+) y verás que el Aspirational sube rápidamente — porque sus visitas, aunque poco frecuentes, son de alta calidad percibida (piden bebidas premium, toman fotos, valoran el ambiente). El Loyalist baja relativamente porque su experiencia es más rutinaria. Implicación estratégica: si priorizas la calidad de la visita, debes invertir en el Aspirational aunque su frecuencia sea baja.
🔁 Slider de Frecuencia (w₂)
Ponlo alto (70%+) y el Loyalist domina completamente — visita casi 6 veces por semana. El Occasional colapsa porque su frecuencia es de menos de 1 visita por mes. Implicación estratégica: si el objetivo es maximizar visitas recurrentes (ej. aumentar ventas totales a corto plazo), el Loyalist es el segmento de mayor impacto y menor costo de activación.
⏱️ Slider de Duración (w₃)
Ponlo alto y el Social Explorer y el Ritual Professional suben — ambos pasan más de 45 minutos por visita (trabajan o socializan ahí). El Loyalist baja porque su visita típica dura menos de 10 minutos (viene, pide su usual, se va). Implicación estratégica: si quieres maximizar ocupación de mesas y ambiente de "tercerlugar", estos dos segmentos son los que más lo valoran.
El panel de análisis individual (clic en cada segmento):
Al hacer clic en las pills de audiencia encima de la gráfica, se despliega un panel con 4 bloques: (1) Diagnóstico — el IE actual y cómo se compara con el máximo teórico; (2) Fortalezas — qué componente del IE impulsa más a ese segmento; (3) Riesgos — qué factores podrían reducir el IE (ej. si el Loyalist pierde la app, su multiplicador cae a 0.6x); (4) Acciones recomendadas — las 3 intervenciones concretas con mayor impacto en el IE de ese segmento específico.
La gráfica de 30 días
Muestra la evolución del IE de cada segmento en el último mes simulado. Los picos y valles responden a eventos del mes (ej. lanzamiento de producto de temporada, fin de semana largo). Observa qué segmentos reaccionan más a estos eventos — eso te dice quién es más susceptible a campañas de impulso.
💡 Prueba este experimento: pon los 3 sliders en 33% cada uno (pesos iguales) y anota el ranking. Luego sube Frecuencia al 60% y Experiencia al 30%. El ranking cambiará y revelarás cuál definición de "mejor cliente" te conviene más según tu objetivo de negocio del trimestre.
6
Profundiza en cada perfil en Audiencias 🧠
Ve a Audiencias. Usa los filtros para explorar segmentos específicos. En cada card, navega entre los 3 tabs: U&G (motivaciones profundas), Estrategia (canales y mensajes recomendados) y RICE (palancas de motivación activas). Usa el buscador para encontrar términos específicos.
💡 El tab RICE muestra cuáles motivaciones están activas en verde. Esas son las palancas que hay que usar en la comunicación con ese segmento.
7
Optimiza el presupuesto en Optimización 💰
Ve a la pestaña Optimización. Esta es la sección más técnica y también la más accionable — es donde la inteligencia de audiencias se convierte en una decisión concreta de inversión. Usa la Teoría Moderna de Portafolios (MPT), adaptada del mundo financiero al marketing, para calcular la asignación óptima de presupuesto entre canales.
La lógica central: canales como activos financieros
Del mismo modo que en finanzas se distribuye inversión entre acciones para maximizar retorno y minimizar riesgo, aquí se distribuye presupuesto entre canales de medios. Cada canal tiene un retorno esperado (ROI histórico y proyectado), una volatilidad (qué tanto varía ese ROI de mes a mes) y una correlación con los demás canales (si van mal al mismo tiempo, el portafolio es más riesgoso). La plataforma calcula la combinación óptima usando 4 métodos complementarios.
Los 4 métodos de optimización — cuándo usar cada uno:
MVO — Mean-Variance Optimization
El método clásico de Markowitz. Maximiza el retorno esperado dado un nivel de riesgo aceptable. Úsalo cuando: tienes datos históricos confiables de todos los canales y quieres la asignación matemáticamente más eficiente. Limitación: es muy sensible a cambios pequeños en los datos de entrada — si el ROI histórico de un canal estuvo inflado, el MVO lo sobreasignará.
Black-Litterman
Combina el equilibrio del mercado (asignación "neutral") con las views del equipo de marketing sobre canales específicos. Úsalo cuando: el equipo tiene convicción fuerte sobre algún canal (ej. "creemos que TikTok va a rendir mejor este trimestre por una campaña específica"). Permite incorporar criterio humano sin abandonar la matemática.
Monte Carlo Simulation
Simula miles de escenarios posibles (variando aleatoriamente los retornos de cada canal) para ver el rango de resultados probables. Úsalo cuando: quieres entender el peor escenario posible (Max Drawdown) y asegurarte de que el portafolio aguanta incluso en condiciones adversas. El histograma de resultados muestra la distribución de ROIs posibles.
Risk Parity
En lugar de maximizar retorno, distribuye el presupuesto para que cada canal contribuya exactamente el mismo nivel de riesgo al portafolio total. Úsalo cuando: la prioridad es la estabilidad — ej. en un trimestre donde no puedes permitirte sorpresas negativas (lanzamiento de producto, temporada alta). El portafolio resultante es más conservador pero muy predecible.
Los perfiles de riesgo y sus implicaciones:
🛡️ Conservador
Volatilidad máxima del portafolio: ±8%. Prioriza App Push y Email (canales propios, costo casi cero, máximo control). Asignación mínima a canales pagados de alta varianza como TikTok. ROI esperado: 1.8–2.2×. Recomendado para períodos de presupuesto ajustado o alta incertidumbre macroeconómica.
⚖️ Moderado (default)
Volatilidad máxima: ±15%. Balance entre canales propios y pagados. TikTok e Instagram reciben presupuesto significativo pero acotado. ROI esperado: 2.4–3.1×. El perfil más usado — adecuado para operación normal con objetivos de crecimiento estable.
🚀 Agresivo
Volatilidad máxima: ±28%. Alta exposición a canales de alto retorno/alto riesgo (TikTok, Influencers, Google Search). ROI esperado: 3.5–5×, pero el Max Drawdown puede ser −25% en el peor trimestre. Solo recomendado si hay capital de reserva para absorber pérdidas temporales.
La Frontera Eficiente — cómo leerla:
La curva verde en la gráfica de Riesgo vs. Retorno representa todos los portafolios óptimos posibles — los que ofrecen el mayor retorno para cada nivel de riesgo. Ningún portafolio puede estar encima de la curva (sería matemáticamente imposible con los canales disponibles). Los puntos de colores sobre la gráfica son los canales individuales: si un canal está debajo y a la derecha de la frontera, significa que da bajo retorno con alto riesgo — está en zona ineficiente. Si está sobre o cerca de la frontera, es un canal eficiente que merece peso en el portafolio. El punto más alto de la frontera con el mejor Sharpe Ratio indica el portafolio óptimo recomendado por el modelo.
La sección "Mejores Canales por Audiencia":
Esta subsección cruza los perfiles de U&G de cada segmento con las métricas de eficiencia de cada canal. Para cada audiencia muestra: (1) el canal con mejor afinidad de perfil (donde está más presente y receptivo), (2) el canal con mejor CPM (costo por mil impresiones) para ese segmento, (3) el canal con mejor CTR histórico para ese perfil demográfico, y (4) el canal con mejor ROI comprobado. La gráfica de barras comparativa permite ver de un vistazo qué canal domina en cada métrica para cada audiencia — por ejemplo, App Push domina en CTR para el Loyalist (que ya tiene la app y la usa activamente), mientras TikTok domina en alcance para el Aspiracional (que es más joven y está más en esa red).
Los sliders de asignación manual
Puedes sobreescribir la asignación automática moviendo los sliders de cada canal. La barra de total muestra si la suma supera o no el 100%. Al hacer ajustes manuales, la tabla actualiza en tiempo real: Presupuesto asignado ($), Alcance estimado (personas únicas/mes), CPM efectivo, ROI proyectado y Sharpe Ratio del portafolio completo. Esto te permite comparar visualmente tu criterio humano contra la recomendación del algoritmo.
💡 Flujo recomendado: empieza con el método MVO y perfil Moderado como baseline. Luego activa Black-Litterman y sube el peso de los canales donde el equipo tiene convicción propia. Compara el Sharpe Ratio de ambos portafolios — si la diferencia es menor a 0.3 puntos, quédate con el MVO (es más robusto). Si el BL mejora el Sharpe en más de 0.5, vale la pena la apuesta táctica.
6
Glosario de términos
Definiciones simples de todos los términos técnicos
Audiencia
Grupo de personas con características similares. Esta plataforma tiene 4 audiencias: Ritual Professional, Social Explorer, Loyalist y Occasional Aspirational.
Awareness
Conocimiento de marca. Una persona tiene awareness cuando conoce que Starbucks existe y qué es.
CAC
Costo de Adquisición de Cliente. Cuánto dinero cuesta conseguir que una persona se convierta en cliente que compra.
Clustering
Técnica estadística que agrupa automáticamente elementos similares. Los 4 segmentos de esta plataforma son el resultado de un análisis de clustering.
CPC
Costo Por Clic. En publicidad digital, cuánto cuesta cada vez que alguien hace clic en un anuncio.
CPM
Costo Por Mil impresiones. Cuánto cuesta mostrar un anuncio 1,000 veces.
CTR
Click-Through Rate. Porcentaje de personas que hacen clic sobre el total que vieron el anuncio. Un CTR de 8% significa que de 100 personas que vieron el anuncio, 8 hicieron clic.
CV (Coef. Variación)
Mide qué tan predecible es un comportamiento. CV < 0.3 = muy estable. CV > 0.7 = muy errático e impredecible.
Embudo de conversión
El recorrido del cliente desde que no conoce la marca hasta que es fiel. Se llama embudo porque en cada etapa hay menos personas.
Enganche (IE)
Índice que mide la profundidad de la relación entre cliente y marca. Se calcula con Membresía × (Experiencia × w1 + Frecuencia × w2 + Duración × w3).
Frecuencia publicitaria
Cuántas veces en promedio cada persona vio un anuncio. Fórmula: Frecuencia = Impresiones ÷ Alcance.
Frontera Eficiente
Curva que representa los portafolios de inversión óptimos — los que ofrecen el mayor retorno para cada nivel de riesgo. Ningún portafolio puede estar "por encima" de ella.
LTV
Lifetime Value. El valor total que un cliente genera durante toda su relación con la marca. Un Loyalist tiene LTV de ~$5,900 USD.
Max Drawdown
La pérdida máxima posible de un portafolio en el peor escenario. Un Max Drawdown de −18% significa que en el peor caso, perderías el 18% de tu inversión.
MBTI
Sistema de clasificación de personalidad en 16 tipos. Las letras significan: I/E (introvertido/extrovertido), N/S (intuitivo/sensorial), T/F (pensamiento/sentimiento), J/P (juicio/percepción).
RICE
Modelo de motivaciones: Recompensa (incentivos tangibles), Ideología (valores compartidos), Coerción (presión positiva) y Ego (reconocimiento y estatus).
ROI
Retorno sobre la Inversión. Si el ROI es 3×, por cada $1 invertido se recuperan $3. ROI de 1× significa empate — recuperas lo que invertiste exactamente.
Segmentación
Proceso de dividir a los clientes en grupos con características similares para comunicarse con cada grupo de manera más relevante y eficiente.
Sharpe Ratio
Mide qué tanto retorno obtienes por cada unidad de riesgo asumido. Sharpe > 2.0 = excelente. Sharpe < 1.0 = el riesgo no justifica el retorno.
Volatilidad
Qué tan impredecible es el retorno de una inversión. Alta volatilidad = puede ganar mucho o perder mucho. Baja volatilidad = resultados consistentes y predecibles.
7
Preguntas frecuentes
Haz clic en cada pregunta para ver la respuesta
No. El quiz es opcional y sirve para asignarte un perfil personal en la sección "Mi Perfil". Puedes explorar todas las demás secciones (Analytics, Enganche, Audiencias, Optimización) sin necesidad de hacerlo. Sin embargo, hacerlo enriquece la experiencia porque personaliza las recomendaciones.
Los datos son representativos y están basados en benchmarks reales de la industria de retail de café en Colombia, pero son una simulación académica, no datos confidenciales reales de Starbucks Colombia. Los rangos de CPM, CTR, tickets promedio y frecuencias de visita están calibrados con datos públicos del sector.
El Loyalist visita Starbucks casi 6 veces por semana, tiene el Índice de Enganche más alto y genera el mayor valor de largo plazo para la marca (LTV ~$5,900 USD). Aunque su ticket por visita es más bajo que el del Aspirational, su frecuencia hace que en el acumulado genere más ingreso. Además, es el segmento más difícil de reemplazar si se va.
Porque TikTok ofrece el mayor alcance del portafolio (~320,000 personas únicas/mes) a un CPM bajo ($1.80 USD). Aunque tiene alta volatilidad, en el perfil de riesgo Moderado su potencial de retorno justifica la inversión. Sin embargo, es el canal con más varianza — en un mal trimestre puede no rendir. Por eso la plataforma recomienda combinarlo siempre con canales propios estables como App Push.
En la gráfica de la Frontera Eficiente (sección Optimización), los canales que están cerca de la curva verde son los más eficientes. Si un canal está muy a la derecha (alto riesgo) y muy abajo (bajo retorno) en el scatter plot de Riesgo vs. Retorno, está en la zona "ineficiente" — puedes obtener mejor retorno con menos riesgo eligiendo otro canal.
El Gap Crítico es la diferencia entre las personas que tienen intención de comprar (80,000) y las que realmente compran (23,284). Esas 56,716 personas que no convierten son el segmento de mayor palanca porque su motivación ya está activada — no necesitas convencerlas de que quieran ir a Starbucks, solo de que vayan esta vez. Invertir en activar este segmento tiene el ROI más alto de todo el embudo.
Sí. En la sección Optimización, en la barra superior hay un campo de texto donde puedes escribir cualquier presupuesto entre $10,000 y $50,000,000 USD. Al cambiar el número, todos los montos de la tabla, las gráficas y el análisis de riesgo se actualizan automáticamente en tiempo real.
Los sliders definen qué tan importante es cada una de las 3 claves del enganche para tu análisis: Experiencia (calidad de cada visita), Frecuencia (cuántas veces viene) y Duración (cuánto tiempo pasa). Al cambiar los pesos, puedes ver qué segmento tiene el enganche más alto si priorizas cada clave. Por ejemplo: si subes Frecuencia al 70%, el Loyalist domina claramente. Si subes Experiencia al 70%, el Aspirational y el Loyalist se emparejan.
Plataforma desarrollada como ejercicio académico de gestión de audiencias.
Instrumentos: #1 Usos y Gratificaciones · #2 Data Analysis + Statistics · #3 Embudo de Conversión
Metodologías: MPT · MVO · Black-Litterman · Monte Carlo · Risk Parity